AI摘要
本文详细介绍了一个AI驱动的传输网络资源分析与编排平台的设计，该平台包括资源信息录入、关系关联梳理、信息查询、业务需求分析和资源选择与产品交付五个环节。平台采用原子化资源模型，结合LLM、图数据库和优化求解器，实现能懂人话、会找资料、会搭网络、能下配置的功能。总体架构分为交互层、AI编排层、数据与知识层和集成与执行层。核心数据模型包括关系图、事务库和向量索引。AI多智能体职责与协同包括Intent Router、NL解析/抽取Agent、关系梳理Agent、语义检索RAG Agent、需求分析Agent、方案规划Agent、配置生成Agent和解释/报告Agent。五大场景工作流分别为资源信息录入、关系关联梳理、信息查询、业务需求分析和资源选择与产品交付。GPT API集成细节包括函数模式Schema，如资源抽取、需求解析→约束生成和方案解释/报告。优化与“缺3以内资源”处理包括目标函数、硬约束和缺口策略。接口与服务划分简洁明确，如POST /nl/ingest和POST /graph/reconcile等。实现要点包括语言/框架、图数据库、检索、求解器、设备驱动、CI/CD、可观测、安全合规和人机协同。 示例展示了一条北京↔上海100G、1+1方案的实现过程。最后，里程碑与工作拆分建议分为8-12周完成首版。
下面给你一套可落地开发的“AI 驱动的传输网络资源分析与编排平台”详细设计，围绕你要的五个环节：资源信息录入 → 关系关联梳理 → 信息查询 → 业务需求分析 → 资源选择与产品交付。方案以“原子化资源模型”为底座，采用 LLM（GPT API）+ 图数据库 + 优化求解器 的组合拳，做到“能懂人话、会找资料、会搭网络、能下配置”。
一、总体架构（分层+多智能体）
二、核心数据模型（与原子化一致）
2.1 关系图（图数据库 Neo4j）
- 节点类型：
FiberCore（单芯）、DuctHole、Port、OpticalModule、Board、Slot、Device、RackU、ODUk、OTUk、LSP、PW、Room、Site、MicrowaveLink、ODFPort、PowerFeed等 关键边：
(:FiberCore)-[:PATCHED_TO]->(:ODFPort)(:Port)-[:HOUSES]->(:OpticalModule)(:Port)-[:LINKS_TO]->(:Port)(:ODUk)-[:MAPPED_IN]->(:OTUk)(:Port)-[:BELONGS_TO]->(:Board)-[:IN]->(:Slot)-[:IN]->(:Device)(:Device)-[:INSTALLED_AT]->(:RackU)-[:IN]->(:Room)-[:AT]->(:Site)
关系图既保存空间约束（机房/机架/U位）又保存承载关系（ODU/OTU、LSP/PW、波长/纤芯）。
2.2 事务库（PostgreSQL）主表（示例）
2.3 向量索引
- 索引对象：资源说明、机房规程、设备手册、SOP、历史变更单、地理/GIS细节摘要。
- 字段：
doc_id, chunk_text, embedding, tags, valid_from, valid_to
三、AI 多智能体职责与协同
Intent Router
- 判定用户请求类型：录入/查询/分析/编排/报表/下发。
- 工具：分类提示 + 少样本，必要时调度函数（function calling）。
NL解析/抽取 Agent（录入/清洗）
- 输入：自然语言、PDF/Word、NMS导出表、OTDR报告。
- 输出：符合原子表单 JSON Schema的结构化对象（见 §5.1）。
- 能力：实体对齐（去重）、缺失字段补全建议、数据质量评分。
关系梳理 Agent（Linker）
- 功能：在图数据库中创建/修正边；执行约束校验（如端口↔板卡↔槽位↔设备一致性、ODU↔OTU时隙不重叠）。
- 联合图算法（最短路、连通性、环保护识别）和链路预测（GraphSage/GAT）。
语义检索 RAG Agent（查询）
- NL→混合检索（BM25+向量）→SQL/Gremlin/Cypher 生成→执行→归纳可视化。
- 支持“问图谱”（如“NE3 到 NE8 可用 100G 端到端链路有哪些？”）。
需求分析 Agent（SLA→约束）
- 把用户“人话”转为CSP/MILP约束：带宽、时延、冗余、地域、维护窗、厂商偏好、功耗等。
- 维护规则库（YAML）：如“<5ms → 城域/骨干直达；1+1 → 节点/路由完全分离”。
方案规划 Agent（选资源 & 多目标优化）
- 求解器：OR-Tools CP-SAT / MILP（CBC/Gurobi） + 启发式（k-最短路、遗传算法）。
- 目标：
min(cost) + α*min(latency) + β*max(availability) + γ*min(utilization_imbalance) - 产出：3 套最优（成本优先/时延优先/可用率优先）+ “缺 3 以内资源”的备选（列出缺口与替代路径）。
配置生成 Agent（意图→配置）
- 模板引擎：Jinja2（按厂商/机型差异）、NETCONF/YANG/CLI 渲染。
- 自动校验：仿真执行/干跑（dry-run）、回滚脚本生成。
解释/报告 Agent
- 向客户与运维输出差异化报告（拓扑、SLA 证明、容量占用、风险点、成本拆解）。
四、五大场景工作流（端到端）
4.1 资源信息录入（AI Assisted Intake）
输入：NMS导出、Excel、自然语言、照片/PDF。
流程：
- 抽取：OCR/表格解析 → LLM 结构化抽取（function calling）。
- 去重与主数据对齐：相似度比对（embedding+规则）→ merge/pick。
- 约束校验：外键、唯一性、规格匹配（端口↔光模块波长/速率）。
