論文の概要: Bridging Language Models and Formal Methods for Intent-Driven Optical Network Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22834v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 18:38:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:18.900465
• Title: Bridging Language Models and Formal Methods for Intent-Driven Optical Network Design
• Title（参考訳）: インテント駆動型光ネットワーク設計のためのブリッジ言語モデルと形式的手法
• Authors: Anis Bekri, Amar Abane, Abdella Battou, Saddek Bensalem,
• Abstract要約: Intent-Based Networking (IBN)は、ユーザが高レベルな目標を指定できるようにすることで、ネットワーク管理を簡単にすることを目的としている。 非公式な自然言語の意図を、正式に正しい光ネットワークトポロジに変換することは、依然として困難である。 本稿では,Large Language Models(LLMs)に基づくインテント解析,形式的手法,光検索拡張生成(RAG)を統合した新しいハイブリッドパイプラインを提案する。 このアプローチは、ミッションクリティカルなネットワークタスクに不可欠な信頼性と正確性を保証することで、ITNを著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2599533416395763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: Intent-Based Networking (IBN) は、ユーザーがネットワーク設計と構成を自動化する高レベルな目標を指定できるようにすることで、ネットワーク管理を簡単にすることを目的としている。 しかし,Large Language Models (LLMs) の曖昧さと厳密さの欠如により,非公式な自然言語意図を公式な正光ネットワークトポロジに翻訳することは依然として困難である。 そこで本研究では,LLMに基づくインテント解析,形式的手法,光学検索・拡張生成(RAG)を統合した新しいハイブリッドパイプラインを提案する。 設計決定をドメイン固有の光学標準で強化し、シンボリック推論と検証技術を体系的に取り入れることで、パイプラインは説明可能な、検証可能な、信頼性の高い光ネットワーク設計を生成する。 このアプローチは、ミッションクリティカルなネットワークタスクに不可欠な信頼性と正確性を保証することによって、ISNを著しく向上させる。

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