بهره‌گیری از Claude آنتروپیک در Amazon Bedrock

مهار قدرت Claude آنتروپیک در Amazon Bedrock برای پردازش پیشرفته اسناد

ادبیات علمی و مهندسی اغلب با ارائه انبوهی از اطلاعات، شامل فرمول‌های پیچیده ریاضی، نمودارهای دقیق و گراف‌های بغرنج، همراه است. استخراج بینش‌های معنادار از این اسناد می‌تواند یک مانع بزرگ باشد و نیازمند زمان و تلاش قابل توجهی است، به خصوص هنگام کار با مجموعه داده‌های گسترده. ظهور هوش مصنوعی مولد چندوجهی، که نمونه آن Claude آنتروپیک در Amazon Bedrock است، راه حلی دگرگون‌کننده برای این چالش ارائه می‌دهد. این رویکرد امکان فهرست‌بندی و برچسب‌گذاری خودکار اسناد فنی، ساده‌سازی پردازش فرمول‌های علمی و تجسم داده‌ها و امکان پر کردن پایگاه‌های دانش Amazon Bedrock با فراداده‌های جامع را فراهم می‌کند.

ساده‌سازی تجزیه و تحلیل اسناد با Amazon Bedrock و Claude

Amazon Bedrock یک API یکپارچه برای دسترسی و استفاده از طیف وسیعی از مدل‌های پایه (FMs) با کارایی بالا از ارائه‌دهندگان پیشرو هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این سرویس کاملاً مدیریت‌شده، توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد را ساده می‌کند و بر امنیت، حریم خصوصی و شیوه‌های مسئولانه هوش مصنوعی تأکید دارد. Claude 3 Sonnet آنتروپیک، به طور خاص، با قابلیت‌های بصری استثنایی خود، که از سایر مدل‌های پیشرو در کلاس خود پیشی می‌گیرد، متمایز است. یک نقطه قوت کلیدی Claude 3 Sonnet در توانایی آن برای رونویسی دقیق متن از تصاویر، حتی آنهایی که کیفیت پایینی دارند، نهفته است. این قابلیت پیامدهای قابل توجهی برای بخش‌هایی مانند خرده‌فروشی، لجستیک و خدمات مالی دارد، جایی که بینش‌های حیاتی ممکن است در تصاویر، گرافیک‌ها یا تصاویر جاسازی شده باشند، که از اطلاعات موجود در متن به تنهایی فراتر می‌رود. آخرین نسخه‌های مدل‌های Claude آنتروپیک مهارت قابل توجهی در درک فرمت‌های بصری متنوع، شامل عکس‌ها، نمودارها، گراف‌ها و نمودارهای فنی نشان می‌دهند. این تطبیق‌پذیری، کاربردهای متعددی را باز می‌کند، از جمله استخراج بینش‌های عمیق‌تر از اسناد، پردازش رابط‌های کاربری مبتنی بر وب و مستندات گسترده محصول، تولید فراداده فهرست تصاویر و موارد دیگر.

این بحث به بررسی کاربرد عملی این مدل‌های هوش مصنوعی مولد چندوجهی برای بهینه‌سازی مدیریت اسناد فنی می‌پردازد. این مدل‌ها با استخراج و ساختاربندی سیستماتیک اطلاعات کلیدی از مواد منبع، ایجاد یک پایگاه دانش قابل جستجو را تسهیل می‌کنند. این پایگاه دانش به کاربران این امکان را می‌دهد تا به سرعت داده‌های خاص، فرمول‌ها و تجسم‌های مرتبط با کار خود را پیدا کنند. با سازماندهی دقیق محتوای اسناد، محققان و مهندسان به قابلیت‌های جستجوی پیشرفته دسترسی پیدا می‌کنند و می‌توانند مرتبط‌ترین اطلاعات را برای پرسش‌های خاص خود مشخص کنند. این امر منجر به تسریع قابل توجه جریان‌های کاری تحقیق و توسعه می‌شود و متخصصان را از وظیفه طاقت‌فرسای غربالگری دستی مقادیر زیادی از داده‌های بدون ساختار رها می‌کند.

این راه حل بر پتانسیل دگرگون‌کننده هوش مصنوعی مولد چندوجهی در پرداختن به چالش‌های منحصر به فردی که جوامع علمی و مهندسی با آن مواجه هستند، تأکید می‌کند. این مدل‌های قدرتمند با خودکارسازی فهرست‌بندی و برچسب‌گذاری اسناد فنی، به مدیریت کارآمدتر دانش کمک می‌کنند و نوآوری را در طیف وسیعی از صنایع تقویت می‌کنند.

