Literatur ilmiah dan teknik sering kali dicirikan oleh penyajian informasi yang padat, termasuk rumus matematika yang rumit, bagan terperinci, dan grafik kompleks. Mengekstrak wawasan yang bermakna dari dokumen-dokumen ini dapat menjadi rintangan yang signifikan, menuntut waktu dan upaya yang besar, terutama ketika berhadapan dengan kumpulan data yang luas. Munculnya AI generatif multi-modal, yang dicontohkan oleh Claude dari Anthropic yang tersedia di Amazon Bedrock, menawarkan solusi transformatif untuk tantangan ini. Pendekatan ini memungkinkan pengindeksan dan pemberian tag otomatis pada dokumen teknis, menyederhanakan pemrosesan rumus ilmiah dan visualisasi data, dan memungkinkan pengisian Basis Pengetahuan Amazon Bedrock dengan metadata yang komprehensif.
Menyederhanakan Analisis Dokumen dengan Amazon Bedrock dan Claude
Amazon Bedrock menyediakan API terpadu untuk mengakses dan memanfaatkan berbagai model dasar (FM) berkinerja tinggi dari penyedia AI terkemuka. Layanan yang dikelola sepenuhnya ini menyederhanakan pengembangan aplikasi AI generatif, yang menekankan keamanan, privasi, dan praktik AI yang bertanggung jawab. Claude 3 Sonnet dari Anthropic, khususnya, menonjol dengan kemampuan visinya yang luar biasa, melampaui model terkemuka lainnya di kelasnya. Kekuatan utama Claude 3 Sonnet terletak pada kemampuannya untuk secara akurat menyalin teks dari gambar, bahkan gambar dengan kualitas yang tidak sempurna. Kemampuan ini memiliki implikasi yang signifikan untuk sektor-sektor seperti ritel, logistik, dan layanan keuangan, di mana wawasan penting dapat disematkan dalam gambar, grafik, atau ilustrasi, melebihi informasi yang tersedia dalam teks saja. Iterasi terbaru dari model Claude Anthropic menunjukkan kemahiran luar biasa dalam memahami beragam format visual, yang mencakup foto, bagan, grafik, dan diagram teknis. Fleksibilitas ini membuka banyak aplikasi, termasuk mengekstraksi wawasan yang lebih dalam dari dokumen, memproses antarmuka pengguna berbasis web dan dokumentasi produk yang ekstensif, menghasilkan metadata katalog gambar, dan banyak lagi.
Diskusi ini akan mengeksplorasi penerapan praktis dari model AI generatif multi-modal ini untuk mengoptimalkan pengelolaan dokumen teknis. Dengan mengekstraksi dan menstrukturkan informasi kunci secara sistematis dari materi sumber, model-model ini memfasilitasi pembuatan basis pengetahuan yang dapat dicari. Basis pengetahuan ini memberdayakan pengguna untuk dengan cepat menemukan data, rumus, dan visualisasi spesifik yang relevan dengan pekerjaan mereka. Dengan konten dokumen yang diatur dengan cermat, para peneliti dan insinyur mendapatkan akses ke kemampuan pencarian tingkat lanjut, yang memungkinkan mereka untuk menunjukkan informasi yang paling relevan untuk pertanyaan spesifik mereka. Hal ini menyebabkan percepatan substansial dari alur kerja penelitian dan pengembangan, membebaskan para profesional dari tugas yang melelahkan untuk memilah-milah secara manual sejumlah besar data yang tidak terstruktur.
Solusi ini menggarisbawahi potensi transformatif AI generatif multi-modal dalam mengatasi tantangan unik yang dihadapi oleh komunitas ilmiah dan teknik. Dengan mengotomatiskan pengindeksan dan pemberian tag pada dokumen teknis, model-model canggih ini berkontribusi pada pengelolaan pengetahuan yang lebih efisien dan mendorong inovasi di berbagai spektrum industri.
