מינוף Amazon Bedrock ו-Claude לניתוח מסמכים יעיל
Amazon Bedrock מספק API מאוחד לגישה ושימוש במגוון מודלי בסיס (FMs) בעלי ביצועים גבוהים מספקי AI מובילים. שירות מנוהל במלואו זה מפשט את הפיתוח של יישומי AI גנרטיבי, תוך שימת דגש על אבטחה, פרטיות ונהלי AI אחראיים. Claude 3 Sonnet של Anthropic, בפרט, בולט ביכולות הראייה יוצאות הדופן שלו, ועולה על מודלים מובילים אחרים מסוגו. חוזק מרכזי של Claude 3 Sonnet טמון ביכולתו לתמלל במדויק טקסט מתמונות, אפילו כאלה באיכות לא מושלמת. ליכולת זו יש השלכות משמעותיות עבור מגזרים כמו קמעונאות, לוגיסטיקה ושירותים פיננסיים, שבהם תובנות מכריעות עשויות להיות מוטמעות בתוך תמונות, גרפיקה או איורים, מעבר למידע הזמין בטקסט בלבד. האיטרציות האחרונות של מודלי Claude של Anthropic מציגות בקיאות יוצאת דופן בהבנת פורמטים חזותיים מגוונים, הכוללים תצלומים, תרשימים, גרפים ודיאגרמות טכניות. רבגוניות זו פותחת שפע של יישומים, כולל הפקת תובנות מעמיקות יותר ממסמכים, עיבוד ממשקי משתמש מבוססי אינטרנט ותיעוד מוצר נרחב, יצירת מטא נתונים של קטלוג תמונות ועוד הרבה יותר.
דיון זה יבחן את היישום המעשי של מודלי AI גנרטיביים רב-מודאליים אלה כדי לייעל את ניהול המסמכים הטכניים. על ידי חילוץ וארגון שיטתי של מידע מפתח מחומרי מקור, מודלים אלה מאפשרים יצירת בסיס ידע הניתן לחיפוש. בסיס ידע זה מאפשר למשתמשים לאתר במהירות נתונים ספציפיים, נוסחאות והדמיות הרלוונטיות לעבודתם. כאשר תוכן המסמך מאורגן בקפידה, חוקרים ומהנדסים מקבלים גישה ליכולות חיפוש מתקדמות, המאפשרות להם לאתר את המידע הרלוונטי ביותר לשאילתות הספציפיות שלהם. זה מוביל להאצה משמעותית של תהליכי עבודה של מחקר ופיתוח, ומשחרר אנשי מקצוע מהמשימה המייגעת של סינון ידני של כמויות עצומות של נתונים לא מובנים.
פתרון זה מדגיש את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של AI גנרטיבי רב-מודאלי בטיפול באתגרים הייחודיים הניצבים בפני הקהילות המדעיות וההנדסיות. על ידי אוטומציה של יצירת אינדקס ותיוג של מסמכים טכניים, מודלים רבי עוצמה אלה תורמים לניהול ידע יעיל יותר ומטפחים חדשנות במגוון רחב של תעשיות.
מינוף שירותים תומכים לפתרון מקיף
בשילוב עם Claude של Anthropic ב-Amazon Bedrock, פתרון זה משלב מספר שירותי מפתח נוספים:
Amazon SageMaker JupyterLab: סביבת פיתוח אינטראקטיבית (IDE) מבוססת אינטרנט זו מותאמת למחברות, קוד ונתונים. יישום SageMaker JupyterLab מציע ממשק גמיש ונרחב, המאפשר קביעת תצורה וסידור של תהליכי עבודה של למידת מכונה (ML). במסגרת פתרון זה, JupyterLab משמש כפלטפורמה להפעלת הקוד האחראי על עיבוד נוסחאות ותרשימים.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 מספק שירות אחסון אובייקטים חזק המיועד לאחסון מאובטח והגנה על כמעט כל נפח של נתונים. בהקשר זה, Amazon S3 משמש לאחסון המסמכים לדוגמה המהווים את הבסיס לפתרון זה.
AWS Lambda: AWS Lambda הוא שירות מחשוב המבצע קוד בתגובה לטריגרים מוגדרים מראש, כגון שינויי נתונים, שינויים במצב היישום או פעולות משתמש. היכולת של שירותים כמו Amazon S3 ו-Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) להפעיל ישירות פונקציות Lambda מאפשרת יצירה של מערכות עיבוד נתונים מגוונות בזמן אמת ללא שרת.
תהליך עבודה שלב אחר שלב לעיבוד מסמכים
תהליך העבודה של הפתרון בנוי באופן הבא:
פילוח מסמכים: השלב הראשוני כולל חלוקת מסמך ה-PDF לדפים בודדים, אשר לאחר מכן נשמרים כקובצי PNG. זה מאפשר עיבוד עוקב לכל עמוד.
ניתוח לכל עמוד: עבור כל עמוד, מבוצעת סדרה של פעולות:
- חילוץ טקסט: תוכן הטקסט המקורי של העמוד מחולץ.
- רינדור נוסחאות: נוסחאות מעובדות בפורמט LaTeX, מה שמבטיח ייצוג מדויק.
- תיאור נוסחה (סמנטי): נוצר תיאור סמנטי של כל נוסחה, הלוכד את משמעותה והקשרה.
- הסבר נוסחה: ניתן הסבר מפורט על כל נוסחה, המבהיר את מטרתה ותפקודה.
- תיאור גרף (סמנטי): נוצר תיאור סמנטי של כל גרף, המתאר את התכונות העיקריות שלו ואת ייצוג הנתונים.
