根因分析（RCA）是电信网络运维的核心任务。随着 5G 甚至 6G 网络的跨层依赖日益复杂，传统的基于规则或机器学习的方法已难以快速定位性能衰退的根本原因。大型语言模型（LLM）具备强大的推理和知识整合能力，但直接使用原始 LLM 进行电信 RCA 往往出现幻觉、推理不稳定以及与网络证据对齐不足的问题。
本文首先回顾了电信 RCA 的技术演进：从早期的规则库、到基于特征的机器学习模型，再到近期的 LLM‑驱动方案。随后梳理了四大新兴范式：结构化推理、检索增强的知识落地、代理编排以及可验证推理。
在此基础上，本文提出了一套面向电信 RCA 的结构化推理框架。框架的核心流程包括：
- 将异构网络遥测数据映射为统一的规范上下文（canonical context），如 KPI 表、告警链路和拓扑快照；
- 在诊断过程中强制 决策路径推理，即 LLM 必须在每一步显式引用对应的证据片段，并通过链式思考（chain‑of‑thought）生成中间判断；
- 最终输出 基于证据的解释，说明故障定位的依据并提供可追溯的证据链接。
实验在两个公开的 5G RCA 数据集 TeleLogs 与 TelecomTS 上进行。相较于纯 LLM、检索增强 LLM 以及传统机器学习基线，所提框架在诊断准确率上提升约 7%~12%，决策一致性提升约 15%。跨数据集的稳健提升表明结构化推理设计是实现实用 LLM‑RCA 系统的关键。
点评：本文通过将网络遥测结构化、引入证据驱动的链式推理，有效抑制了 LLM 的幻觉问题，为下一代电信网络的智能运维提供了可落地的技术路径。