电信网络故障诊断的挑战与AI解决方案 核心观点 - 电信网络故障诊断面临复杂性高、实时性要求强、专业门槛高等挑战，传统人工诊断方式效率低下且易误判 [4][5][12] - 主流大语言模型在电信故障诊断任务上表现不佳，F1分数仅62.54%，准确率不足65% [6][7][21] - 中兴通讯与中国移动提出的TN-RCA530基准和Auto-RCA框架显著提升诊断性能，F1分数从58.99%提升至91.79%，提升32.8个百分点 [14][24] 技术突破 TN-RCA530基准 - 首个真实世界电信故障诊断基准，包含530个真实故障场景，94.5%被归类为"困难"级别 [11][13][14] - 采用"结果导向"构建方法，每个场景均经过专家验证，覆盖告警风暴、实时性等核心挑战 [12][13] Auto-RCA框架 - 五大模块协同工作：编排者、评估者、分析者、LLM代理、清理者，实现系统性优化而非单点修复 [17] - 创新对比反馈机制：分析错误模式生成针对性改进建议，修复根本逻辑缺陷 [20] - 支持主流大模型优化，Gemini-2.5-Pro在框架下F1分数达91.79%，困难场景仍保持91.58%准确率 [22][24] 性能表现 - 基线测试中9个主流模型F1分数均低于65%，Gemini-2.5-Pro直接应用F1分数仅58.99% [21][24] - Auto-RCA优化后：简单场景F1分数95.40%，困难场景91.58%，综合表现超越人工诊断水平 [24] - 上下文窗口影响显著，Gemini-2.5-Pro因1M token容量表现最佳 [25] 应用价值 - 商业价值：诊断效率从小时级缩短至分钟级，降低人力成本，实现24/7全天候工作 [31] - 扩展场景：适用于5G网络优化、工业设备诊断、金融异常检测等多领域 [28][31] - 领域启示：证明高质量数据集和领域专用框架对AI应用的决定性作用 [29][34] 方法论创新 - 结合知识图谱与大语言模型优势，结构化知识与灵活推理协同作用 [30] - 模块化设计确保系统可扩展性，持续学习机制应对动态环境 [32][33] - 建立AI赋能传统行业新范式：领域知识深度融合比模型本身更重要 [35][37]