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摘要 - 由IETF标准化的NetConf协议是一种用于配置网络实体的尖端解决方案,并在现代网络设备中提供了SNMP的替代方案。由于配置协议的复杂性以及创建有效配置的挑战,生成的AI解决方案有望将文本提示转换为配置构造的人。但是,LLM在文献中尚未探讨LLM产生NetConf配置的潜力。本文通过评估五个不同的LLM的性能(包括Llama3,开源,本地模型)来解决这一差距,以使用广泛的Yang数据模型来创建NetConf配置。为了使用生成AI创建有效的网络配置,本文提出了将域知识集成到LLM的管道,而无需其他培训,并突出了常见的缺点和错误,以防止生成有效的配置。发现表明LLM的使用有望实现此任务,但是当前的最新技术还不够成熟,可以在复杂情况下立即进行工业应用。索引条款 - 网络管理,服务管理,NetConf,Yang,SNMP,Generative AI,LLM,RAG,XML,XML,MIB,GPT,GPT,LLAMA3