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Network Configuration Translation Using Large Language Model Agents
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内容提要
本研究提出了一种基于意图的框架，解决网络设备更换时的配置翻译问题。通过意图驱动的检索增强生成模块，确保翻译的语法和语义正确，实验结果显示语法正确率达到97.74%。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于意图的框架，解决网络设备更换时的配置翻译问题。
- 该框架通过意图驱动的检索增强生成模块，确保翻译的语法和语义正确。
- 实验结果显示语法正确率达到97.74%。
- 研究特别关注更换来自不同厂商的网络设备时的配置翻译挑战。
- 设计了两阶段验证方法以确保翻译的准确性。
- 该方法在翻译准确性方面优于现有最先进方法。
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