Bridging Language Models and Formal Methods for Intent-Driven Optical Network Design

📄 arXiv: 2509.22834v1 📥 PDF

作者: Anis Bekri, Amar Abane, Abdella Battou, Saddek Bensalem

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2025-09-26

备注: Accepted at AICCSA 2025

💡 一句话要点

提出结合LLM与形式化方法的意图驱动光网络设计框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 意图驱动网络 光网络设计 大型语言模型 形式化方法 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将自然语言意图准确转化为光网络拓扑，缺乏严谨性和可验证性。
  2. 提出结合LLM、形式化方法和光RAG的混合流程，实现意图驱动的光网络设计。
  3. 该方法通过符号推理和验证，生成可解释、可验证且值得信赖的光网络设计。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的混合流程，旨在解决将非正式自然语言意图转化为形式上正确的光网络拓扑的难题。该流程集成了基于大型语言模型（LLM）的意图解析、形式化方法和光检索增强生成（Optical RAG）。通过利用领域特定的光学标准来丰富设计决策，并系统地结合符号推理和验证技术，该流程能够生成可解释、可验证和可信赖的光网络设计。这种方法通过确保可靠性和正确性，显著推进了意图驱动网络（IBN）的发展，这对于任务关键型网络任务至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将自然语言描述的网络意图转化为具体的光网络配置时，面临着模糊性和不确定性。大型语言模型虽然能够理解自然语言，但缺乏形式化的推理能力，难以保证生成的光网络配置的正确性和可靠性。因此，如何将自然语言意图转化为形式化、可验证的光网络设计是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是将大型语言模型的自然语言理解能力与形式化方法的推理验证能力相结合。通过LLM解析用户意图，然后利用形式化方法对生成的网络配置进行验证，确保其满足预定的约束条件。同时，引入光检索增强生成（Optical RAG）来丰富设计决策，使其符合领域特定的光学标准。

技术框架：该混合流程主要包含以下几个阶段：1) 基于LLM的意图解析：利用LLM将用户输入的自然语言意图转化为结构化的需求描述。2) 光学RAG：从领域知识库中检索相关的光学标准和最佳实践，为后续的设计决策提供依据。3) 形式化方法验证：使用形式化方法（例如模型检测）对生成的网络配置进行验证，确保其满足预定的性能指标和约束条件。4) 网络设计生成：根据解析的意图、检索的光学标准和验证结果，生成最终的光网络设计。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的自然语言理解能力与形式化方法的推理验证能力有机结合。传统的网络设计方法往往依赖于人工配置，效率低下且容易出错。而基于LLM的方法虽然能够自动化网络设计，但缺乏形式化的保证。本文提出的混合流程则能够兼顾效率和可靠性，生成可信赖的光网络设计。

关键设计：具体的技术细节包括：LLM的选择（例如，使用针对网络领域进行微调的LLM），光学RAG的知识库构建（例如，包含ITU-T G.694.1等标准），形式化验证工具的选择（例如，UPPAAL），以及网络性能指标的定义（例如，误码率、延迟等）。此外，损失函数的设计也至关重要，需要平衡网络性能、成本和可靠性等多个因素。

📊 实验亮点

论文通过集成LLM、形式化方法和Optical RAG，实现了可解释、可验证和可信赖的光网络设计。虽然摘要中没有给出具体的实验数据，但强调了该方法在确保网络可靠性和正确性方面的显著优势，这对于任务关键型网络至关重要。未来的研究可以进一步量化该方法的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高可靠性和安全性的光网络场景，例如数据中心互联、金融网络、国防通信等。通过自动化网络设计和配置，可以显著降低运维成本，提高网络效率，并减少人为错误。未来，该方法有望推广到其他类型的网络，例如无线网络和软件定义网络。

📄 摘要（原文）

Intent-Based Networking (IBN) aims to simplify network management by enabling users to specify high-level goals that drive automated network design and configuration. However, translating informal natural-language intents into formally correct optical network topologies remains challenging due to inherent ambiguity and lack of rigor in Large Language Models (LLMs). To address this, we propose a novel hybrid pipeline that integrates LLM-based intent parsing, formal methods, and Optical Retrieval-Augmented Generation (RAG). By enriching design decisions with domain-specific optical standards and systematically incorporating symbolic reasoning and verification techniques, our pipeline generates explainable, verifiable, and trustworthy optical network designs. This approach significantly advances IBN by ensuring reliability and correctness, essential for mission-critical networking tasks.