La littérature scientifique et technique se caractérise souvent par une présentation dense de l’information, comprenant des formules mathématiques complexes, des tableaux détaillés et des graphiques élaborés. Extraire des informations significatives de ces documents peut être un obstacle important, exigeant beaucoup de temps et d’efforts, en particulier lorsqu’il s’agit de vastes ensembles de données. L’émergence de l’IA générative multimodale, illustrée par Claude d’Anthropic disponible sur Amazon Bedrock, offre une solution transformatrice à ce défi. Cette approche permet l’indexation et le balisage automatisés des documents techniques, rationalisant le traitement des formules scientifiques et des visualisations de données, et permettant le remplissage des bases de connaissances Amazon Bedrock avec des métadonnées complètes.
Rationalisation de l’analyse documentaire avec Amazon Bedrock et Claude
Amazon Bedrock fournit une API unifiée pour accéder et utiliser une gamme de modèles de fondation (FM) hautes performances provenant des principaux fournisseurs d’IA. Ce service entièrement géré simplifie le développement d’applications d’IA générative, en mettant l’accent sur la sécurité, la confidentialité et les pratiques d’IA responsables. Claude 3 Sonnet d’Anthropic, en particulier, se distingue par ses capacités de vision exceptionnelles, surpassant les autres modèles de pointe de sa catégorie. Une force clé de Claude 3 Sonnet réside dans sa capacité à transcrire avec précision le texte des images, même celles de qualité imparfaite. Cette capacité a des implications significatives pour des secteurs tels que la vente au détail, la logistique et les services financiers, où des informations cruciales peuvent être intégrées dans des images, des graphiques ou des illustrations, dépassant les informations disponibles dans le texte seul. Les dernières itérations des modèles Claude d’Anthropic présentent une maîtrise remarquable de la compréhension de divers formats visuels, englobant des photographies, des tableaux, des graphiques et des diagrammes techniques. Cette polyvalence ouvre une multitude d’applications, notamment l’extraction d’informations plus approfondies à partir de documents, le traitement d’interfaces utilisateur Web et d’une documentation produit étendue, la génération de métadonnées de catalogue d’images, et bien plus encore.
Cette discussion explorera l’application pratique de ces modèles d’IA générative multimodaux pour optimiser la gestion des documents techniques. En extrayant et en structurant systématiquement les informations clés des documents sources, ces modèles facilitent la création d’une base de connaissances interrogeable. Cette base de connaissances permet aux utilisateurs de localiser rapidement des données, des formules et des visualisations spécifiques pertinentes pour leur travail. Avec le contenu des documents méticuleusement organisé, les chercheurs et les ingénieurs ont accès à des capacités de recherche avancées, leur permettant de localiser les informations les plus pertinentes pour leurs requêtes spécifiques. Cela conduit à une accélération substantielle des flux de travail de recherche et développement, libérant les professionnels de la tâche laborieuse de passer manuellement au crible de grandes quantités de données non structurées.
Cette solution souligne le potentiel de transformation de l’IA générative multimodale pour relever les défis uniques rencontrés par les communautés scientifiques et techniques. En automatisant l’indexation et le balisage des documents techniques, ces modèles puissants contribuent à une gestion des connaissances plus efficace et favorisent l’innovation dans un large éventail d’industries.
Exploitation des services de support pour une solution complète
En conjonction avec Claude d’Anthropic sur Amazon Bedrock, cette solution intègre plusieurs autres services clés :
Amazon SageMaker JupyterLab: Cet environnement de développement interactif (IDE) basé sur le Web est conçu pour les notebooks, le code et les données. L’application SageMaker JupyterLab offre une interface flexible et étendue, facilitant la configuration et l’organisation des flux de travail d’apprentissage automatique (ML). Dans cette solution, JupyterLab sert de plateforme pour exécuter le code responsable du traitement des formules et des graphiques.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 fournit un service de stockage d’objets robuste conçu pour le stockage et la protection sécurisés de pratiquement n’importe quel volume de données. Dans ce contexte, Amazon S3 est utilisé pour stocker les exemples de documents qui constituent la base de cette solution.
AWS Lambda: AWS Lambda est un service de calcul qui exécute du code en réponse à des déclencheurs prédéfinis, tels que des modifications de données, des changements d’état d’application ou des actions de l’utilisateur. La capacité de services tels qu’Amazon S3 et Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) à déclencher directement des fonctions Lambda permet la création de divers systèmes de traitement de données sans serveur en temps réel.
Un flux de travail étape par étape pour le traitement des documents
Le flux de travail de la solution est structuré comme suit :
Segmentation du document: L’étape initiale consiste à diviser le document PDF en pages individuelles, qui sont ensuite enregistrées sous forme de fichiers PNG. Cela facilite le traitement ultérieur par page.
Analyse par page: Pour chaque page, une série d’opérations sont effectuées :
- Extraction de texte: Le contenu textuel original de la page est extrait.
- Rendu des formules: Les formules sont rendues au format LaTeX, garantissant une représentation précise.
