透過進階分塊增強知識庫
有線電視產業正迅速部署 DOCSIS 4.0 網路。這項新標準帶來了多方面的挑戰，影響人員、程序和技術。多系統營運商 (MSO) 在容量規劃、持續維護和存取網路與核心網路之間的故障排除方面，面臨複雜的決策。與此同時，他們還在不斷努力提升終端客戶體驗。生成式 AI 為 MSO 提供了一個簡化此流程的平台。
網路容量規劃涉及做出關鍵決策：何時分割節點、如何分配頻譜，以及在上行和下行頻寬之間找到最佳平衡。工程團隊必須解讀大量、分散的文件 – 產業規範、供應商設備手冊和內部指南 – 以提取情報並應用技術專業知識來做出前瞻性決策。
網路營運中心 (NOC) 管理大量的遙測數據、警報和效能指標，需要快速診斷異常。虛擬纜線數據機終端系統 (vCMTS) 的演進將進一步加劇遙測量，以幾秒鐘的間隔持續串流數據。這與傳統的簡單網路管理協定 (SNMP) 輪詢形成鮮明對比，後者的頻率可能低至每 15-30 分鐘一次。
並非所有 NOC 工程師都具備深厚的 DOCSIS 4.0 專業知識。搜尋故障排除程序的需求可能會減緩採用速度並阻礙持續支援。使用通用、廣泛可用的大型語言模型 (LLM) 來回答特定領域問題（例如 DOCSIS 容量規劃）的實驗顯示結果不可靠。這些模型經常混淆歐洲和北美的標準，提供相互矛盾或不正確的指導。
生成式 AI 最直接的應用之一是構建智慧助理，用於諮詢特定領域的資源。這包括 CableLabs DOCSIS 規範、白皮書和內部工程指南。在 Amazon Bedrock 的支援下，MSO 可以快速將其原型助理擴展到生產環境，以執行檢索、摘要和問答等任務。例如，確定何時分割節點、分配通道和寬度、解釋訊號品質指標或收集纜線數據機和 CMTS 上的安全要求。
然而，這些助理的有效性取決於多個因素，而不僅僅是數據。數據預處理、選擇正確的分塊策略以及實施治理防護措施至關重要。
數據預處理
必須認識到，即使是看似良性的元素也會影響搜尋結果的品質。例如，DOCSIS 4.0 規範和其他數據來源的每一頁上存在不同的頁首和頁尾，可能會污染搜尋上下文。刪除這些額外資訊的簡單步驟表明結果品質顯著提高。因此，數據預處理不是一體適用的解決方案，而是一種根據每個數據來源的特定特徵量身定制的演進方法。
分塊策略
分塊對於將大型文件分解為更小、更易於管理且適合生成式 AI 系統上下文窗口的片段至關重要。這允許更有效率和更快速地處理資訊。它還確保檢索高度相關的內容、減少雜訊、提高檢索速度，並在 RAG 過程中引入更多相關上下文。
理想的區塊大小和方法很大程度上受到領域、內容、查詢模式和 LLM 約束的影響。對於技術性 DOCSIS 4.0 規範，可以考慮幾種分塊方法，每種方法都有其自身的優點和局限性：
固定大小分塊：這是最簡單的方法，將內容劃分為預定大小的區塊（例如，每個區塊 512 個 token）。它包括一個可配置的重疊百分比以保持連續性。雖然它提供可預測的區塊大小（和成本），但它可能會在句子中間分割內容或分離相關資訊。此方法適用於具有有限上下文感知和可預測低成本的統一數據。
預設分塊：此方法將內容分割成大約 300 個 token 的區塊，同時尊重句子邊界。它確保句子保持完整，使其更適合文本處理。但是，它對區塊大小和上下文保留的控制有限。它適用於完整句子很重要，但複雜的內容關係不太重要的基本文本處理。
階層式分塊：這種結構化方法在內容中建立父子關係。在檢索期間，系統最初檢索子區塊，但將它們替換為更廣泛的父區塊，以便為模型提供更全面的上下文。此方法擅長維護文件結構和保留上下文關係。它最適合結構良好的內容，如技術文件。
語義分塊：此方法根據含義和上下文關係劃分文本。它使用考慮周圍文本的緩衝區來維護上下文。雖然計算要求更高，但它擅長維護相關概念及其關係的連貫性。這種方法適用於自然語言內容，如對話記錄，其中相關資訊可能分散。
對於 DOCSIS 文件，由於其定義明確的部分、子部分和清晰的父子關係，階層式分塊被證明是最合適的。這種方法能夠將相關的技術規範保持在一起，同時保留它們與更廣泛部分的關係，這對於理解複雜的 DOCSIS 4.0 規範特別有價值。然而，較大的父區塊可能會導致更高的成本。使用 RAG 評估和 LLM-as-a-judge 功能等工具對您的特定數據進行徹底驗證非常重要。
為 DOCSIS 4.0 構建 AI 代理
Peter Norvig 和 Stuart Russell 將 AI 代理定義為能夠感知周圍環境、做出決策和採取行動的人工實體。對於 DOCSIS 4.0 Intelligence 框架，AI 代理概念被改編為一個總體的智慧自主實體。這個代理框架可以規劃、推理和行動，可以存取經過策劃的 DOCSIS 知識庫和防護機制，以保護智慧協調。
實驗表明，對特定領域問題（如 DOCSIS 網路容量計算）進行 LLM 的零樣本思維鏈提示可能會導致不準確的結果。不同的 LLM 可能預設為不同的標準（歐洲或美國），這突顯了需要更具確定性的方法。