استفاده از خدمات پشتیبانی برای یک راه حل جامع

در کنار Claude آنتروپیک در Amazon Bedrock، این راه حل چندین سرویس کلیدی دیگر را نیز ادغام می‌کند:

• Amazon SageMaker JupyterLab: این محیط توسعه تعاملی (IDE) مبتنی بر وب برای نوت‌بوک‌ها، کد و داده‌ها طراحی شده است. برنامه SageMaker JupyterLab یک رابط انعطاف‌پذیر و گسترده ارائه می‌دهد که پیکربندی و چیدمان جریان‌های کاری یادگیری ماشین (ML) را تسهیل می‌کند. در این راه حل، JupyterLab به عنوان پلتفرمی برای اجرای کدی که مسئول پردازش فرمول‌ها و نمودارها است، عمل می‌کند.

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 یک سرویس ذخیره‌سازی شیء قوی ارائه می‌دهد که برای ذخیره‌سازی ایمن و حفاظت از تقریباً هر حجمی از داده‌ها طراحی شده است. در این زمینه، Amazon S3 برای ذخیره اسناد نمونه‌ای که اساس این راه حل را تشکیل می‌دهند، استفاده می‌شود.

• AWS Lambda: AWS Lambda یک سرویس محاسباتی است که کد را در پاسخ به محرک‌های از پیش تعریف‌شده، مانند تغییرات داده، تغییرات وضعیت برنامه یا اقدامات کاربر، اجرا می‌کند. توانایی سرویس‌هایی مانند Amazon S3 و Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) برای تحریک مستقیم توابع Lambda، امکان ایجاد سیستم‌های پردازش داده بدون سرور بلادرنگ متنوع را فراهم می‌کند.

یک گردش کار گام به گام برای پردازش اسناد

گردش کار راه حل به شرح زیر است:

1. تقسیم‌بندی سند: مرحله اولیه شامل تقسیم سند PDF به صفحات جداگانه است که سپس به عنوان فایل‌های PNG ذخیره می‌شوند. این امر پردازش بعدی هر صفحه را تسهیل می‌کند.

2. تجزیه و تحلیل هر صفحه: برای هر صفحه، یک سری عملیات انجام می‌شود:

   1. استخراج متن: محتوای متنی اصلی صفحه استخراج می‌شود.
   2. رندر فرمول: فرمول‌ها در قالب LaTeX رندر می‌شوند و از نمایش دقیق اطمینان حاصل می‌شود.
   3. توصیف فرمول (معنایی): یک توصیف معنایی از هر فرمول تولید می‌شود که معنا و زمینه آن را نشان می‌دهد.
   4. توضیح فرمول: توضیح مفصلی از هر فرمول ارائه می‌شود که هدف و عملکرد آن را روشن می‌کند.
   5. توصیف نمودار (معنایی): یک توصیف معنایی از هر نمودار تولید می‌شود که ویژگی‌های کلیدی و نمایش داده‌های آن را مشخص می‌کند.
   6. تفسیر نمودار: تفسیری از هر نمودار ارائه می‌شود که روندها، الگوها و بینش‌هایی را که منتقل می‌کند، توضیح می‌دهد.
   7. تولید فراداده صفحه: فراداده خاص صفحه تولید می‌شود که شامل اطلاعات مربوط به محتوای آن است.

3. تولید فراداده سطح سند: فراداده برای کل سند تولید می‌شود و یک نمای کلی جامع از محتویات آن ارائه می‌دهد.

4. ذخیره‌سازی داده‌ها: محتوای استخراج‌شده و فراداده برای ذخیره‌سازی دائمی در Amazon S3 آپلود می‌شوند.

5. ایجاد پایگاه دانش: یک پایگاه دانش Amazon Bedrock ایجاد می‌شود که از داده‌های پردازش‌شده برای فعال کردن جستجو و بازیابی کارآمد استفاده می‌کند.

استفاده از مقالات تحقیقاتی arXiv برای نمایش

برای نشان دادن قابلیت‌های شرح داده شده، از مقالات تحقیقاتی نمونه از arXiv استفاده می‌شود. arXiv یک سرویس توزیع رایگان و آرشیو دسترسی آزاد است که تقریباً 2.4 میلیون مقاله علمی را در زمینه‌های مختلف، از جمله فیزیک، ریاضیات، علوم کامپیوتر، زیست‌شناسی کمی، امور مالی کمی، آمار، مهندسی برق و علوم سیستم‌ها و اقتصاد میزبانی می‌کند.