Memanfaatkan Layanan Pendukung untuk Solusi Komprehensif
Bersamaan dengan Claude dari Anthropic di Amazon Bedrock, solusi ini mengintegrasikan beberapa layanan kunci lainnya:
Amazon SageMaker JupyterLab: Lingkungan pengembangan interaktif (IDE) berbasis web ini dirancang untuk notebook, kode, dan data. Aplikasi SageMaker JupyterLab menawarkan antarmuka yang fleksibel dan luas, memfasilitasi konfigurasi dan pengaturan alur kerja machine learning (ML). Dalam solusi ini, JupyterLab berfungsi sebagai platform untuk mengeksekusi kode yang bertanggung jawab untuk memproses rumus dan bagan.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 menyediakan layanan penyimpanan objek yang kuat yang dirancang untuk penyimpanan yang aman dan perlindungan volume data yang hampir tidak terbatas. Dalam konteks ini, Amazon S3 digunakan untuk menyimpan dokumen sampel yang menjadi dasar solusi ini.
AWS Lambda: AWS Lambda adalah layanan komputasi yang mengeksekusi kode sebagai respons terhadap pemicu yang telah ditentukan sebelumnya, seperti modifikasi data, perubahan status aplikasi, atau tindakan pengguna. Kemampuan layanan seperti Amazon S3 dan Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) untuk secara langsung memicu fungsi Lambda memungkinkan pembuatan beragam sistem pemrosesan data tanpa server secara real-time.
Alur Kerja Langkah-demi-Langkah untuk Pemrosesan Dokumen
Alur kerja solusi disusun sebagai berikut:
Segmentasi Dokumen: Langkah awal melibatkan pembagian dokumen PDF menjadi halaman-halaman individual, yang kemudian disimpan sebagai file PNG. Ini memfasilitasi pemrosesan per halaman berikutnya.
Analisis Per Halaman: Untuk setiap halaman, serangkaian operasi dilakukan:
- Ekstraksi Teks: Konten teks asli halaman diekstraksi.
- Rendering Rumus: Rumus dirender dalam format LaTeX, memastikan representasi yang akurat.
- Deskripsi Rumus (Semantik): Deskripsi semantik dari setiap rumus dihasilkan, menangkap makna dan konteksnya.
- Penjelasan Rumus: Penjelasan terperinci dari setiap rumus disediakan, mengklarifikasi tujuan dan fungsinya.
- Deskripsi Grafik (Semantik): Deskripsi semantik dari setiap grafik dihasilkan, menguraikan fitur-fitur utama dan representasi datanya.
- Interpretasi Grafik: Interpretasi dari setiap grafik disediakan, menjelaskan tren, pola, dan wawasan yang disampaikannya.
- Pembuatan Metadata Halaman: Metadata khusus untuk halaman tersebut dihasilkan, yang mencakup informasi relevan tentang kontennya.
Pembuatan Metadata Tingkat Dokumen: Metadata dihasilkan untuk seluruh dokumen, memberikan gambaran umum yang komprehensif tentang isinya.
Penyimpanan Data: Konten dan metadata yang diekstraksi diunggah ke Amazon S3 untuk penyimpanan persisten.
Pembuatan Basis Pengetahuan: Basis pengetahuan Amazon Bedrock dibuat, memanfaatkan data yang diproses untuk memungkinkan pencarian dan pengambilan yang efisien.
Memanfaatkan Makalah Penelitian arXiv untuk Demonstrasi
Untuk menampilkan kemampuan yang dijelaskan, contoh makalah penelitian dari arXiv digunakan. arXiv adalah layanan distribusi gratis dan arsip akses terbuka yang diakui secara luas, yang menampung hampir 2,4 juta artikel ilmiah yang mencakup berbagai bidang, termasuk fisika, matematika, ilmu komputer, biologi kuantitatif, keuangan kuantitatif, statistik, teknik elektro dan ilmu sistem, dan ekonomi.
