根据市场研究公司Omdia的一份最新报告，预计到2023年，生成式人工智能（GenAI）将成为一个引人注目的技术趋势，为企业和个人带来重要的应用，包括教育。在电信领域，GenAI的用例主要集中在提供个性化营销内容或支持更复杂的虚拟助手，以提升客户体验
尽管生成式AI在网络运营中的应用并不明显，但EnterpriseWeb进行了一项有趣的概念验证，展示了该领域中生成式AI的潜力
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生成式AI在网络自动化方面的能力和限制
生成式AI在网络运营中的早期应用之一是利用交互式指导替代工程手册来帮助安装网络元件，从而加快并简化安装任务。此外，生成式AI还可以根据其工程手册知识库提供故障排除建议，并协助进行网络规划和设计
将生成式人工智能应用于跨网络域的服务编排是一项更具挑战性的任务。为了管理电信服务的自动化系统，必须确保其具备可扩展性、安全性和可靠性。因此，这些系统必须依据确定性逻辑进行操作，而不是依靠统计路径的猜测。基于意图的编排系统需要将声明性命令转化为具体的工作流程。在与生成式人工智能相关的概率分析中，无法容忍任何随机不确定性
生成式AI在电信网络运营领域的能力受到限制，但它可以成为一个有价值的助手，为网络工程师提供建议和支持他们分享知识。此外，它还可以为编排系统提供一种革命性的新用户界面，使用户能够通过自然语言与生成式AI进行对话，以表达他们的查询和命令。这种方式将抽象出底层复杂性，从而简化和加快网络服务的设计、订购和管理。在背后，运营商的自动化系统将解释用户意图并将其转化为完成任务所需的操作
生成式AI被EnterpriseWeb用于展示基于意图的编排解决方案
在最近的Demo演示中，纽约总部的软件公司EnterpriseWeb展示了如何利用生成式AI来支持基于意图的服务编排。他们的无代码自动化平台使企业能够简化运营、优化工作流程并提高整体效率，集成和管理复杂的系统、应用程序、数据和流程。自2013年进入电信领域以来，EnterpriseWeb一直领导欧洲电信协会（ETSI）网络功能虚拟化（NFV）的第一个概念验证，并推出了他们的电信产品CloudNFV
CloudNFV是一款基于无代码平台的意图驱动多域编排器，旨在简化电信运营中繁琐复杂的任务，加速服务交付。该解决方案采用图形模型，以统一的格式包含行业标准，为多域和多云环境提供必要的抽象。该模型核心为声明式、意图驱动的网络服务编排
通过结合微软的自然语言编程接口Jarvis和OpenAI的基础模型，EnterpriseWeb的生成式AI演示展示了与Jarvis对话中的组合、配置、部署和管理服务的能力。与分析软件供应商KX合作，将运营商的意图转化为特定查询和命令，使得运营商只需要求系统启动5G网关或重新配置服务，系统即可展示必要的操作。一旦运营商批准这些操作，系统将执行它们。服务设置完成后，KX将监控服务并向EnterpriseWeb报告事件，实现服务管理的自动化循环
重新表达这句话：
在EnterpriseWeb的演示中，突出展示了生成式AI在电信网络运营中的能力、限制和注意事项
在这个特定的案例中，调用编排器（EnterpriseWeb）采取操作行为的任务被委托给了大语言模型（LLM）。然而，为了实现这个目标，EnterpriseWeb使用了KX分析数据库作为编排器和大语言模型之间的中介。Omdia分析师指出，这是一个重要的考虑因素，因为需要明确地分离关注点。大语言模型对具体操作的了解和控制权是不存在的。这样做可以保护运营商的网络免受生成式AI幻觉的影响，并确保运营商的IP（域模型和活动）不会流入大语言模型
电信级服务编排通常无法与生成式AI的随机响应兼容。相反，需要使用基于规则的系统来可靠地执行任务。在这种情况下，生成式AI可以作为一个革命性的接口，位于堆栈的顶层，并从更复杂的底层进行抽象，从而使网络工程师得到解放，不再需要记忆大量设备特定的命令或为自动化系统寻找合适的提示以执行精心编排的操作
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