Intent2QoS：言語モデル駆動によるトラフィックシェーピング設定の自動化
ネットワーク管理者が自然言語で記述した抽象的な「意図」を、Linuxのトラフィック制御（tc）ルールへ自動変換するエンドツーエンドのパイプライン「Intent2QoS」を提案しました。このシステムは、管理者が「ビデオ会議の遅延を最小限にする」といった高レベルな目標を入力するだけで、複雑な低レベルコマンドを自動生成し、専門知識が不足している環境でも高度なQoS設定を可能にします。 キューイング理論に基づくデジタルツインを用いたセマンティックモデルと言語モデルを統合することで、従来の言語モデル単体では困難だったネットワークの物理的挙動の考慮と正確な設定生成を実現しました。これにより、単なる構文の正しさだけでなく、遅延やパケットドロップ率といった物理的な制約を反映した、実際にデプロイ可能な設定セットの出力が可能になります。 100件の意図を用いた検証では、LLaMA3（8B）がセマンティック類似度0.88を達成し、AQM情報を活用したプロンプト手法により設定のばらつきを従来の3分の1に抑制できることが示されました。このフレームワークは、手動設定に伴うヒューマンエラーを排除し、ネットワーク運用のスケーラビリティを大幅に向上させる強力な基盤を提供します。