Mengekstraksi Rumus dan Metadata dengan Claude dari Anthropic
Setelah dokumen gambar disiapkan, Claude dari Anthropic, yang diakses melalui Amazon Bedrock Converse API, digunakan untuk mengekstraksi rumus dan metadata. Selain itu, Amazon Bedrock Converse API dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan penjelasan bahasa sederhana dari rumus yang diekstraksi. Kombinasi kemampuan ekstraksi rumus dan metadata dengan AI percakapan ini memberikan solusi holistik untuk memproses dan memahami informasi yang terkandung dalam dokumen gambar.
Menafsirkan Grafik dan Menghasilkan Ringkasan
Kemampuan signifikan lainnya dari model AI generatif multi-modal adalah kemampuannya untuk menafsirkan grafik dan menghasilkan ringkasan dan metadata yang sesuai. Berikut ini menggambarkan bagaimana metadata untuk bagan dan grafik dapat diperoleh melalui interaksi bahasa alami yang sederhana dengan model.
Menghasilkan Metadata untuk Peningkatan Kemampuan Pencarian
Memanfaatkan pemrosesan bahasa alami, metadata untuk makalah penelitian dapat dihasilkan untuk secara signifikan meningkatkan kemampuan pencariannya. Metadata ini mencakup aspek-aspek kunci dari makalah tersebut, membuatnya lebih mudah untuk menemukan dan mengambil informasi yang relevan.
Membuat Basis Pengetahuan Amazon Bedrock untuk Menjawab Pertanyaan
Dengan data yang disiapkan dengan cermat, termasuk rumus yang diekstraksi, bagan yang dianalisis, dan metadata yang komprehensif, basis pengetahuan Amazon Bedrock dibuat. Basis pengetahuan ini mengubah informasi menjadi sumber daya yang dapat dicari, memungkinkan kemampuan menjawab pertanyaan. Ini memfasilitasi akses yang efisien ke pengetahuan yang terkandung dalam dokumen yang diproses. Proses ini diulang beberapa kali untuk memastikan basis pengetahuan yang kuat dan komprehensif.
Meminta Basis Pengetahuan untuk Pengambilan Informasi yang Ditargetkan
Basis pengetahuan dapat ditanyakan untuk mengambil informasi spesifik dari metadata rumus dan grafik yang diekstraksi dalam dokumen sampel. Setelah menerima kueri, sistem mengambil potongan teks yang relevan dari sumber data. Respons kemudian dihasilkan berdasarkan potongan-potongan yang diambil ini, memastikan bahwa jawabannya didasarkan langsung pada materi sumber. Yang penting, respons juga mengutip sumber-sumber yang relevan, memberikan transparansi dan ketertelusuran.
Mempercepat Wawasan dan Pengambilan Keputusan yang Terinformasi
Proses mengekstraksi wawasan dari dokumen ilmiah yang kompleks secara tradisional merupakan pekerjaan yang melelahkan. Namun, munculnya AI generatif multi-modal telah secara fundamental mengubah domain ini. Dengan memanfaatkan pemahaman bahasa alami yang canggih dan kemampuan persepsi visual Claude dari Anthropic, sekarang dimungkinkan untuk secara akurat mengekstrak rumus dan data dari bagan, yang mengarah pada wawasan yang dipercepat dan pengambilan keputusan yang lebih terinformasi.
Teknologi ini memberdayakan para peneliti, ilmuwan data, dan pengembang yang bekerja dengan literatur ilmiah untuk secara signifikan meningkatkan produktivitas dan akurasi mereka. Dengan mengintegrasikan Claude dari Anthropic ke dalam alur kerja mereka di Amazon Bedrock, mereka dapat memproses dokumen kompleks dalam skala besar, membebaskan waktu dan sumber daya yang berharga untuk fokus pada tugas-tugas tingkat yang lebih tinggi dan mengungkap wawasan berharga dari data mereka. Kemampuan untuk mengotomatiskan aspek-aspek yang membosankan dari analisis dokumen memungkinkan para profesional untuk berkonsentrasi pada aspek pekerjaan mereka yang lebih strategis dan kreatif, yang pada akhirnya mendorong inovasi dan mempercepat laju penemuan.