การเพิ่มประสิทธิภาพฐานความรู้ด้วย Chunking ขั้นสูง
อุตสาหกรรมเคเบิลกำลังปรับใช้เครือข่าย DOCSIS 4.0 อย่างรวดเร็ว มาตรฐานใหม่นี้นำเสนอความท้าทายหลายด้านที่มีผลกระทบต่อบุคลากร ขั้นตอน และเทคโนโลยี ผู้ให้บริการระบบหลายราย (MSO) เผชิญกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนในการวางแผนความจุ การบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง และการแก้ไขปัญหาระหว่างเครือข่ายการเข้าถึงและเครือข่ายหลัก ทั้งหมดนี้ในขณะที่พยายามปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าปลายทางอย่างต่อเนื่อง Generative AI นำเสนอแพลตฟอร์มสำหรับ MSO เพื่อปรับปรุงกระบวนการนี้ ลองมาสำรวจกัน
การวางแผนความจุเครือข่ายเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่สำคัญ: เมื่อใดควรแยกโหนด วิธีการจัดสรรสเปกตรัม และการหาจุดสมดุลที่เหมาะสมที่สุดระหว่างแบนด์วิดท์อัปสตรีมและดาวน์สตรีม ทีมวิศวกรรมต้องตีความเอกสารที่ครอบคลุมและกระจัดกระจาย – ข้อกำหนดเฉพาะของอุตสาหกรรม คู่มืออุปกรณ์ของผู้ขาย และคู่มือภายใน – เพื่อดึงข้อมูลอัจฉริยะและใช้ความเชี่ยวชาญทางเทคนิคสำหรับการตัดสินใจในอนาคต
ศูนย์ปฏิบัติการเครือข่าย (NOC) จัดการข้อมูล telemetry จำนวนมหาศาล สัญญาณเตือน และเมตริกประสิทธิภาพ ซึ่งต้องการการวินิจฉัยความผิดปกติอย่างรวดเร็ว วิวัฒนาการของระบบยุติการทำงานของเคเบิลโมเด็มเสมือน (vCMTS) จะเพิ่มปริมาณ telemetry มากขึ้น ด้วยการสตรีมข้อมูลอย่างต่อเนื่องในช่วงเวลาเพียงไม่กี่วินาที ซึ่งตรงกันข้ามกับการโพล Simple Network Management Protocol (SNMP) แบบดั้งเดิม ซึ่งอาจไม่บ่อยเท่าทุกๆ 15-30 นาที
วิศวกร NOC ไม่ได้ทุกคนมีความเชี่ยวชาญ DOCSIS 4.0 อย่างลึกซึ้ง ความจำเป็นในการค้นหาขั้นตอนการแก้ไขปัญหาสามารถชะลอการนำไปใช้และขัดขวางการสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง การทดลองใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่มีอยู่ทั่วไปเพื่อตอบคำถามเฉพาะโดเมน เช่น การวางแผนความจุ DOCSIS ได้แสดงผลลัพธ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ โมเดลมักจะสับสนมาตรฐานยุโรปและอเมริกาเหนือ ทำให้เกิดคำแนะนำที่ขัดแย้งกันหรือไม่ถูกต้อง
หนึ่งในแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้ทันทีที่สุดของ Generative AI คือการสร้างผู้ช่วยอัจฉริยะสำหรับการให้คำปรึกษาแหล่งข้อมูลเฉพาะโดเมน ซึ่งรวมถึงข้อกำหนด CableLabs DOCSIS เอกสารไวท์เปเปอร์ และคู่มือวิศวกรรมภายใน ขับเคลื่อนโดย Amazon Bedrock, MSO สามารถปรับขนาดผู้ช่วยต้นแบบของตนไปสู่การผลิตได้อย่างรวดเร็วสำหรับงานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูล การสรุป และการถามตอบ ตัวอย่างเช่น การกำหนดเวลาที่จะแยกโหนด การจัดสรรช่องสัญญาณและความกว้าง การตีความเมตริกคุณภาพสัญญาณ หรือการรวบรวมข้อกำหนดด้านความปลอดภัยบน Cable Modems และ CMTS
อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของผู้ช่วยเหล่านี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการนอกเหนือจากข้อมูล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การเลือกกลยุทธ์การแบ่งส่วน (chunking strategy) ที่เหมาะสม และการใช้ guardrails สำหรับการกำกับดูแลเป็นสิ่งสำคัญ
การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า (Data Preprocessing)
จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรับรู้ว่าแม้แต่องค์ประกอบที่ดูเหมือนจะไม่เป็นอันตรายก็สามารถส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลการค้นหาได้ ตัวอย่างเช่น การมีส่วนหัวและส่วนท้ายที่แตกต่างกันในทุกหน้าของข้อกำหนด DOCSIS 4.0 และแหล่งข้อมูลอื่นๆ สามารถปนเปื้อนบริบทการค้นหาได้ ขั้นตอนง่ายๆ ในการลบข้อมูลพิเศษนี้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงคุณภาพของผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้น การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าจึงไม่ใช่โซลูชันเดียวที่เหมาะกับทุกคน แต่เป็นแนวทางที่พัฒนาขึ้นซึ่งปรับให้เหมาะกับลักษณะเฉพาะของแหล่งข้อมูลแต่ละแหล่ง
กลยุทธ์การแบ่งส่วน (Chunking Strategy)
Chunking มีความสำคัญอย่างยิ่งในการแบ่งเอกสารขนาดใหญ่ออกเป็นส่วนเล็กๆ ที่จัดการได้ ซึ่งพอดีกับหน้าต่างบริบทของระบบ Generative AI ซึ่งช่วยให้การประมวลผลข้อมูลมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้มั่นใจได้ถึงการดึงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องสูง ลดสัญญาณรบกวน ปรับปรุงความเร็วในการดึงข้อมูล และนำบริบทที่เกี่ยวข้องมากขึ้นมาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ RAG
ขนาดและวิธีการแบ่งส่วนที่เหมาะสมที่สุดได้รับอิทธิพลอย่างมากจากโดเมน เนื้อหา รูปแบบการสืบค้น และข้อจำกัดของ LLM สำหรับข้อกำหนดทางเทคนิค DOCSIS 4.0 สามารถพิจารณาวิธีการแบ่งส่วนได้หลายวิธี โดยแต่ละวิธีมีข้อดีและข้อจำกัดของตัวเอง:
Fixed-size chunking: นี่เป็นวิธีที่ง่ายที่สุด โดยแบ่งเนื้อหาออกเป็นส่วนๆ ที่มีขนาดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น 512 โทเค็นต่อส่วน) ซึ่งรวมถึงเปอร์เซ็นต์การทับซ้อนที่กำหนดค่าได้เพื่อรักษาความต่อเนื่อง แม้ว่าจะนำเสนอขนาดส่วนที่คาดการณ์ได้ (และต้นทุน) แต่อาจแบ่งเนื้อหาตรงกลางประโยคหรือแยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องออกจากกัน วิธีนี้มีประโยชน์สำหรับข้อมูลที่เป็นเนื้อเดียวกันโดยมีการรับรู้บริบทที่จำกัดและต้นทุนต่ำที่คาดการณ์ได้
Default chunking: วิธีนี้แบ่งเนื้อหาออกเป็นส่วนๆ ประมาณ 300 โทเค็นในขณะที่เคารพขอบเขตของประโยค ทำให้มั่นใจได้ว่าประโยคยังคงอยู่ ทำให้เป็นธรรมชาติมากขึ้นสำหรับการประมวลผลข้อความ อย่างไรก็ตาม มีการควบคุมขนาดส่วนและการรักษาบริบทที่จำกัด เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อความพื้นฐานที่ประโยคที่สมบูรณ์มีความสำคัญ แต่ความสัมพันธ์ของเนื้อหาที่ซับซ้อนมีความสำคัญน้อยกว่า
Hierarchical chunking: แนวทางที่มีโครงสร้างนี้สร้างความสัมพันธ์ระหว่างแม่และลูกภายในเนื้อหา ในระหว่างการดึงข้อมูล ระบบจะดึงข้อมูลส่วนย่อยของลูกก่อน แต่แทนที่ด้วยส่วนย่อยของแม่ที่กว้างกว่าเพื่อให้แบบจำลองมีบริบทที่ครอบคลุมมากขึ้น วิธีนี้ยอดเยี่ยมในการรักษาโครงสร้างเอกสารและรักษาความสัมพันธ์ตามบริบท เหมาะที่สุดกับเนื้อหาที่มีโครงสร้างที่ดี เช่น เอกสารทางเทคนิค