- 入库：事务库 + 图数据库建点/建边。
- 质检报告：缺字段、疑似冲突、置信度<阈值的项进入人工待办。
好处：录入速度**×5**，错误率**-80%**（经验值，供 KPI 参考）。
4.2 关系关联梳理（Graph Build & Validate）
- 自动连边：基于“父ID+序号”“物理接续记录”“ODU→OTU时隙”等键提议候选关系→人机确认。
- 一致性检查：例如同一纤芯被两个业务同时占用、同一板卡端口速率冲突。
- 可视拓扑：机柜/机房/ODF/链路/环网视图；一键定位熔接段。
4.3 信息查询（NL2SQL/NL2Cypher + RAG）
- 用户问：“NE1 到 NE5 之间还能不能走一条 100G 且 1+1 的路？”
- 流程：NL→意图分类→RAG 检索→生成 Cypher → 执行→可视化路径与容量。
- 支持：**静态（资源/关系） + 动态（性能/时延）**混合查询。
4.4 业务需求分析（SLA→约束）
- 输入示例：“北京-上海、100G、端到端时延 < 5ms、1+1 完全分离、厂商优先华为、机房 A/B 限电”。
- 产出：约束 JSON（节点/通道路由分离、沿线站点白/黑名单、波长/ODU 类型、功耗上限、维护窗）。
- 可复用行业模板（金融专线、云专线、广电干线、IDC互联等）。
4.5 资源选择与产品交付（规划→下发→验收）
- 规划：求解器吐出 3 套Pareto最优 + “缺 3 内资源”备选（含缺口采购/改迁建议）。
- 审批：工单编排（人机协作、签名、变更窗口）。
- 下发：NETCONF/CLI/Ansible；自动比对设备回显。
- 验证：TWAMP/OTN性能、收光门限、保护切换演练；生成验收报告与SLA基线。
五、GPT API 集成细节
5.1 函数模式（Function Calling）Schema
a) 资源抽取（从文本/Excel说明中抽端口/模块/纤芯等）
b) 需求解析 → 约束生成
c) 方案解释/报告
通过函数调用，LLM 输出结构化结果，后端直接入库/调用求解器。
六、优化与“缺 3 以内资源”处理
- 目标函数：
J = w1*Cost + w2*Latency + w3*(1-Availability) + w4*Penalty(utilization>θ) 硬约束：
- 带宽 ≥ 需求；
- 路由/节点完全分离（适用于 1+1）；
- 时隙/端口/纤芯不冲突；
- 设备功耗与机房回路负载不超限。
缺口策略：
- 将“待采购/待改迁资源”映射为虚拟资源（附加 procurement\_cost 与 lead\_time）；
- 允许最多 3 个虚拟资源入选，附加惩罚项并给出替代建议（如改走微波备链/跨域合作）。
求解器：
- 先用 k-最短路径枚举候选，再用 CP-SAT/MILP 全局选择；
- 生成 3 套 Pareto 前沿解（成本/时延/可用率各优）。
七、接口与服务划分（简洁明确）
POST /nl/ingest：上传文档/文本 → 返回抽取结果与质检POST /graph/reconcile：建点/建边/一致性校验POST /query/nl：自然语言查询 → 图/SQL 结果POST /demand/parse：需求文本 → 约束 JSONPOST /plan/solve：约束 → 3 套方案 + 缺口解POST /plan/{id}/deploy：渲染配置 → 下发 → 验证GET /plan/{id}/report?audience=customer|noc|exec：PDF/Word 报告
八、实现要点（选型与落地）
- 语言/框架：后端 Python（FastAPI）/ Go（高并发）；前端 React + ECharts + 拓扑组件（Cytoscape.js）。
- 图数据库：Neo4j（Cypher）或 JanusGraph；检索：OpenSearch + pgvector。
- 求解器：OR-Tools（开源）→ 如有商用诉求接入 Gurobi。
- 设备驱动：NETCONF/YANG 首选；遗留设备走 CLI Driver/Ansible。
- CI/CD：GitLab CI + Helm/K8s；可观测：Prometheus + Grafana + Loki + OpenTelemetry。
- 安全合规：RBAC/ABAC、多租户隔离、审计日志、脱敏/最小化采集、变更回滚。
- 人机协同：关键环节（录入低置信度/方案审批/变更窗口）门禁。
九、示例：一条北京↔上海 100G、1+1 方案（简版）
- 客户输入（自然语言） → 需求分析 Agent 生成：
规划 Agent：
- 主用：ODU4@OTU4，经 NE1–NE3–NE5，纤芯 F001-#48，端口 NE1:S3:P7 ↔ NE5:S1:P3；
- 保护：ODU4@OTU4，经 NE2–NE4–NE6，纤芯 F002-#12；
- 输出 3 套解（成本优/时延优/高可用优）+ 缺 2（例：保护段缺 ODU4 与 100G LR4 模块）。
- 配置生成 → NETCONF 下发 → TWAMP 验证 → 报告与SLA基线归档。
十、里程碑与工作拆分（8–12 周首版）
- W1–2：数据 Schema & 图谱建模、采集适配；
- W3–4：NL 抽取/去重/校验链路跑通；
- W5–6：NL 查询 + RAG、需求→约束编译；
- W7–8：规划求解器与 3 套解/缺口策略；
- W9–10：配置模板与下发、验证闭环；
- W11–12：报表、权限、安全、性能压测与上线。
结语
这套设计把 LLM 的语义能力、图谱的关系确定性、优化求解的可证明性 融合起来：
- 让录入更快更准；
- 让关系更全更清；
- 让查询更自然；
- 让需求自动变约束；
- 让方案既优且可落地，并能在缺 3的现实条件下给出稳妥替代。
按此方案即可分阶段实现并逐步扩展厂商与技术域覆盖。
