Оптимизиране на анализа на документи с Amazon Bedrock и Claude
Amazon Bedrock предоставя унифициран API за достъп и използване на редица високопроизводителни базови модели (FMs) от водещи доставчици на AI. Тази напълно управлявана услуга опростява разработването на генеративни AI приложения, като набляга на сигурността, поверителността и отговорните AI практики. Claude 3 Sonnet на Anthropic, по-специално, се откроява със своите изключителни възможности за визия, надминавайки други водещи модели в своя клас. Ключова сила на Claude 3 Sonnet се крие в способността му да транскрибира точно текст от изображения, дори и тези с несъвършено качество. Тази способност има значителни последици за сектори като търговията на дребно, логистиката и финансовите услуги, където решаващи прозрения могат да бъдат вградени в изображения, графики или илюстрации, надхвърляйки информацията, налична само в текст. Най-новите итерации на моделите Claude на Anthropic показват забележително умение в разбирането на различни визуални формати, обхващащи фотографии, диаграми, графики и технически чертежи. Тази гъвкавост отключва множество приложения, включително извличане на по-дълбоки прозрения от документи, обработка на уеб-базирани потребителски интерфейси и обширна продуктова документация, генериране на метаданни за каталози с изображения и много други.
Тази дискусия ще изследва практическото приложение на тези мултимодални генеративни AI модели за оптимизиране на управлението на технически документи. Чрез систематично извличане и структуриране на ключова информация от изходни материали, тези модели улесняват създаването на база знания с възможност за търсене. Тази база знания дава възможност на потребителите бързо да намират конкретни данни, формули и визуализации, свързани с тяхната работа. Със съдържанието на документите, щателно организирано, изследователите и инженерите получават достъп до разширени възможности за търсене, което им позволява да определят най-подходящата информация за техните специфични запитвания. Това води до значително ускоряване на работните процеси за изследване и развитие, освобождавайки професионалистите от трудоемката задача за ръчно пресяване на огромни количества неструктурирани данни.
Това решение подчертава трансформиращия потенциал на мултимодалния генеративен AI за справяне с уникалните предизвикателства, срещани от научните и инженерните общности. Чрез автоматизиране на индексирането и маркирането на технически документи, тези мощни модели допринасят за по-ефективно управление на знанията и насърчават иновациите в широк спектър от индустрии.
Използване на поддържащи услуги за цялостно решение
Във връзка с Claude на Anthropic в Amazon Bedrock, това решение интегрира няколко други ключови услуги:
Amazon SageMaker JupyterLab: Тази уеб-базирана интерактивна среда за разработка (IDE) е пригодена за notebooks, код и данни. Приложението SageMaker JupyterLab предлага гъвкав и обширен интерфейс, улесняващ конфигурирането и подреждането на работни потоци за машинно обучение (ML). В рамките на това решение JupyterLab служи като платформа за изпълнение на кода, отговорен за обработката на формули и диаграми.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 предоставя стабилна услуга за съхранение на обекти, предназначена за сигурно съхранение и защита на практически всякакъв обем данни. В този контекст Amazon S3 се използва за съхраняване на примерните документи, които са в основата на това решение.
AWS Lambda: AWS Lambda е изчислителна услуга, която изпълнява код в отговор на предварително дефинирани triggers, като например модификации на данни, промени в състоянието на приложението или действия на потребителя. Способността на услуги като Amazon S3 и Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) директно да задействат Lambda функции позволява създаването на разнообразни системи за обработка на данни в реално време без сървър.
Работен процес стъпка по стъпка за обработка на документи
Работният процес на решението е структуриран, както следва:
Сегментиране на документи: Първоначалната стъпка включва разделяне на PDF документа на отделни страници, които след това се записват като PNG файлове. Това улеснява последващата обработка на всяка страница.
Анализ на всяка страница: За всяка страница се извършват редица операции:
- Извличане на текст: Извлича се оригиналното текстово съдържание на страницата.
- Рендиране на формули: Формулите се рендират във формат LaTeX, осигурявайки точно представяне.
- Описание на формулата (семантично): Генерира се семантично описание на всяка формула, улавяйки нейното значение и контекст.
- Обяснение на формулата: Предоставя се подробно обяснение на всяка формула, изяснявайки нейната цел и функционалност.
