LLM 在電信產業的應用：從網路維運到客戶服務

2025年2月20日 · 閱讀時間約 6 分鐘

蔡秀吉 (Hsiu-Chi Tsai)

COSCUP 2025 O-RAN Track Organizer | NTHU EE/CS Student

大型語言模型（LLM）正在翻轉各行各業，台灣的電信業當然也不落人後。身為清大電機資訊學院的學生，同時也深耕 AI 技術領域，我想跟大家聊聊 LLM 在咱們台灣電信產業裡能怎麼發光發熱。

台灣電信業的 AI 轉型挑戰

像中華電信、台灣大哥大、遠傳這些電信三雄，每天都在處理超大量的資料，但這些資料有個毛病：

技術門檻超高：滿滿的專業術語跟英文縮寫，連工程師都會頭痛
資料來源很雜：Nokia、Ericsson、華為等不同廠商的設備，資料格式都不一樣
時效性要求嚴苛：網路一當機，客戶立刻打爆客服電話

這時候 LLM 跟 prompt engineering 就派上用場了！

實際應用案例

1. 智慧網路故障診斷

以前網路出問題，工程師要看一大堆 log 跟告警訊息，眼睛都花了。現在用 LLM，情況大不同：

# 故障診斷 prompt 範例 - 以中華電信基地台為例
fault_diagnosis_prompt = """
幫忙分析一下這個網路告警，找出可能的問題根源：

告警資訊：
- 時間: 2025-02-20 下午 2:30
- 設備: 中華電信_台北101基地台_001
- 告警類型: S1 連線中斷
- 影響用戶數: 1,234 人（主要是信義區商辦用戶）

相關系統 log：
[LOG] SCTP association failed (協定連線失敗)
[LOG] Retransmission timeout exceeded (重傳逾時)
[LOG] MME unreachable (行動管理實體無法連線)

請提供：
1. 最可能的問題原因（按機率排序）
2. 建議的檢查步驟
3. 預防措施建議
"""

2. 自動化設備配置生成

網路設備的設定檔超複雜，一個不小心就會搞砸。透過設計巧妙的 prompts，LLM 能幫忙生成正確的配置：

# Prompt 模板：幫台灣大哥大生成 5G 網路切片配置
prompt_template: |
  請幫忙產生台灣大哥大 5G 網路切片的配置檔：
  
  服務類型: {service_type} (例如：高速上網、遊戲、工業物聯網)
  延遲要求: {latency_requirement} (毫秒)
  頻寬需求: {bandwidth} (Mbps)
  可靠性等級: {reliability} (99.9% 或更高)
  部署區域: 台北、新北、桃園都會區
  
  請產生符合 3GPP 標準的 YAML 配置檔，並加上中文註解說明。

3. 技術文件智慧檢索

電信標準文件多到爆炸（3GPP、O-RAN、ETSI...），工程師要找個資料得翻半天。現在有了 RAG 技術：

def create_rag_prompt(question, context_docs):
    """
    建立 RAG (檢索增強生成) prompt
    專門用來回答技術文件問題
    """
    prompt = f"""
    根據以下的技術規格文件，幫忙回答問題：
    
    文件內容：
    {context_docs}
    
    問題：{question}
    
    請提供：
    1. 準確的技術答案
    2. 引用的文件來源
    3. 如果可能的話，舉個台灣電信業的實際應用例子
    """
    return prompt

台灣電信業 Prompt Engineering 最佳實踐

在咱們台灣電信業用 LLM 的時候，我整理出這幾個超重要的 prompt 設計撇步：

1. 灌入台灣電信領域知識

# 專門為台灣電信業設計的 system prompt
system_prompt = """
你是一位在台灣電信業打滾多年的資深工程師，具備以下專業：
- 熟悉 3GPP 標準（R15-R18）
- 了解 O-RAN 開放架構
- 精通 5G 核心網路跟無線接取網路
- 熟知台灣電信三雄的網路架構
- 掌握各種網路 KPI 指標跟優化策略
- 了解台灣特有的地形跟都市環境對訊號的影響

請用專業但親切的台灣口吻回答問題，必要時舉台灣的實際案例。
"""

