تبسيط تحليل المستندات باستخدام Amazon Bedrock و Claude
غالبًا ما تتميز المؤلفات العلمية والهندسية بتقديم كثيف للمعلومات، بما في ذلك الصيغ الرياضية المعقدة والمخططات التفصيلية والرسوم البيانية المعقدة. يمكن أن يكون استخراج رؤى ذات مغزى من هذه المستندات عقبة كبيرة، تتطلب وقتًا وجهدًا كبيرين، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الشاملة. يوفر ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط، والذي يمثله Claude من Anthropic والمتوفر على Amazon Bedrock، حلاً تحويليًا لهذه المشكلة. يسمح هذا النهج بالفهرسة التلقائية ووضع علامات على المستندات التقنية، وتبسيط معالجة الصيغ العلمية وتصورات البيانات، وتمكين ملء قواعد معارف Amazon Bedrock ببيانات وصفية شاملة.
يوفر Amazon Bedrock واجهة برمجة تطبيقات موحدة للوصول إلى مجموعة من نماذج التأسيس (FMs) عالية الأداء من موفري الذكاء الاصطناعي الرائدين والاستفادة منها. تعمل هذه الخدمة المُدارة بالكامل على تبسيط تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مع التركيز على الأمان والخصوصية وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. يبرز Claude 3 Sonnet من Anthropic، على وجه الخصوص، بقدراته البصرية الاستثنائية، متجاوزًا النماذج الرائدة الأخرى في فئته. تكمن القوة الرئيسية لـ Claude 3 Sonnet في قدرته على نسخ النص بدقة من الصور، حتى تلك ذات الجودة غير الكاملة. لهذه القدرة آثار كبيرة على قطاعات مثل البيع بالتجزئة والخدمات اللوجستية والخدمات المالية، حيث قد تكون الرؤى الحاسمة مضمنة في الصور أو الرسومات أو الرسوم التوضيحية، متجاوزة المعلومات المتاحة في النص وحده. تُظهر أحدث التكرارات لنماذج Claude من Anthropic كفاءة ملحوظة في فهم التنسيقات المرئية المتنوعة، التي تشمل الصور الفوتوغرافية والمخططات والرسوم البيانية والمخططات الفنية. يفتح هذا التنوع عددًا كبيرًا من التطبيقات، بما في ذلك استخراج رؤى أعمق من المستندات، ومعالجة واجهات المستخدم المستندة إلى الويب ووثائق المنتج الشاملة، وإنشاء بيانات وصفية لفهرس الصور، وغير ذلك الكثير.
سيستكشف هذا النقاش التطبيق العملي لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية متعددة الوسائط هذه لتحسين إدارة المستندات التقنية. من خلال استخراج المعلومات الأساسية وتنظيمها بشكل منهجي من المواد المصدر، تسهل هذه النماذج إنشاء قاعدة معرفية قابلة للبحث. تمكن قاعدة المعرفة هذه المستخدمين من تحديد موقع البيانات والصيغ والتصورات المحددة ذات الصلة بعملهم بسرعة. مع تنظيم محتوى المستند بدقة، يتمكن الباحثون والمهندسون من الوصول إلى إمكانات بحث متقدمة، مما يمكنهم من تحديد المعلومات الأكثر صلة باستفساراتهم المحددة. يؤدي هذا إلى تسريع كبير في سير عمل البحث والتطوير، مما يحرر المهنيين من مهمة الغربلة اليدوية الشاقة لكميات هائلة من البيانات غير المنظمة.
يؤكد هذا الحل على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط في معالجة التحديات الفريدة التي تواجهها المجتمعات العلمية والهندسية. من خلال أتمتة فهرسة ووضع علامات على المستندات التقنية، تساهم هذه النماذج القوية في إدارة أكثر كفاءة للمعرفة وتعزيز الابتكار عبر مجموعة من الصناعات.