- Description de la formule (sémantique): Une description sémantique de chaque formule est générée, capturant sa signification et son contexte.
- Explication de la formule: Une explication détaillée de chaque formule est fournie, clarifiant son objectif et sa fonctionnalité.
- Description du graphique (sémantique): Une description sémantique de chaque graphique est générée, décrivant ses principales caractéristiques et la représentation des données.
- Interprétation du graphique: Une interprétation de chaque graphique est fournie, expliquant les tendances, les modèles et les informations qu’il véhicule.
- Génération de métadonnées de page: Des métadonnées spécifiques à la page sont générées, englobant des informations pertinentes sur son contenu.
Génération de métadonnées au niveau du document: Des métadonnées sont générées pour l’ensemble du document, fournissant un aperçu complet de son contenu.
Stockage des données: Le contenu extrait et les métadonnées sont téléchargés sur Amazon S3 pour un stockage persistant.
Création d’une base de connaissances: Une base de connaissances Amazon Bedrock est créée, exploitant les données traitées pour permettre une recherche et une récupération efficaces.
Utilisation des documents de recherche arXiv pour la démonstration
Pour présenter les capacités décrites, des exemples de documents de recherche d’arXiv sont utilisés. arXiv est un service de distribution gratuit et une archive en libre accès largement reconnus, hébergeant près de 2,4 millions d’articles scientifiques couvrant divers domaines, notamment la physique, les mathématiques, l’informatique, la biologie quantitative, la finance quantitative, les statistiques, le génie électrique et la science des systèmes, et l’économie.
Extraction de formules et de métadonnées avec Claude d’Anthropic
Une fois les documents image préparés, Claude d’Anthropic, accessible via l’API Amazon Bedrock Converse, est utilisé pour extraire les formules et les métadonnées. De plus, l’API Amazon Bedrock Converse peut être utilisée pour générer des explications en langage clair des formules extraites. Cette combinaison de capacités d’extraction de formules et de métadonnées avec l’IA conversationnelle fournit une solution holistique pour traiter et comprendre les informations contenues dans les documents image.
Interprétation des graphiques et génération de résumés
Une autre capacité significative des modèles d’IA générative multimodaux est leur capacité à interpréter les graphiques et à générer des résumés et des métadonnées correspondants. Ce qui suit illustre comment les métadonnées pour les tableaux et les graphiques peuvent être obtenues par une simple interaction en langage naturel avec les modèles.
Génération de métadonnées pour une meilleure recherche
En tirant parti du traitement du langage naturel, des métadonnées pour le document de recherche peuvent être générées afin d’améliorer considérablement sa capacité de recherche. Ces métadonnées englobent les aspects clés du document, ce qui facilite la localisation et la récupération des informations pertinentes.
Création d’une base de connaissances Amazon Bedrock pour la réponse aux questions
Avec les données méticuleusement préparées, y compris les formules extraites, les graphiques analysés et les métadonnées complètes, une base de connaissances Amazon Bedrock est créée. Cette base de connaissances transforme les informations en une ressource interrogeable, permettant des capacités de réponse aux questions. Cela facilite l’accès efficace aux connaissances contenues dans les documents traités. Ce processus est répété plusieurs fois pour garantir une base de connaissances robuste et complète.
Interrogation de la base de connaissances pour une récupération d’informations ciblée
La base de connaissances peut être interrogée pour récupérer des informations spécifiques à partir des métadonnées de formule et de graphique extraites dans les exemples de documents. Lors de la réception d’une requête, le système récupère des segments de texte pertinents à partir de la source de données. Une réponse est ensuite générée sur la base de ces segments récupérés, garantissant que la réponse est directement ancrée dans le matériel source. Il est important de noter que la réponse cite également les sources pertinentes, offrant transparence et traçabilité.
Accélérer les connaissances et la prise de décision éclairée
Le processus d’extraction d’informations à partir de documents scientifiques complexes a traditionnellement été une entreprise laborieuse. Cependant, l’avènement de l’IA générative multimodale a fondamentalement transformé ce domaine. En exploitant les capacités avancées de compréhension du langage naturel et de perception visuelle de Claude d’Anthropic, il est désormais possible d’extraire avec précision les formules et les données des graphiques, ce qui permet d’accélérer les connaissances et de prendre des décisions plus éclairées.
Cette technologie permet aux chercheurs, aux data scientists et aux développeurs travaillant avec la littérature scientifique d’améliorer considérablement leur productivité et leur précision. En intégrant Claude d’Anthropic dans leur flux de travail sur Amazon Bedrock, ils peuvent traiter des documents complexes à grande échelle, libérant ainsi un temps et des ressources précieux pour se concentrer sur des tâches de plus haut niveau et découvrir des informations précieuses à partir de leurs données. La possibilité d’automatiser les aspects fastidieux de l’analyse documentaire permet aux professionnels de se concentrer sur les aspects plus stratégiques et créatifs de leur travail, stimulant ainsi l’innovation et accélérant le rythme de la découverte.