Amazon Bedrock と Claude によるドキュメント分析の効率化
Amazon Bedrock は、主要な AI プロバイダーの高性能な基盤モデル (FM) へのアクセスと利用を可能にする統合 API を提供します。このフルマネージドサービスは、セキュリティ、プライバシー、責任ある AI の実践を重視しながら、生成 AI アプリケーションの開発を簡素化します。特に、Anthropic’s Claude 3 Sonnet は、そのクラスの他の主要モデルを上回る卓越した視覚機能を備えています。Claude 3 Sonnet の主な強みは、不完全な品質の画像からでもテキストを正確に書き起こす能力にあります。この機能は、小売、物流、金融サービスなどの分野で重要な意味を持ちます。これらの分野では、画像、グラフィック、イラストに埋め込まれた重要な洞察が、テキストだけでは得られない情報を超える可能性があります。Anthropic’s Claude モデルの最新のイテレーションは、写真、チャート、グラフ、技術図面など、多様な視覚フォーマットを理解する上で顕著な能力を示しています。この汎用性により、ドキュメントからのより深い洞察の抽出、Web ベースのユーザーインターフェイスと広範な製品ドキュメントの処理、画像カタログメタデータの生成など、多数のアプリケーションが可能になります。
この議論では、これらのマルチモーダル生成 AI モデルを技術ドキュメントの管理を最適化するための実践的な応用について探ります。ソース資料から主要な情報を体系的に抽出して構造化することにより、これらのモデルは検索可能なナレッジベースの作成を容易にします。このナレッジベースにより、ユーザーは自分の作業に関連する特定のデータ、数式、視覚化を迅速に見つけることができます。ドキュメントの内容が細心の注意を払って整理されているため、研究者やエンジニアは高度な検索機能を利用できるようになり、特定の問い合わせに最も関連性の高い情報を特定できます。これにより、研究開発ワークフローが大幅に加速され、専門家は構造化されていない大量のデータを手動でふるいにかけるという面倒な作業から解放されます。
このソリューションは、科学技術コミュニティが直面する固有の課題に対処する上でのマルチモーダル生成 AI の変革の可能性を強調しています。技術ドキュメントのインデックス作成とタグ付けを自動化することにより、これらの強力なモデルは、より効率的な知識管理に貢献し、さまざまな業界でイノベーションを促進します。
包括的なソリューションのためのサポートサービスの活用
Amazon Bedrock 上の Anthropic’s Claude と連携して、このソリューションは他のいくつかの主要なサービスを統合します。
Amazon SageMaker JupyterLab: これは、ノートブック、コード、およびデータ用に調整された Web ベースの対話型開発環境 (IDE) です。SageMaker JupyterLab アプリケーションは、柔軟で拡張可能なインターフェイスを提供し、機械学習 (ML) ワークフローの構成と配置を容易にします。このソリューション内では、JupyterLab は、数式とチャートの処理を担当するコードを実行するためのプラットフォームとして機能します。
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 は、事実上あらゆる量のデータを安全に保存および保護するために設計された堅牢なオブジェクトストレージサービスを提供します。このコンテキストでは、Amazon S3 は、このソリューションの基礎となるサンプルドキュメントを保存するために使用されます。
AWS Lambda: AWS Lambda は、データの変更、アプリケーションの状態の変化、ユーザーアクションなどの事前定義されたトリガーに応答してコードを実行するコンピューティングサービスです。Amazon S3 や Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) などのサービスが Lambda 関数を直接トリガーできるため、多様なリアルタイムのサーバーレスデータ処理システムを作成できます。
ドキュメント処理のためのステップバイステップのワークフロー
ソリューションのワークフローは次のように構成されています。
ドキュメントのセグメント化: 最初のステップでは、PDF ドキュメントを個々のページに分割し、PNG ファイルとして保存します。これにより、後続のページごとの処理が容易になります。
ページごとの分析: 各ページに対して、一連の操作が実行されます。
- テキスト抽出: ページの元のテキストコンテンツが抽出されます。
- 数式のレンダリング: 数式は LaTeX 形式でレンダリングされ、正確な表現が保証されます。