الاستفادة من الخدمات الداعمة لحل شامل
بالاقتران مع Claude من Anthropic على Amazon Bedrock، يدمج هذا الحل العديد من الخدمات الرئيسية الأخرى:
Amazon SageMaker JupyterLab: بيئة التطوير التفاعلية (IDE) المستندة إلى الويب هذه مصممة خصيصًا لدفاتر الملاحظات والتعليمات البرمجية والبيانات. يوفر تطبيق SageMaker JupyterLab واجهة مرنة وواسعة، مما يسهل تكوين وترتيب مهام سير عمل التعلم الآلي (ML). ضمن هذا الحل، يعمل JupyterLab كمنصة لتنفيذ الكود المسؤول عن معالجة الصيغ والمخططات.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): يوفر Amazon S3 خدمة تخزين كائنات قوية مصممة للتخزين الآمن وحماية أي حجم من البيانات تقريبًا. في هذا السياق، يتم استخدام Amazon S3 لتخزين المستندات النموذجية التي تشكل أساس هذا الحل.
AWS Lambda: AWS Lambda هي خدمة حوسبة تنفذ التعليمات البرمجية استجابةً لمحفزات محددة مسبقًا، مثل تعديلات البيانات أو تغييرات حالة التطبيق أو إجراءات المستخدم. تتيح قدرة خدمات مثل Amazon S3 و Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) على تشغيل وظائف Lambda مباشرةً إنشاء أنظمة متنوعة لمعالجة البيانات بدون خادم في الوقت الفعلي.
سير عمل خطوة بخطوة لمعالجة المستندات
يتم تنظيم سير عمل الحل على النحو التالي:
تجزئة المستند: تتضمن الخطوة الأولية تقسيم مستند PDF إلى صفحات فردية، والتي يتم حفظها بعد ذلك كملفات PNG. يسهل هذا المعالجة اللاحقة لكل صفحة.
التحليل لكل صفحة: لكل صفحة، يتم إجراء سلسلة من العمليات:
- استخراج النص: يتم استخراج محتوى النص الأصلي للصفحة.
- عرض الصيغة: يتم عرض الصيغ بتنسيق LaTeX، مما يضمن تمثيلًا دقيقًا.
- وصف الصيغة (دلالي): يتم إنشاء وصف دلالي لكل صيغة، يلتقط معناها وسياقها.
- شرح الصيغة: يتم توفير شرح مفصل لكل صيغة، يوضح الغرض منها ووظائفها.
- وصف الرسم البياني (دلالي): يتم إنشاء وصف دلالي لكل رسم بياني، يوضح ميزاته الرئيسية وتمثيل البيانات.
- تفسير الرسم البياني: يتم توفير تفسير لكل رسم بياني، يشرح الاتجاهات والأنماط والرؤى التي ينقلها.
- إنشاء بيانات وصفية للصفحة: يتم إنشاء بيانات وصفية خاصة بالصفحة، تشمل معلومات ذات صلة بمحتواها.
إنشاء بيانات وصفية على مستوى المستند: يتم إنشاء بيانات وصفية للمستند بأكمله، مما يوفر نظرة عامة شاملة على محتوياته.
تخزين البيانات: يتم تحميل المحتوى المستخرج والبيانات الوصفية إلى Amazon S3 للتخزين الدائم.
إنشاء قاعدة المعرفة: يتم إنشاء قاعدة معارف Amazon Bedrock، والاستفادة من البيانات المعالجة لتمكين البحث والاسترجاع الفعال.
استخدام أوراق بحث arXiv للعرض التوضيحي
لعرض الإمكانات الموضحة، يتم استخدام أوراق بحثية كمثال من arXiv. arXiv هي خدمة توزيع مجانية معترف بها على نطاق واسع وأرشيف مفتوح الوصول، وتستضيف ما يقرب من 2.4 مليون مقالة علمية تغطي مجالات مختلفة، بما في ذلك الفيزياء والرياضيات وعلوم الكمبيوتر وعلم الأحياء الكمي والتمويل الكمي والإحصاء والهندسة الكهربائية وعلوم النظم والاقتصاد.