استخراج فرمول‌ها و فراداده با Claude آنتروپیک

پس از آماده شدن اسناد تصویری، Claude آنتروپیک، که از طریق Amazon Bedrock Converse API قابل دسترسی است، برای استخراج فرمول‌ها و فراداده استفاده می‌شود. علاوه بر این، Amazon Bedrock Converse API می‌تواند برای تولید توضیحات به زبان ساده از فرمول‌های استخراج‌شده استفاده شود. این ترکیب قابلیت‌های استخراج فرمول و فراداده با هوش مصنوعی مکالمه‌ای، یک راه حل جامع برای پردازش و درک اطلاعات موجود در اسناد تصویری ارائه می‌دهد.

تفسیر نمودارها و تولید خلاصه‌ها

یکی دیگر از قابلیت‌های مهم مدل‌های هوش مصنوعی مولد چندوجهی، توانایی آنها در تفسیر نمودارها و تولید خلاصه‌ها و فراداده‌های مربوطه است. در زیر نشان داده شده است که چگونه می‌توان فراداده برای نمودارها و گراف‌ها را از طریق تعامل ساده با زبان طبیعی با مدل‌ها به دست آورد.

تولید فراداده برای بهبود قابلیت جستجو

با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می‌توان فراداده برای مقاله تحقیقاتی تولید کرد تا قابلیت جستجوی آن به طور قابل توجهی بهبود یابد. این فراداده جنبه‌های کلیدی مقاله را در بر می‌گیرد و یافتن و بازیابی اطلاعات مربوطه را آسان‌تر می‌کند.

ایجاد یک پایگاه دانش Amazon Bedrock برای پرسش و پاسخ

با آماده‌سازی دقیق داده‌ها، شامل فرمول‌های استخراج‌شده، نمودارهای تجزیه و تحلیل‌شده و فراداده‌های جامع، یک پایگاه دانش Amazon Bedrock ایجاد می‌شود. این پایگاه دانش، اطلاعات را به یک منبع قابل جستجو تبدیل می‌کند و قابلیت‌های پرسش و پاسخ را فعال می‌کند. این امر دسترسی کارآمد به دانش موجود در اسناد پردازش‌شده را تسهیل می‌کند. این فرآیند چندین بار تکرار می‌شود تا از یک پایگاه دانش قوی و جامع اطمینان حاصل شود.

پرس و جو از پایگاه دانش برای بازیابی اطلاعات هدفمند

می‌توان از پایگاه دانش برای بازیابی اطلاعات خاص از فراداده فرمول و نمودار استخراج‌شده در اسناد نمونه پرس و جو کرد. پس از دریافت یک پرس و جو، سیستم تکه‌های متنی مربوطه را از منبع داده بازیابی می‌کند. سپس یک پاسخ بر اساس این تکه‌های بازیابی‌شده تولید می‌شود و اطمینان حاصل می‌شود که پاسخ مستقیماً بر اساس مواد منبع است. نکته مهم این است که پاسخ همچنین منابع مربوطه را ذکر می‌کند و شفافیت و قابلیت ردیابی را فراهم می‌کند.

تسریع بینش‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه

فرآیند استخراج بینش از اسناد علمی پیچیده به طور سنتی یک کار طاقت‌فرسا بوده است. با این حال، ظهور هوش مصنوعی مولد چندوجهی این حوزه را اساساً متحول کرده است. با استفاده از درک پیشرفته زبان طبیعی و قابلیت‌های درک بصری Claude آنتروپیک، اکنون می‌توان فرمول‌ها و داده‌ها را از نمودارها به طور دقیق استخراج کرد که منجر به تسریع بینش‌ها و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر می‌شود.

این فناوری به محققان، دانشمندان داده و توسعه‌دهندگانی که با ادبیات علمی کار می‌کنند، این امکان را می‌دهد تا بهره‌وری و دقت خود را به طور قابل توجهی افزایش دهند. با ادغام Claude آنتروپیک در جریان کاری خود در Amazon Bedrock، آنها می‌توانند اسناد پیچیده را در مقیاس وسیع پردازش کنند و زمان و منابع ارزشمندی را برای تمرکز بر وظایف سطح بالاتر و کشف بینش‌های ارزشمند از داده‌های خود آزاد کنند. توانایی خودکارسازی جنبه‌های خسته‌کننده تجزیه و تحلیل اسناد به متخصصان اجازه می‌دهد تا بر جنبه‌های استراتژیک‌تر و خلاقانه‌تر کار خود تمرکز کنند و در نهایت نوآوری را هدایت کرده و سرعت کشف را تسریع کنند.