通过高级分块增强知识库
有线电视行业正迅速部署 DOCSIS 4.0 网络。这项新标准带来了多方面的挑战，影响着人员、流程和技术。多系统运营商 (MSO) 在容量规划、持续维护以及接入网和核心网之间的故障排除方面面临着复杂的决策。与此同时，他们还在不断努力改善最终客户体验。生成式 AI 为 MSO 提供了一个简化此流程的平台。
网络容量规划涉及做出关键决策：何时拆分节点、如何分配频谱，以及在上行和下行带宽之间找到最佳平衡。工程团队必须解读大量、分散的文档——行业规范、供应商设备手册和内部指南——以提取情报并运用技术专长来做出前瞻性决策。
网络运营中心 (NOC) 管理着大量的遥测数据、警报和性能指标，需要快速诊断异常。虚拟电缆调制解调器终端系统 (vCMTS) 的发展将进一步加剧遥测数据量，数据将以几秒钟的间隔持续流式传输。这与传统的简单网络管理协议 (SNMP) 轮询形成鲜明对比，后者的频率可能低至每 15-30 分钟一次。
并非所有 NOC 工程师都具备深厚的 DOCSIS 4.0 专业知识。搜索故障排除程序的需要可能会减缓采用速度并阻碍持续支持。使用通用的、广泛可用的大型语言模型 (LLM) 来回答特定领域的问题（例如 DOCSIS 容量规划）的实验表明，结果并不可靠。这些模型经常混淆欧洲和北美的标准，提供相互矛盾或不正确的指导。
生成式 AI 最直接的应用之一是构建智能助手，用于咨询特定领域的资源。这包括 CableLabs DOCSIS 规范、白皮书和内部工程指南。在 Amazon Bedrock 的支持下，MSO 可以快速将其原型助手扩展到生产环境，以执行检索、摘要和问答等任务。例如，确定何时拆分节点、分配信道和宽度、解释信号质量指标或收集电缆调制解调器和 CMTS 的安全要求。
然而，这些助手的有效性取决于数据之外的几个因素。数据预处理、选择正确的分块策略以及实施治理护栏至关重要。
数据预处理
必须认识到，即使是看似良性的元素也会影响搜索结果的质量。例如，DOCSIS 4.0 规范和其他数据源的每一页上都存在不同的页眉和页脚，这可能会污染搜索上下文。删除这些额外信息的简单步骤表明结果质量有了显著提高。因此，数据预处理不是一种通用的解决方案，而是一种根据每个数据源的特定特征而不断发展的方法。
分块策略
分块对于将大型文档分解为更小、更易于管理的部分至关重要，这些部分适合生成式 AI 系统的上下文窗口。这使得信息处理更有效率、更快速。它还确保检索高度相关的内容、减少噪音、提高检索速度，并在 RAG 过程中引入更多相关上下文。
理想的分块大小和方法在很大程度上受到领域、内容、查询模式和 LLM 约束的影响。对于技术性的 DOCSIS 4.0 规范，可以考虑几种分块方法，每种方法都有其自身的优点和局限性：
固定大小分块：这是最简单的方法，将内容分成预定大小的块（例如，每个块 512 个标记）。它包括一个可配置的重叠百分比以保持连续性。虽然它提供了可预测的块大小（和成本），但它可能会在句子中间拆分内容或分离相关信息。此方法适用于具有有限上下文感知和可预测低成本的统一数据。
默认分块：此方法将内容分成大约 300 个标记的块，同时尊重句子边界。它确保句子保持完整，使其更适合文本处理。但是，它对块大小和上下文保留的控制有限。它适用于完整句子很重要，但复杂的内容关系不太重要的基本文本处理。
分层分块：这种结构化方法在内容中建立父子关系。在检索期间，系统最初检索子块，但将它们替换为更广泛的父块，以便为模型提供更全面的上下文。此方法擅长维护文档结构和保留上下文关系。它最适合结构良好的内容，如技术文档。
语义分块：此方法根据含义和上下文关系划分文本。它使用一个缓冲区，该缓冲区考虑周围的文本以维护上下文。虽然计算要求更高，但它擅长维护相关概念及其关系的连贯性。此方法适用于自然语言内容，如对话记录，其中相关信息可能分散。
对于 DOCSIS 文档，由于其定义明确的部分、子部分和清晰的父子关系，分层分块被证明是最合适的。这种方法能够将相关的技术规范保持在一起，同时保留它们与更广泛部分的关系，这对于理解复杂的 DOCSIS 4.0 规范特别有价值。但是，较大的父块可能会导致更高的成本。使用 RAG 评估和 LLM-as-a-judge 功能等工具对您的特定数据进行彻底验证非常重要。
为 DOCSIS 4.0 构建 AI 代理
Peter Norvig 和 Stuart Russell 将 AI 代理定义为一种能够感知周围环境、做出决策和采取行动的人工实体。对于 DOCSIS 4.0 智能框架，AI 代理概念被调整为一个总体智能自主实体。这个代理框架可以计划、推理和行动，可以访问经过整理的 DOCSIS 知识库和护栏，以保护智能编排。
实验表明，对 LLM 进行零样本思维链提示以解决特定领域的问题（如 DOCSIS 网络容量计算）可能会导致不准确的结果。不同的 LLM 可能会默认使用不同的标准（欧洲或美国），这突出表明需要一种更具确定性的方法。