استخراج الصيغ والبيانات الوصفية باستخدام Claude من Anthropic
بمجرد إعداد مستندات الصور، يتم استخدام Claude من Anthropic، الذي يتم الوصول إليه من خلال Amazon Bedrock Converse API، لاستخراج الصيغ والبيانات الوصفية. علاوة على ذلك، يمكن الاستفادة من Amazon Bedrock Converse API لإنشاء تفسيرات بلغة بسيطة للصيغ المستخرجة. يوفر هذا المزيج من إمكانات استخراج الصيغ والبيانات الوصفية مع الذكاء الاصطناعي للمحادثة حلاً شاملاً لمعالجة وفهم المعلومات الواردة في مستندات الصور.
تفسير الرسوم البيانية وتوليد الملخصات
هناك قدرة أخرى مهمة لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية متعددة الوسائط وهي قدرتها على تفسير الرسوم البيانية وإنشاء ملخصات وبيانات وصفية مقابلة. يوضح ما يلي كيف يمكن الحصول على البيانات الوصفية للمخططات والرسوم البيانية من خلال تفاعل بسيط باللغة الطبيعية مع النماذج.
إنشاء بيانات وصفية لتحسين إمكانية البحث
باستخدام معالجة اللغة الطبيعية، يمكن إنشاء بيانات وصفية للورقة البحثية لتحسين إمكانية البحث عنها بشكل كبير. تشمل هذه البيانات الوصفية الجوانب الرئيسية للورقة، مما يسهل تحديد موقع المعلومات ذات الصلة واسترجاعها.
إنشاء قاعدة معارف Amazon Bedrock للإجابة على الأسئلة
مع إعداد البيانات بدقة، بما في ذلك الصيغ المستخرجة والمخططات التي تم تحليلها والبيانات الوصفية الشاملة، يتم إنشاء قاعدة معارف Amazon Bedrock. تحول قاعدة المعرفة هذه المعلومات إلى مورد قابل للبحث، مما يتيح إمكانات الإجابة على الأسئلة. يسهل هذا الوصول الفعال إلى المعرفة الموجودة في المستندات المعالجة. تتكرر هذه العملية عدة مرات لضمان قاعدة معرفية قوية وشاملة.
الاستعلام من قاعدة المعرفة لاسترجاع المعلومات المستهدفة
يمكن الاستعلام من قاعدة المعرفة لاسترداد معلومات محددة من البيانات الوصفية للصيغة والرسم البياني المستخرجة في المستندات النموذجية. عند تلقي استعلام، يسترد النظام أجزاء ذات صلة من النص من مصدر البيانات. ثم يتم إنشاء استجابة بناءً على هذه الأجزاء المستردة، مما يضمن أن الإجابة تستند مباشرة إلى مادة المصدر. الأهم من ذلك، أن الاستجابة تستشهد أيضًا بالمصادر ذات الصلة، مما يوفر الشفافية وإمكانية التتبع.
تسريع الرؤى واتخاذ القرارات المستنيرة
لطالما كانت عملية استخراج الرؤى من المستندات العلمية المعقدة مهمة شاقة. ومع ذلك، فقد أدى ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط إلى إحداث تحول جذري في هذا المجال. من خلال تسخير الفهم المتقدم للغة الطبيعية وقدرات الإدراك البصري لـ Claude من Anthropic، أصبح من الممكن الآن استخراج الصيغ والبيانات بدقة من المخططات، مما يؤدي إلى تسريع الرؤى واتخاذ قرارات أكثر استنارة.
تمكن هذه التقنية الباحثين وعلماء البيانات والمطورين الذين يعملون مع المؤلفات العلمية من تعزيز إنتاجيتهم ودقتهم بشكل كبير. من خلال دمج Claude من Anthropic في سير عملهم على Amazon Bedrock، يمكنهم معالجة المستندات المعقدة على نطاق واسع، مما يوفر وقتًا وموارد ثمينة للتركيز على المهام ذات المستوى الأعلى وكشف الرؤى القيمة من بياناتهم. تتيح القدرة على أتمتة الجوانب الشاقة لتحليل المستندات للمهنيين التركيز على الجوانب الأكثر استراتيجية وإبداعًا في عملهم، مما يؤدي في النهاية إلى دفع الابتكار وتسريع وتيرة الاكتشاف.