GeNet: A Multimodal LLM-Based Co-Pilot for Network Topology and Configuration

📄 arXiv: 2407.08249v2 📥 PDF

作者: Beni Ifland, Elad Duani, Rubin Krief, Miro Ohana, Aviram Zilberman, Andres Murillo, Ofir Manor, Ortal Lavi, Hikichi Kenji, Asaf Shabtai, Yuval Elovici, Rami Puzis

分类: cs.NI, cs.AI

发布日期: 2024-07-11 (更新: 2025-08-26)

💡 一句话要点

GeNet：基于多模态LLM的企业网络拓扑与配置协同助手

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 网络拓扑 网络配置 自动化网络管理

📋 核心要点

  1. 传统企业网络工程依赖手动操作，效率低且易出错，现有自动化方法忽略了物理拓扑的动态变化。
  2. GeNet利用多模态LLM，结合视觉和文本信息，理解用户意图并更新网络拓扑和设备配置。
  3. 实验表明GeNet能准确解析网络拓扑图，有望减少工程师工作量，加速网络设计流程。

📝 摘要（中文）

企业环境中的通信网络工程传统上是一个复杂、耗时且容易出错的手动过程。现有网络工程自动化研究主要集中在配置合成上，往往忽略了物理网络拓扑的变化。本文介绍了一种名为GeNet的新型框架，它是一个面向企业网络工程师的多模态协同助手。GeNet利用大型语言模型（LLM）来简化网络设计工作流程。它使用视觉和文本模态来解释和更新网络拓扑和设备配置，从而实现基于用户意图的网络设计。GeNet在改编自Cisco认证练习的企业网络场景中进行了评估。结果表明，GeNet能够准确地解释网络拓扑图像，从而有可能减少网络工程师的工作量并加速企业环境中的网络设计过程。此外，我们还展示了在处理需要修改网络拓扑的意图时，精确理解拓扑的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：当前企业网络工程高度依赖手动操作，流程复杂、耗时且容易出错。现有的网络自动化方法主要集中在配置的自动生成，而忽略了物理网络拓扑结构的变化，这使得自动化方案无法适应实际网络环境的动态变化，限制了其应用范围。因此，需要一种能够理解网络拓扑结构并根据用户意图进行配置和拓扑修改的自动化工具。

核心思路：GeNet的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，结合视觉信息处理技术，构建一个多模态的协同助手。通过将网络拓扑图作为视觉输入，结合用户的文本意图描述，LLM能够理解用户的需求，并生成相应的网络配置和拓扑修改方案。这种多模态融合的方法能够更全面地理解网络环境，从而实现更智能化的网络管理。

技术框架：GeNet的技术框架主要包括以下几个模块：1) 拓扑图像理解模块：负责解析输入的网络拓扑图像，提取网络设备和连接关系等信息。2) 用户意图理解模块：负责解析用户的文本意图描述，理解用户的需求。3) LLM推理模块：基于拓扑图像理解模块和用户意图理解模块的输出，利用LLM进行推理，生成网络配置和拓扑修改方案。4) 配置和拓扑更新模块：将LLM生成的方案应用到实际网络环境中，完成配置和拓扑的更新。整个流程旨在将复杂的手动网络管理任务转化为由LLM驱动的自动化过程。

关键创新：GeNet的关键创新在于其多模态融合的网络管理方法。与传统的仅依赖文本配置的网络自动化方法不同，GeNet能够同时理解网络拓扑的视觉信息和用户的文本意图，从而实现更智能化的网络管理。此外，GeNet还利用LLM强大的推理能力，能够生成更复杂和灵活的网络配置和拓扑修改方案。

关键设计：GeNet的关键设计包括：1) 拓扑图像理解模块：采用预训练的图像识别模型，并针对网络拓扑图像的特点进行微调，以提高识别准确率。2) 用户意图理解模块：采用自然语言处理技术，对用户的文本意图进行解析，提取关键信息。3) LLM推理模块：选择合适的LLM模型，并针对网络管理任务进行训练，以提高推理的准确性和效率。4) 配置和拓扑更新模块：采用标准化的网络配置协议，确保配置的正确性和兼容性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GeNet在Cisco认证练习改编的企业网络场景中进行了评估，实验结果表明，GeNet能够准确地解释网络拓扑图像，并根据用户意图生成合理的网络配置和拓扑修改方案。该研究验证了多模态LLM在网络管理领域的潜力，并为未来的研究方向提供了参考。

🎯 应用场景

GeNet可应用于企业网络、数据中心网络、云计算网络等多种场景，帮助网络工程师简化网络设计、配置和维护工作。通过自动化网络管理任务，GeNet能够显著降低运营成本，提高网络可靠性和安全性，并加速新业务的部署。未来，GeNet有望成为网络管理领域的重要工具，推动网络智能化发展。

📄 摘要（原文）

Communication network engineering in enterprise environments is traditionally a complex, time-consuming, and error-prone manual process. Most research on network engineering automation has concentrated on configuration synthesis, often overlooking changes in the physical network topology. This paper introduces GeNet, a multimodal co-pilot for enterprise network engineers. GeNet is a novel framework that leverages a large language model (LLM) to streamline network design workflows. It uses visual and textual modalities to interpret and update network topologies and device configurations based on user intents. GeNet was evaluated on enterprise network scenarios adapted from Cisco certification exercises. Our results demonstrate GeNet's ability to interpret network topology images accurately, potentially reducing network engineers' efforts and accelerating network design processes in enterprise environments. Furthermore, we show the importance of precise topology understanding when handling intents that require modifications to the network's topology.