Semantic chunking: วิธีนี้แบ่งข้อความตามความหมายและความสัมพันธ์ตามบริบท ใช้บัฟเฟอร์ที่พิจารณาข้อความรอบข้างเพื่อรักษาบริบท แม้ว่าจะต้องใช้การคำนวณมากขึ้น แต่ก็ยอดเยี่ยมในการรักษาความสอดคล้องของแนวคิดที่เกี่ยวข้องและความสัมพันธ์ของแนวคิดเหล่านั้น แนวทางนี้เหมาะสำหรับเนื้อหาภาษาธรรมชาติ เช่น บันทึกการสนทนา ซึ่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องอาจกระจัดกระจาย
สำหรับเอกสาร DOCSIS ที่มีส่วน ส่วนย่อย และความสัมพันธ์ระหว่างแม่และลูกที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน hierarchical chunking พิสูจน์แล้วว่าเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุด ความสามารถของวิธีนี้ในการเก็บข้อกำหนดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องไว้ด้วยกันในขณะที่รักษาความสัมพันธ์กับส่วนที่กว้างขึ้นนั้นมีค่าอย่างยิ่งสำหรับการทำความเข้าใจข้อกำหนด DOCSIS 4.0 ที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม ขนาดที่ใหญ่ขึ้นของส่วนย่อยของแม่อาจนำไปสู่ต้นทุนที่สูงขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องทำการตรวจสอบอย่างละเอียดสำหรับข้อมูลเฉพาะของคุณ โดยใช้เครื่องมือ เช่น การประเมิน RAG และความสามารถ LLM-as-a-judge
การสร้าง AI Agents สำหรับ DOCSIS 4.0
AI agent ตามที่ Peter Norvig และ Stuart Russell กำหนดไว้ คือเอนทิตีประดิษฐ์ที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม ตัดสินใจ และดำเนินการได้ สำหรับเฟรมเวิร์ก DOCSIS 4.0 Intelligence แนวคิด AI Agent ได้รับการปรับให้เป็นเอนทิตีอัจฉริยะอัตโนมัติที่ครอบคลุม เฟรมเวิร์ก Agentic นี้สามารถวางแผน ให้เหตุผล และดำเนินการ โดยสามารถเข้าถึงฐานความรู้ DOCSIS ที่คัดสรรแล้ว และ guardrails เพื่อปกป้องการจัดการอัจฉริยะ
การทดลองแสดงให้เห็นว่า zero-shot chain-of-thought prompting ของ LLM สำหรับคำถามเฉพาะโดเมน เช่น การคำนวณความจุเครือข่าย DOCSIS อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง LLM ที่แตกต่างกันอาจใช้ค่าเริ่มต้นเป็นมาตรฐานที่แตกต่างกัน (ยุโรปหรือสหรัฐอเมริกา) ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นในแนวทางที่เป็นเชิงกำหนดมากขึ้น
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ สามารถสร้าง DOCSIS AI Agent ได้โดยใช้ Amazon Bedrock Agents. Agent ขับเคลื่อนโดย LLM และประกอบด้วย Action Groups, Knowledge Bases และ Instructions (Prompts) โดยจะกำหนดการดำเนินการตามอินพุตของผู้ใช้และตอบกลับด้วยคำตอบที่เกี่ยวข้อง
การสร้าง DOCSIS AI Agent
ต่อไปนี้เป็นรายละเอียดของส่วนประกอบ:
Foundation Model: ขั้นตอนแรกคือการเลือก foundation model (FM) ที่ agent จะใช้เพื่อตีความอินพุตของผู้ใช้และ prompts. Amazon Nova Pro 1.0 สามารถเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมจากช่วงของ FM ที่ล้ำสมัยที่มีอยู่ใน Amazon Bedrock
Instructions: คำแนะนำที่ชัดเจนมีความสำคัญอย่างยิ่งในการกำหนดสิ่งที่ agent ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำ Advanced prompts ช่วยให้สามารถปรับแต่งได้ในทุกขั้นตอนของการจัดการ รวมถึงการใช้ฟังก์ชัน AWS Lambda เพื่อแยกวิเคราะห์เอาต์พุต
