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摘要：为了进一步降低运营商网络测试成本，提升无线网络服务质量解决效率，通过在自动路测系统中引入网络大模型,实现以用户目标为中心的交互新范式,形成图形化界面+自然语言交互模式，可提供知识问答、关键指标查询、灵活数据分析、根因定位等功能，成为自然语言驱动的自动路测应用助手，从而提升无线网络优化效率。
关键字：自动路测;网络大模型;交互模式;应用助手
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.02.007
概述
伴随着人工智能技术(AI)的迅猛发展，大模型语言如Codex、GPT-1到GPT-4等生成式AI技术的出现迅速引爆了AI的又一波热潮，大模型已被广泛应用于文本生成、语言翻译、自然语言理解等任务，显示出卓越的学习和推理能力，给AI的发展带来革命性的影响。越来越多的研究人员和企业开始探索如何将大模型与特定领域知识相结合，解决行业的难题。
在通信行业中，网络规划、建设、维护、优化、运营是非常耗时、复杂且需要大量人力成本的工作。为了降低运营商网络测试成本，改善无线网络服务质量的问题,本文提出一种基于网络大模型的自动路测应用助手实践方案。一方面，该方案利用网络大模型全面赋能自动路测应用,与无线网络“随心测”系统联动,实现主要道路指标查询、问题路段查找、功能导航等功能，形成图形化界面+自然语言交互的多模态交互模式，提高产品使用的灵活性，提升用户体验。另一方面，通过引入大模型，该方案实现以用户目标为中心的交互新范式，调用系统已有的分析模块能力，通过使用提示工程、大小模型协同调用等技术，为路测场景提供不同的解决方案,利用已有应用系统的API接口和AI小模型根因分析、智能决策结果，为一线网优人员在国道省道、高铁、高速等场景提供一种有效的服务质量改善方法，有助于提升网络优化工作的效率。