- פרשנות גרף: ניתנת פרשנות של כל גרף, המסבירה את המגמות, הדפוסים והתובנות שהוא מעביר.
- יצירת מטא נתונים של עמוד: נוצרים מטא נתונים ספציפיים לעמוד, הכוללים מידע רלוונטי על תוכנו.
יצירת מטא נתונים ברמת המסמך: נוצרים מטא נתונים עבור המסמך כולו, המספקים סקירה מקיפה של תוכנו.
אחסון נתונים: התוכן והמטא נתונים שחולצו מועלים ל-Amazon S3 לאחסון קבוע.
יצירת בסיס ידע: נוצר בסיס ידע של Amazon Bedrock, הממנף את הנתונים המעובדים כדי לאפשר חיפוש ואחזור יעילים.
שימוש במאמרי מחקר מ-arXiv להדגמה
כדי להציג את היכולות המתוארות, נעשה שימוש במאמרי מחקר לדוגמה מ-arXiv. arXiv הוא שירות הפצה חינמי וארכיון גישה פתוחה מוכר, המארח כמעט 2.4 מיליון מאמרים מדעיים בתחומים שונים, כולל פיזיקה, מתמטיקה, מדעי המחשב, ביולוגיה כמותית, מימון כמותי, סטטיסטיקה, הנדסת חשמל ומדעי המערכות וכלכלה.
חילוץ נוסחאות ומטא נתונים באמצעות Claude של Anthropic
לאחר הכנת מסמכי התמונה, נעשה שימוש ב-Claude של Anthropic, הנגיש דרך ה-API של Amazon Bedrock Converse, כדי לחלץ נוסחאות ומטא נתונים. יתר על כן, ניתן למנף את ה-API של Amazon Bedrock Converse כדי ליצור הסברים בשפה פשוטה של הנוסחאות שחולצו. שילוב זה של יכולות חילוץ נוסחאות ומטא נתונים עם AI שיחתי מספק פתרון הוליסטי לעיבוד והבנת המידע הכלול במסמכי התמונה.
פרשנות גרפים ויצירת סיכומים
יכולת משמעותית נוספת של מודלי AI גנרטיביים רב-מודאליים היא היכולת שלהם לפרש גרפים וליצור סיכומים ומטא נתונים תואמים. להלן מודגם כיצד ניתן להשיג מטא נתונים עבור תרשימים וגרפים באמצעות אינטראקציה פשוטה בשפה טבעית עם המודלים.
יצירת מטא נתונים לשיפור יכולת החיפוש
תוך מינוף עיבוד שפה טבעית, ניתן ליצור מטא נתונים עבור מאמר המחקר כדי לשפר משמעותית את יכולת החיפוש שלו. מטא נתונים אלה מקיפים היבטים מרכזיים של המאמר, מה שמקל על איתור ואחזור מידע רלוונטי.
יצירת בסיס ידע של Amazon Bedrock למענה על שאלות
כאשר הנתונים מוכנים בקפידה, כולל נוסחאות שחולצו, תרשימים מנותחים ומטא נתונים מקיפים, נוצר בסיס ידע של Amazon Bedrock. בסיס ידע זה הופך את המידע למשאב הניתן לחיפוש, המאפשר יכולות מענה על שאלות. זה מאפשר גישה יעילה לידע הכלול במסמכים המעובדים. תהליך זה חוזר על עצמו מספר פעמים כדי להבטיח בסיס ידע חזק ומקיף.
שאילתת בסיס הידע לאחזור מידע ממוקד
ניתן לבצע שאילתות בבסיס הידע כדי לאחזר מידע ספציפי ממטא נתוני הנוסחאות והגרפים שחולצו במסמכים לדוגמה. עם קבלת שאילתה, המערכת מאחזרת קטעי טקסט רלוונטיים ממקור הנתונים. לאחר מכן נוצרת תגובה המבוססת על קטעים מאוחזרים אלה, מה שמבטיח שהתשובה מבוססת ישירות על חומר המקור. חשוב לציין, התגובה מצטטת גם את המקורות הרלוונטיים, ומספקת שקיפות ועקיבות.
האצת תובנות וקבלת החלטות מושכלת
תהליך הפקת התובנות ממסמכים מדעיים מורכבים היה באופן מסורתי משימה מייגעת. עם זאת, הופעתם של מודלי AI גנרטיביים רב-מודאליים שינתה מהותית תחום זה. על ידי רתימת יכולות ההבנה המתקדמות של שפה טבעית ותפיסה חזותית של Claude של Anthropic, ניתן כעת לחלץ במדויק נוסחאות ונתונים מתרשימים, מה שמוביל לתובנות מואצות ולקבלת החלטות מושכלת יותר.
טכנולוגיה זו מעצימה חוקרים, מדעני נתונים ומפתחים העובדים עם ספרות מדעית לשפר משמעותית את הפרודוקטיביות והדיוק שלהם. על ידי שילוב Claude של Anthropic בתהליך העבודה שלהם ב-Amazon Bedrock, הם יכולים לעבד מסמכים מורכבים בקנה מידה גדול, ולפנות זמן ומשאבים יקרי ערך כדי להתמקד במשימות ברמה גבוהה יותר ולחשוף תובנות חשובות מהנתונים שלהם. היכולת להפוך לאוטומטיים את ההיבטים המייגעים של ניתוח מסמכים מאפשרת לאנשי מקצוע להתרכז בהיבטים האסטרטגיים והיצירתיים יותר של עבודתם, ובסופו של דבר להניע חדשנות ולהאיץ את קצב הגילוי.