随着网络技术的飞速发展，网络运维监控与管理面临前所未有的挑战。本文阐述了如何应用大模型技术，将业务语言转化为IT语言，以实现跨专业资源拓扑图的自动化生成。这一技术突破，能够提升网络运维监控的智能化程度，期望能为网络运维领域的从业者提供一定参考。
大模型技术以其强大的数据处理能力、学习能力和泛化能力，在网络拓扑生成领域展现出巨大的潜力。通过深度学习等先进算法，大模型能够自动分析网络中的设备信息、连接关系、流量数据等，并据此生成准确、详尽的网络拓扑图。这一技术不仅能够显著提升网络管理的效率，还能帮助网络工程师更好地理解网络结构，及时发现潜在问题，优化网络性能。
• 拓扑生成方案自动执行：大模型依据生成的拓扑设计方案，无需人工干预，自主决策并调用拓扑平台的API接口，高效组装出完整的拓扑设计态。这一过程体现了高度的智能化与自动化水平。
• 拓扑生成方案自动保存：所有自动化生成的拓扑设计态均会被系统自动保存，形成可复用的资源池。用户仅需传入相应参数，即可快速实例化拓扑运行态，实现一次生成、多次利用的高效工作模式，极大提升了工作效率与灵活性。
图1：技术实现原理
在传统模式下，构建网络资源拓扑图涉及繁琐的手工配置于设计态，随后转化至运行态，效率低下。而今，借助先进的大模型技术，整合了网络资源可视化拓扑配置平台，实现了跨专业拓扑图的智能化、自动化生成。这一变革极大地提升了网络运维监控与管理的智能化水平，具体实现路径涵盖以下几方面：
• 精细化组件库构建：针对原有拓扑平台中海量的设计态资源，我们实施了组件的精细化拆分策略，将复杂设计态拆解为可复用的微小组件。这一举措不仅促进了资源的最大化利用，还极大丰富了可配置的拓扑设计态组合。
• RAG知识库赋能：为引导大模型精准匹配不同业务场景下的拓扑需求，我们引入了智能知识库。该知识库详尽记录了各类业务场景所需的拓扑组件信息，作为大模型生成拓扑设计态方案的引导，确保生成的拓扑图既精准又高效。
• 拓扑自动生成智能体：拓扑自动生成智能体，能够基于大模型生成的方案，自主思考并灵活调用拓扑平台API，实时查询并智能组装各类组件，实现从零到一的拓扑设计态自动化构建。
图2：拓扑自动生成智能体工作原理
图3：智能问答引导
• 通过业务语言自动化生成拓扑：通过业务语言的输入，就能自动生成网络拓扑，实现了系统从“IT工具模式”到“业务工具模式的”的转变，提升网络运维效率、降低运维成本。
• 拓扑缺失信息展示和修正：拓扑生成的过程中自主发现网络结构隐患与断点，并在拓扑图上以灰色图标加红色字体给出明显提示，同时提供资源修正的功能，通过拓扑完成资源的核查和反向治理。减少了中间环节，提升问题处理效率。
• 拓扑资源稽核结果展示：针对资源数据一致性、完整性、业务合规性等数据问题，在拓扑图上可以查看明细，实现和稽核平台的联动。打破模块功能局限，把专家经验赋能到更多系统。
• 拓扑以图层方式共享：自动化生成的拓扑可以以图层共享的方式共享给外系统，例如故障监控系统，外系统就不需要自己去生成网络资源拓扑，只需要在拓扑图层上叠加自己的业务应用，例如渲染告警等能力，这样就实现了统一对外系统赋能，避免各系统拓扑能力重复建设，降低系统建设成本。
图4：拓扑共享核心网工作台
通过大模型自动生成网络拓扑的技术，凭借其高效、准确和自动化的特点，在网络管理和运维领域具有广泛的应用场景。以下是几个典型的应用场景：
• 网络规划与分析
• 故障排查与定位应用
• 政企专线规划方案的应用
大模型自动生成网络拓扑的技术，作为网络管理领域的一项创新突破，展现了强大的潜力和应用价值。通过深度学习和大规模数据处理能力，该技术能够自动分析复杂的网络数据，快速生成详尽且准确的网络拓扑图。这一技术不仅显著提高了网络管理的效率和准确性，还降低了人工干预的成本，为网络工程师提供了强有力的支持。
在应用层面，大模型自动生成网络拓扑广泛应用于大规模网络管理与监控、故障排查与定位、网络性能优化、网络规划与设计以及网络安全防护等多个场景。它不仅帮助网络管理者更好地理解和掌握网络结构，还提升了故障响应速度、优化了网络性能、增强了安全防护能力，为构建高效、稳定、安全的网络环境提供了坚实的技术基础。
[1]《大语言模型应用指南》（来源：电子工业出版社.万俊）
[2] 《AI大模型技术资料集合》（来源：CSDN文库）
[3]《基于AI大模型的拓扑优化研究》（来源：CSDN文库）