2. 結構化故障報告輸出

# 要求結構化的故障報告 - 台灣電信業適用格式
structured_prompt = """
請分析這個網路問題，用以下格式整理報告：

## 狀況摘要
[用一句話說明發生什麼事]

## 影響範圍
- 受影響的服務：（例如：4G 上網、語音通話、簡訊）
- 受影響用戶數：（預估人數）
- 影響區域：（例如：台北市信義區、新北市板橋區）
- 嚴重程度：（緊急/高/中/低）

## 問題分析
1. 表面現象：（用戶反應什麼）
2. 技術層面：（系統哪裡出包）
3. 根本原因：（為什麼會發生）

## 處理方案
- 緊急應變：（立刻要做的事）
- 長期改善：（預防再次發生的措施）
- 預估修復時間：
"""

3. 透過範例教學 (Few-shot Learning)

給 LLM 看幾個台灣電信業的實際案例，讓它更懂我們的作業模式：

few_shot_examples = [
    {
        "input": "台北 101 基地台 PRB 使用率飆到 95%",
        "output": "建議處理：1) 開啟載波聚合功能 2) 評估是否需要增加頻譜資源 3) 調整排程演算法分散負載 4) 考慮在附近增設小基站"
    },
    {
        "input": "板橋車站附近切換成功率掉到 85%",
        "output": "排查重點：1) 檢查鄰近基地台的參數設定 2) 調整切換門檻值 3) 確認基地台間的 X2 介面連線正常 4) 考慮人潮聚集導致的訊號干擾"
    },
    {
        "input": "颱風天遠傳基地台大量斷線",
        "output": "緊急應變：1) 啟動行動基地台 2) 調整鄰近基地台功率覆蓋 3) 通知客服準備說明 4) 聯繫搶修團隊優先修復主要幹道基地台"
    }
]

好用的開源工具推薦

我在研究 LLM + 電信應用的過程中，發現這些開源工具超實用：

OpenAI Whisper：把客戶語音轉成文字，客服中心必備
LangChain：打造 LLM 應用的瑞士刀，功能齊全
Ollama：在公司內部跑 LLM，資料不外洩更安心
ChromaDB：向量資料庫，拿來搜尋技術文件超好用
Streamlit：快速做出 demo 介面，老闆看了都說讚

未來展望：台灣電信業的 AI 革命

隨著 6G 研究持續推進，加上 AI-Native 網路概念越來越夯，LLM 在台灣電信業會變得更重要：

白話文操控網路：直接跟系統說「幫我優化台北市的 5G 覆蓋」，系統自動調整參數
數位雙胞胎網路：在虛擬環境裡用 LLM 模擬各種狀況，預先找出最佳解決方案
全自動網管：結合 LLM 跟機器學習，讓網路真正做到「自己會修自己」
台灣在地化應用：考量台灣獨特的地形、氣候跟用戶習慣，客製化 AI 解決方案

結語

LLM 跟 prompt engineering 真的為台灣電信業開啟了新的可能性！從讓日常維運變輕鬆，到打造真正聰明的網路系統，這些技術正在翻轉我們經營通訊網路的方式。

身為一個對 AI 跟電信技術都有熱忱的學生，我深信這個跨領域結合會有超多機會。很期待在 COSCUP 2025 跟大家深度交流這些話題，一起腦力激盪！

如果你也對這些技術有興趣，不管是在中華電信、台灣大哥大、遠傳工作，還是在台大、清大、交大、成大念相關科系，都歡迎來聊聊！

本文作者目前就讀於國立清華大學電機資訊學院，同時擔任 COSCUP 2025 O-RAN in B5G/6G 議程軌的籌辦人。歡迎對 AI、電信技術有興趣的朋友一起交流討論，讓台灣在這波技術浪潮中站穩腳步！

台灣電信業的 AI 轉型挑戰​

實際應用案例​

1. 智慧網路故障診斷​

2. 自動化設備配置生成​

3. 技術文件智慧檢索​

台灣電信業 Prompt Engineering 最佳實踐​

1. 灌入台灣電信領域知識​

2. 結構化故障報告輸出​

3. 透過範例教學 (Few-shot Learning)​

好用的開源工具推薦​

未來展望：台灣電信業的 AI 革命​

結語​