为了解决这个问题，可以使用 Amazon Bedrock Agents 构建 DOCSIS AI 代理。代理由 LLM 提供支持，并包含操作组、知识库和指令（提示）。它根据用户输入确定操作并以相关答案进行响应。
构建 DOCSIS AI 代理
以下是构建块的细分：
基础模型： 第一步是选择代理将用于解释用户输入和提示的基础模型 (FM)。Amazon Nova Pro 1.0 可以是从 Amazon Bedrock 中提供的一系列最先进的 FM 中选择的合适选项。
指令： 清晰的指令对于定义代理的设计目的是至关重要的。高级提示允许在编排的每个步骤进行自定义，包括使用 AWS Lambda 函数来解析输出。
操作组： 操作组由操作组成，操作是实现特定业务逻辑的工具。对于计算 DOCSIS 4.0 容量，可以编写一个确定性的 Lambda 函数来获取输入参数并根据定义的公式执行计算。
函数详细信息： 需要定义函数详细信息（或 Open API 3.0 兼容的 API 模式）。例如，可以将频率计划标记为必需参数，而下行或上行参数可以是可选的。
AI 代理的运行时由 InvokeAgent API 操作管理，该操作包含三个主要步骤：预处理、编排和后处理。编排步骤是代理操作的核心：
用户输入： 授权用户启动 AI 助手。
解释和推理： AI 代理使用 FM 解释输入并生成下一步的理由。
操作组调用： 代理确定适用的操作组或查询知识库。
参数传递： 如果需要调用操作，代理会将参数发送到配置的 Lambda 函数。
Lambda 函数响应： Lambda 函数将响应返回给调用的 Agent API。
观察生成： 代理通过调用操作或总结知识库中的结果来生成观察。
迭代： 代理使用观察来扩充基本提示，然后由 FM 重新解释。此循环一直持续到向用户返回响应或请求更多信息为止。
基本提示扩充： 在编排期间，基本提示模板会使用代理指令、操作组和知识库进行扩充。然后，FM 预测完成用户输入的最佳步骤。
通过实施这些步骤，可以创建一个能够使用定义的公式调用工具来计算 DOCSIS 容量的 DOCSIS AI 代理。在实际场景中，多个代理可能会在复杂任务上协同工作，利用共享的知识库。
建立负责任 AI 的护栏
任何 AI 实施的一个关键方面是确保负责任和合乎道德的使用。作为强大的负责任 AI 战略的一部分，应从一开始就实施保障措施。为了提供与 MSO 的组织策略一致的相关且安全的用户体验，可以使用 Amazon Bedrock Guardrails。
Bedrock Guardrails 支持定义策略来评估用户输入。这些包括使用上下文基础检查进行模型无关的评估、使用内容过滤器阻止被拒绝的主题、阻止或编辑个人身份信息 (PII)，以及确保响应遵守配置的策略。
例如，某些操作（如操作敏感网络配置）可能需要对特定用户角色（如一线呼叫中心代理）进行限制。
示例：防止未经授权的配置更改
考虑一个场景，一个新支持工程师尝试禁用用户调制解调器上的 MAC 过滤以进行故障排除。禁用 MAC 地址过滤会带来安全风险，可能允许未经授权的网络访问。可以配置 Bedrock Guardrail 来拒绝此类敏感更改，并向用户返回配置的消息。
示例：保护敏感信息
另一个示例涉及处理敏感信息，如 MAC 地址。如果用户不小心在聊天提示中输入了 MAC 地址，Bedrock Guardrail 可以识别此模式，阻止提示，并返回预定义的消息。这可以防止提示到达 LLM，确保敏感数据不会被不当处理。您还可以使用正则表达式来定义 guardrail 识别和操作的模式。
Bedrock Guardrails 为跨不同 FM 的安全保护提供了一种一致且标准化的方法。它们提供高级功能，如上下文基础检查和自动推理检查（符号 AI），以确保输出与已知事实一致，而不是基于捏造或不一致的数据。
前进的道路：拥抱 AI 以实现 DOCSIS 4.0 及更高版本
向 DOCSIS 4.0 的过渡是有线电视运营商的关键时刻。AI 可以显著加速这一过程。有效的 AI 实施不一定需要复杂的框架或专门的库。直接和渐进的方法通常更成功：
从简单开始： 首先增强基础 RAG 实施以提高员工生产力，重点关注行业和特定领域的用例。
逐步推进： 向代理模式发展，以实现自动决策和复杂任务处理。
通过集成知识库、AI 代理和强大的护栏，MSO 可以构建安全、高效且面向未来的 AI 应用程序。这将使他们能够跟上 DOCSIS 4.0 和有线电视技术的进步。
有线电视行业的数字化转型正在加速，AI 集成正成为一种竞争优势。采用这些技术的运营商更有能力提供卓越的服务质量、优化网络性能并提高运营效率。这种结合 AI 和人类专业知识的协作方法将为未来创建更具弹性、更高效和更智能的网络。