為了解決這個問題，可以使用 Amazon Bedrock Agents 構建 DOCSIS AI 代理。代理由 LLM 提供支援，並包含 Action Groups、Knowledge Bases 和 Instructions (Prompts)。它根據使用者輸入確定操作並以相關答案回應。
構建 DOCSIS AI 代理
以下是構建模組的細分：
基礎模型： 第一步是選擇代理將用於解釋使用者輸入和提示的基礎模型 (FM)。Amazon Nova Pro 1.0 可以是 Amazon Bedrock 中提供的一系列最先進 FM 的合適選擇。
指令： 明確的指令對於定義代理的設計目的是至關重要的。進階提示允許在協調的每個步驟進行自定義，包括使用 AWS Lambda 函數來解析輸出。
Action Groups： Action Groups 由 Actions 組成，Actions 是實作特定業務邏輯的工具。對於計算 DOCSIS 4.0 容量，可以編寫一個確定性的 Lambda 函數來獲取輸入參數並根據定義的公式執行計算。
函數詳細資訊： 需要定義函數詳細資訊（或 Open API 3.0 相容的 API 模式）。例如，頻率計畫可以標記為必要參數，而下行或上行參數可以是可選的。
AI 代理的執行階段由 InvokeAgent API 操作管理，該操作包含三個主要步驟：預處理、協調和後處理。協調步驟是代理操作的核心：
使用者輸入： 授權使用者啟動 AI 助理。
解釋和推理： AI 代理使用 FM 解釋輸入並生成下一步的理由。
Action Group 調用： 代理確定適用的 Action Group 或查詢知識庫。
參數傳遞： 如果需要調用操作，代理會將參數發送到配置的 Lambda 函數。
Lambda 函數回應： Lambda 函數將回應返回給呼叫的 Agent API。
觀察生成： 代理透過調用操作或總結知識庫中的結果來生成觀察。
迭代： 代理使用觀察來增強基本提示，然後由 FM 重新解釋。此循環一直持續到將回應返回給使用者或請求更多資訊。
基本提示增強： 在協調期間，基本提示範本會使用代理指令、Action Groups 和知識庫進行增強。然後，FM 預測滿足使用者輸入的最佳步驟。
透過實作這些步驟，可以建立一個 DOCSIS AI 代理，該代理能夠使用定義的公式調用工具來計算 DOCSIS 容量。在實際場景中，多個代理可能會在複雜任務上協同工作，利用共享的知識庫。
建立負責任 AI 的防護機制
任何 AI 實作的一個關鍵方面是確保負責任和合乎道德的使用。作為強大的負責任 AI 策略的一部分，應從一開始就實施保障措施。為了提供與 MSO 的組織策略一致的相關且安全的使用者體驗，可以使用 Amazon Bedrock Guardrails。
Bedrock Guardrails 允許定義策略來評估使用者輸入。這些包括使用上下文基礎檢查的模型獨立評估、使用內容過濾器阻止被拒絕的主題、阻止或編輯個人身份資訊 (PII)，以及確保回應遵守配置的策略。
例如，某些操作（如操縱敏感的網路配置）可能需要限制特定使用者角色（如前線呼叫中心代理）執行。
範例：防止未經授權的配置變更
考慮這樣一種情況，一位新的支援工程師嘗試停用訂閱者數據機上的 MAC 過濾以進行故障排除。停用 MAC 位址過濾會帶來安全風險，可能允許未經授權的網路存取。可以配置 Bedrock Guardrail 來拒絕此類敏感變更，並將配置的訊息返回給使用者。
範例：保護敏感資訊
另一個範例涉及處理敏感資訊，如 MAC 位址。如果使用者不小心在聊天提示中輸入了 MAC 位址，Bedrock Guardrail 可以識別此模式、阻止提示並返回預定義的訊息。這可以防止提示到達 LLM，確保敏感數據不會被不當處理。您還可以使用正則表達式來定義防護機制識別和操作的模式。
Bedrock Guardrails 為跨不同 FM 的安全保護提供了一致且標準化的方法。它們提供進階功能，如上下文基礎檢查和自動推理檢查（符號 AI），以確保輸出與已知事實一致，並且不基於捏造或不一致的數據。
前進之路：擁抱 AI 以實現 DOCSIS 4.0 及更高版本
向 DOCSIS 4.0 的過渡是有線電視營運商的關鍵時刻。AI 可以顯著加速這一過程。有效的 AI 實作不一定需要複雜的框架或專門的庫。直接和漸進的方法通常更成功：
從簡單開始： 首先增強基礎 RAG 實作以提高員工生產力，重點關注行業和特定領域的使用案例。
逐步推進： 向代理模式發展，以實現自動決策和複雜任務處理。
透過整合知識庫、AI 代理和強大的防護機制，MSO 可以構建安全、高效且面向未來的 AI 應用程式。這將使他們能夠跟上 DOCSIS 4.0 和有線電視技術的進步。
有線電視產業的數位轉型正在加速，AI 整合正成為一種競爭優勢。採用這些技術的營運商更有能力提供卓越的服務品質、優化網路效能並提高營運效率。這種結合 AI 和人類專業知識的協作方法將為未來創建更具彈性、更有效率和更智慧的網路。