Action Groups: Action groups ประกอบด้วย Actions ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ตรรกะทางธุรกิจเฉพาะ สำหรับการคำนวณความจุ DOCSIS 4.0 สามารถเขียนฟังก์ชัน Lambda เชิงกำหนดเพื่อรับพารามิเตอร์อินพุตและทำการคำนวณตามสูตรที่กำหนด
Function Details: จำเป็นต้องกำหนดรายละเอียดฟังก์ชัน (หรือ API schema ที่เข้ากันได้กับ Open API 3.0) ตัวอย่างเช่น แผนความถี่สามารถทำเครื่องหมายเป็นพารามิเตอร์ที่จำเป็น ในขณะที่พารามิเตอร์ดาวน์สตรีมหรืออัปสตรีมสามารถเป็นทางเลือกได้
รันไทม์ของ AI Agent ได้รับการจัดการโดยการดำเนินการ InvokeAgent API ซึ่งประกอบด้วยสามขั้นตอนหลัก: การประมวลผลล่วงหน้า การจัดการ และการประมวลผลภายหลัง ขั้นตอนการจัดการเป็นแกนหลักของการทำงานของ agent:
User Input: ผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเริ่มต้น AI Assistant
Interpretation and Reasoning: AI Agent ตีความอินพุตโดยใช้ FM และสร้างเหตุผลสำหรับขั้นตอนต่อไป
Action Group Invocation: agent กำหนด Action Group ที่เกี่ยวข้องหรือสืบค้นฐานความรู้
Parameter Passing: หากจำเป็นต้องเรียกใช้ action, agent จะส่งพารามิเตอร์ไปยังฟังก์ชัน Lambda ที่กำหนดค่าไว้
Lambda Function Response: ฟังก์ชัน Lambda ส่งคืนการตอบสนองไปยัง Agent API ที่เรียก
Observation Generation: agent สร้างการสังเกตจากการเรียกใช้ action หรือสรุปผลลัพธ์จากฐานความรู้
Iteration: agent ใช้การสังเกตเพื่อเพิ่ม base prompt ซึ่งจะถูกตีความใหม่โดย FM วงจรนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าจะมีการส่งคืนการตอบสนองไปยังผู้ใช้หรือมีการร้องขอข้อมูลเพิ่มเติม
Base Prompt Augmentation: ในระหว่างการจัดการ base prompt template จะถูกเพิ่มด้วยคำแนะนำของ agent, action groups และฐานความรู้ จากนั้น FM จะคาดการณ์ขั้นตอนที่ดีที่สุดเพื่อให้เป็นไปตามอินพุตของผู้ใช้
ด้วยการใช้ขั้นตอนเหล่านี้ สามารถสร้าง DOCSIS AI Agent ที่สามารถเรียกใช้เครื่องมือสำหรับการคำนวณความจุ DOCSIS โดยใช้สูตรที่กำหนด ในสถานการณ์จริง agent หลายตัวอาจทำงานร่วมกันในงานที่ซับซ้อน โดยใช้ฐานความรู้ที่ใช้ร่วมกัน
การสร้าง Guardrails สำหรับ Responsible AI
สิ่งสำคัญของการใช้งาน AI คือการรับรองการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ Responsible AI ที่แข็งแกร่ง ควรมีการใช้มาตรการป้องกันตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องและปลอดภัยซึ่งสอดคล้องกับนโยบายขององค์กร MSO สามารถใช้ Amazon Bedrock Guardrails ได้
Bedrock Guardrails ช่วยให้สามารถกำหนดนโยบายเพื่อประเมินอินพุตของผู้ใช้ ซึ่งรวมถึงการประเมินที่ไม่ขึ้นกับแบบจำลองโดยใช้การตรวจสอบ contextual grounding, การบล็อกหัวข้อที่ถูกปฏิเสธด้วยตัวกรองเนื้อหา, การบล็อกหรือแก้ไขข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) และการตรวจสอบให้แน่ใจว่าการตอบสนองเป็นไปตามนโยบายที่กำหนดค่าไว้
ตัวอย่างเช่น การดำเนินการบางอย่าง เช่น การจัดการการกำหนดค่าเครือข่ายที่ละเอียดอ่อน อาจจำเป็นต้องถูกจำกัดสำหรับบทบาทผู้ใช้เฉพาะ เช่น เจ้าหน้าที่คอลเซ็นเตอร์แนวหน้า
ตัวอย่าง: การป้องกันการเปลี่ยนแปลงการกำหนดค่าโดยไม่ได้รับอนุญาต