- Описание на графиката (семантично): Генерира се семантично описание на всяка графика, очертавайки нейните ключови характеристики и представяне на данни.
- Интерпретация на графиката: Предоставя се интерпретация на всяка графика, обясняваща тенденциите, моделите и прозренията, които тя предава.
- Генериране на метаданни за страницата: Генерират се метаданни, специфични за страницата, обхващащи релевантна информация за нейното съдържание.
Генериране на метаданни на ниво документ: Генерират се метаданни за целия документ, предоставяйки изчерпателен преглед на съдържанието му.
Съхранение на данни: Извлеченото съдържание и метаданни се качват в Amazon S3 за постоянно съхранение.
Създаване на база знания: Създава се база знания на Amazon Bedrock, използвайки обработените данни, за да се даде възможност за ефективно търсене и извличане.
Използване на научни статии от arXiv за демонстрация
За да се демонстрират описаните възможности, се използват примерни научни статии от arXiv. arXiv е широко призната, безплатна услуга за разпространение и архив с отворен достъп, съхраняващ близо 2,4 милиона научни статии в различни области, включително физика, математика, компютърни науки, количествена биология, количествени финанси, статистика, електротехника и системни науки и икономика.
Извличане на формули и метаданни с Claude на Anthropic
След като документите с изображения са подготвени, Claude на Anthropic, достъпен чрез Amazon Bedrock Converse API, се използва за извличане на формули и метаданни. Освен това, Amazon Bedrock Converse API може да се използва за генериране на обяснения на извлечените формули на обикновен език. Тази комбинация от възможности за извличане на формули и метаданни с разговорен AI предоставя цялостно решение за обработка и разбиране на информацията, съдържаща се в документите с изображения.
Интерпретиране на графики и генериране на резюмета
Друга значителна способност на мултимодалните генеративни AI модели е способността им да интерпретират графики и да генерират съответните резюмета и метаданни. Следващото илюстрира как метаданните за диаграми и графики могат да бъдат получени чрез просто взаимодействие с моделите на естествен език.
Генериране на метаданни за подобрена възможност за търсене
Използвайки обработка на естествен език, могат да се генерират метаданни за научната статия, за да се подобри значително възможността за търсене. Тези метаданни обхващат ключови аспекти на статията, което улеснява намирането и извличането на релевантна информация.
Създаване на база знания на Amazon Bedrock за отговаряне на въпроси
С щателно подготвените данни, включително извлечени формули, анализирани диаграми и изчерпателни метаданни, се създава база знания на Amazon Bedrock. Тази база знания трансформира информацията в ресурс с възможност за търсене, позволявайки възможности за отговаряне на въпроси. Това улеснява ефективния достъп до знанията, съдържащи се в обработените документи. Този процес се повтаря многократно, за да се осигури стабилна и изчерпателна база знания.
Запитване към базата знания за целенасочено извличане на информация
Базата знания може да бъде запитвана за извличане на конкретна информация от извлечените метаданни за формули и графики в примерните документи. При получаване на заявка, системата извлича релевантни части от текст от източника на данни. След това се генерира отговор въз основа на тези извлечени части, като се гарантира, че отговорът е директно обоснован в изходния материал. Важно е, че отговорът също така цитира съответните източници, осигурявайки прозрачност и проследимост.
Ускоряване на прозренията и информираното вземане на решения
Процесът на извличане на прозрения от сложни научни документи традиционно е бил трудоемко начинание. Въпреки това, появата на мултимодалния генеративен AI фундаментално трансформира тази област. Чрез използване на усъвършенстваното разбиране на естествен език и визуалното възприятие на Claude на Anthropic, вече е възможно точно да се извличат формули и данни от диаграми, което води до ускорени прозрения и по-информирано вземане на решения.
Тази технология дава възможност на изследователи, специалисти по данни и разработчици, работещи с научна литература, значително да подобрят своята производителност и точност. Чрез интегрирането на Claude на Anthropic в техния работен процес в Amazon Bedrock, те могат да обработват сложни документи в мащаб, освобождавайки ценно време и ресурси, за да се съсредоточат върху задачи от по-високо ниво и да разкрият ценни прозрения от своите данни. Способността да се автоматизират досадните аспекти на анализа на документи позволява на професионалистите да се концентрират върху по-стратегическите и творчески аспекти на своята работа, в крайна сметка стимулирайки иновациите и ускорявайки темпото на откритията.