- 数式の説明 (意味): 各数式の意味的な説明が生成され、その意味とコンテキストがキャプチャされます。
- 数式の解説: 各数式の詳細な説明が提供され、その目的と機能が明確になります。
- グラフの説明 (意味): 各グラフの意味的な説明が生成され、その主要な機能とデータ表現が概説されます。
- グラフの解釈: 各グラフの解釈が提供され、それが伝える傾向、パターン、および洞察が説明されます。
- ページメタデータの生成: ページ固有のメタデータが生成され、そのコンテンツに関する関連情報が含まれます。
ドキュメントレベルのメタデータ生成: ドキュメント全体のメタデータが生成され、その内容の包括的な概要が提供されます。
データストレージ: 抽出されたコンテンツとメタデータは、永続的なストレージのために Amazon S3 にアップロードされます。
ナレッジベースの作成: Amazon Bedrock ナレッジベースが作成され、処理されたデータを活用して効率的な検索と取得を可能にします。
デモンストレーションのための arXiv 研究論文の活用
説明されている機能を紹介するために、arXiv のサンプル研究論文が使用されます。arXiv は、広く認識されている無料の配布サービスおよびオープンアクセスアーカイブであり、物理学、数学、コンピューターサイエンス、定量生物学、定量ファイナンス、統計学、電気工学およびシステム科学、経済学など、さまざまな分野にわたる約 240 万件の学術論文をホストしています。
Anthropic’s Claude を使用した数式とメタデータの抽出
画像ドキュメントが準備されたら、Amazon Bedrock Converse API を介してアクセスされる Anthropic’s Claude を利用して、数式とメタデータを抽出します。さらに、Amazon Bedrock Converse API を活用して、抽出された数式の平易な言語での説明を生成できます。数式とメタデータの抽出機能と会話型 AI のこの組み合わせにより、画像ドキュメントに含まれる情報を処理および理解するための総合的なソリューションが提供されます。
グラフの解釈と要約の生成
マルチモーダル生成 AI モデルのもう 1 つの重要な機能は、グラフを解釈し、対応する要約とメタデータを生成する能力です。以下は、モデルとの単純な自然言語の相互作用を通じて、チャートとグラフのメタデータを取得する方法を示しています。
検索性を向上させるためのメタデータの生成
自然言語処理を活用して、研究論文のメタデータを生成し、検索性を大幅に向上させることができます。このメタデータには、論文の主要な側面が含まれており、関連情報の特定と取得が容易になります。
質疑応答のための Amazon Bedrock ナレッジベースの作成
抽出された数式、分析されたチャート、包括的なメタデータなど、データが細心の注意を払って準備されたら、Amazon Bedrock ナレッジベースが作成されます。このナレッジベースは、情報を検索可能なリソースに変換し、質疑応答機能を有効にします。これにより、処理されたドキュメントに含まれる知識への効率的なアクセスが容易になります。このプロセスは複数回繰り返され、堅牢で包括的なナレッジベースが確保されます。
ターゲットを絞った情報検索のためのナレッジベースのクエリ
ナレッジベースをクエリして、サンプルドキュメント内の抽出された数式とグラフのメタデータから特定の情報を取得できます。クエリを受信すると、システムはデータソースから関連するテキストのチャンクを取得します。次に、これらの取得されたチャンクに基づいて応答が生成され、回答がソース資料に直接基づいていることが保証されます。重要なことに、応答は関連するソースも引用し、透明性とトレーサビリティを提供します。
洞察の加速と情報に基づいた意思決定
複雑な科学ドキュメントから洞察を抽出するプロセスは、従来、手間のかかる作業でした。しかし、マルチモーダル生成 AI の出現により、この分野は根本的に変化しました。Anthropic’s Claude の高度な自然言語理解と視覚認識機能を活用することにより、チャートから数式とデータを正確に抽出することが可能になり、洞察の加速とより情報に基づいた意思決定につながります。
このテクノロジーは、科学文献を扱う研究者、データサイエンティスト、開発者が生産性と精度を大幅に向上させることを可能にします。Anthropic’s Claude を Amazon Bedrock 上のワークフローに統合することで、複雑なドキュメントを大規模に処理し、貴重な時間とリソースを解放して、より高度なタスクに集中し、データから貴重な洞察を発見できます。ドキュメント分析の面倒な側面を自動化する機能により、専門家は仕事のより戦略的で創造的な側面に集中できるようになり、最終的にイノベーションを推進し、発見のペースを加速します。