用于网络管理的 AI 驱动聊天机器人

解决方案概述

通信服务提供商 (CSP)管理着数十亿台互联设备生成的海量数据，以确保无缝、不间断的运行。为此，他们依赖数据密集型网络管理系统来监控延迟等关键性能指标，在网络拥塞期间保持可靠性，并采取严格的安全措施防范网络攻击。

该解决方案将MongoDB与大型语言模型 (LLM) 集成，并采用检索增强生成 (RAG) 策略来实现聊天机器人。该聊天机器人利用存储在MongoDB中的网络日志、维护记录、客户数据和传感器数据，为异常检测、根本原因分析、缓解建议等提供可行的见解。

该聊天机器人使网络运营商能够以最少的人工参与管理复杂的工作流程，从而加快新服务的推出。

参考架构

该解决方案有三个主要组成部分：

图 1。使用MongoDB 的网络聊天机器人架构

• 源数据摄取：该组件实时摄取日志条目和遥测事件以捕获详细信息，如IP地址、地理数据、请求路径、时间戳、路由器日志和传感器数据。 MongoDB的流处理功能使其能够自动捕获传入数据并将进程到MongoDB Atlas中，并创建网络活动的全面视图。

• 基于问题的数据选择：网络经理然后提出问题，例如“什么可能导致多伦多客户端的视频流媒体问题？”查询会进行初始处理，其中 LLM 会生成自定义聚合管道，以选择适当的数据进行分析。同时，通过语义搜索有效检索向量嵌入式数据，从而提取密切相关的信息。

• 推理和自然语言输出：后续的法学硕士将从MongoDB检索到的相关数据转换为用户的自然语言解释。法学硕士分析数据以检测模式和异常，从而精确识别候选根本原因并支持明智的决策。示例，它可能会发现过载的本地 CDN节点以及来自旧路由器的高请求导致了问题。

数据模型方法

该解决方案利用了整理为时间序列数据的服务器网络日志，并采用以下 MongoDB 模式：

{
   "_id": ObjectId("..."),
   "source_id": 12345,
   "source_type": "webserver",
   "timestamp": ISODate("2025-02-19T15:12:57.000Z"),
   "category": "accesslog",
   "event": "GET",
   "value": {
      "type": "url",
      "data": "https://mytv.telco.com/login"
   }
}

构建解决方案

这种由 AI 驱动的网络管理解决方案采用 RAG 框架与 MongoDB Atlas，以增强复杂电信环境中的数据驱动诊断能力。

图 2. 网络聊天机器人的前端

关键要点

• MongoDB和 gen AI实现网络管理转型：将法学硕士与聚合管道和向量搜索等 MongoDB 功能集成，通过减少人工干预、优化流程和实现关键操作自动化来简化网络管理。

• 数据管理至关重要：网络管理系统会从网络日志和用户请求中产生海量数据，从而在数据互操作性、隐私性以及高效处理方面带来了巨大的挑战。有效的解决方案需要灵活、可扩展的数据库，能够存储和处理高频、复杂的数据流。

• MongoDB提供了驱动AI解决方案的工具：强大的数据库基础架构与灵活的文档模型和高级向量搜索功能相结合，使 CSP 能够开发AI应用程序。向量搜索简化了语义相关内容的检索，从而提高了聊天机器人技术背后的法学硕士的性能。

作者

• Benjamin Lorenz, MongoDB

• Diego Canales, MongoDB

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