พิจารณาสถานการณ์ที่วิศวกรสนับสนุนใหม่พยายามปิดใช้งานการกรอง MAC บนโมเด็มของผู้สมัครสมาชิกเพื่อวัตถุประสงค์ในการแก้ไขปัญหา การปิดใช้งานการกรองที่อยู่ MAC ทำให้เกิดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ซึ่งอาจอนุญาตให้เข้าถึงเครือข่ายโดยไม่ได้รับอนุญาต สามารถกำหนดค่า Bedrock Guardrail เพื่อปฏิเสธการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนดังกล่าวและส่งคืนข้อความที่กำหนดค่าไว้ให้กับผู้ใช้
ตัวอย่าง: การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
อีกตัวอย่างหนึ่งเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ที่อยู่ MAC หากผู้ใช้ป้อนที่อยู่ MAC ลงใน prompt การแชทโดยไม่ได้ตั้งใจ Bedrock Guardrail สามารถระบุรูปแบบนี้ บล็อก prompt และส่งคืนข้อความที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งจะป้องกันไม่ให้ prompt ไปถึง LLM ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะไม่ถูกประมวลผลอย่างไม่เหมาะสม คุณยังสามารถใช้นิพจน์ทั่วไปเพื่อกำหนดรูปแบบสำหรับ guardrail เพื่อรับรู้และดำเนินการ
Bedrock Guardrails นำเสนอแนวทางการป้องกันความปลอดภัยที่สอดคล้องและเป็นมาตรฐานใน FM ที่แตกต่างกัน โดยนำเสนอคุณสมบัติขั้นสูง เช่น การตรวจสอบ contextual grounding และการตรวจสอบการให้เหตุผลอัตโนมัติ (Symbolic AI) เพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตสอดคล้องกับข้อเท็จจริงที่ทราบ และไม่ได้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สร้างขึ้นหรือข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน
เส้นทางข้างหน้า: การเปิดรับ AI สำหรับ DOCSIS 4.0 และอื่นๆ
การเปลี่ยนผ่านไปสู่ DOCSIS 4.0 เป็นจุดเชื่อมต่อที่สำคัญสำหรับผู้ให้บริการเคเบิล AI สามารถเร่งกระบวนการนี้ได้อย่างมาก การใช้งาน AI ที่มีประสิทธิภาพไม่จำเป็นต้องใช้เฟรมเวิร์กที่ซับซ้อนหรือไลบรารีเฉพาะ แนวทางที่ตรงไปตรงมาและก้าวหน้ามักจะประสบความสำเร็จมากกว่า:
Start Simple: เริ่มต้นด้วยการปรับปรุงการใช้งาน RAG พื้นฐานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน โดยเน้นที่กรณีการใช้งานเฉพาะของอุตสาหกรรมและโดเมน
Advance Gradually: ก้าวหน้าไปสู่รูปแบบ Agentic สำหรับการตัดสินใจอัตโนมัติและการจัดการงานที่ซับซ้อน
ด้วยการผสานรวมฐานความรู้, AI agents และ guardrails ที่แข็งแกร่ง MSO สามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และพร้อมสำหรับอนาคต ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถก้าวทันความก้าวหน้าใน DOCSIS 4.0 และเทคโนโลยีเคเบิล
การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของอุตสาหกรรมเคเบิลกำลังเร่งตัวขึ้น และการผสานรวม AI กำลังกลายเป็นสิ่งจำเป็นในการแข่งขัน ผู้ประกอบการที่เปิดรับเทคโนโลยีเหล่านี้อยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการส่งมอบคุณภาพการบริการที่เหนือกว่า ปรับปรุงประสิทธิภาพเครือข่าย และขับเคลื่อนประสิทธิภาพการดำเนินงาน แนวทางความร่วมมือนี้ ซึ่งรวม AI และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ จะสร้างเครือข่ายที่ยืดหยุ่น มีประสิทธิภาพ และชาญฉลาดมากขึ้นสำหรับอนาคต