ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ 'ਤੇ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ

ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਬੈਡਰੋਕ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ

Amazon Bedrock ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ (FMs) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ API ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਅਭਿਆਸਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। Anthropic ਦਾ Claude 3 Sonnet, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਆਪਣੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਪਣੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। Claude 3 Sonnet ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤਾਕਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਪੂਰਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਵੀ। ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਪ੍ਰਚੂਨ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਰਗੇ ਸੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ, ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। Anthropic ਦੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿਭਿੰਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਮਾਲ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਆਂ, ਚਾਰਟ, ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਡੂੰਘੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ, ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਉਤਪਾਦ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਚਿੱਤਰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਹ ਚਰਚਾ ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੇਗੀ। ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਉਣ ਦੁਆਰਾ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖਾਸ ਡੇਟਾ, ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲੱਭਣ ਦੀ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਖਾਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਵੇਗ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟਣ ਦੇ ਮਿਹਨਤੀ ਕੰਮ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਹੱਲ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਹੱਲ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ

Anthropic’s Claude on Amazon Bedrock ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਹੱਲ ਕਈ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• Amazon SageMaker JupyterLab: ਇਹ ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਤ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਐਨਵਾਇਰਨਮੈਂਟ (IDE) ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ, ਕੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। SageMaker JupyterLab ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਹੱਲ ਦੇ ਅੰਦਰ, JupyterLab ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਅਤੇ ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, Amazon S3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਮੂਨਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਹੱਲ ਦਾ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

• AWS Lambda: AWS Lambda ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟ ਸੇਵਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਟਰਿਗਰਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸੋਧਾਂ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਥਿਤੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। Amazon S3 ਅਤੇ Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) ਵਰਗੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ Lambda ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿਭਿੰਨ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਡੇਟਾ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਵਰਕਫਲੋ

ਹੱਲ ਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੈ:

1. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੰਡ: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਵਿੱਚ PDF ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੰਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫਿਰ PNG ਫਾਈਲਾਂ ਵਜੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ-ਪੰਨਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

2. ਪ੍ਰਤੀ-ਪੰਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਹਰੇਕ ਪੰਨੇ ਲਈ, ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:

   1. ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ: ਪੰਨੇ ਦੀ ਮੂਲ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
   2. ਫਾਰਮੂਲਾ ਰੈਂਡਰਿੰਗ: ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਨੂੰ LaTeX ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰੈਂਡਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
   3. ਫਾਰਮੂਲਾ ਵਰਣਨ (ਅਰਥਾਤਮਕ): ਹਰੇਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦਾ ਇੱਕ ਅਰਥਾਤਮਕ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
   4. ਫਾਰਮੂਲਾ ਵਿਆਖਿਆ: ਹਰੇਕ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
   5. ਗ੍ਰਾਫ ਵਰਣਨ (ਅਰਥਾਤਮਕ): ਹਰੇਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦਾ ਇੱਕ ਅਰਥਾਤਮਕ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
   6. ਗ੍ਰਾਫ ਵਿਆਖਿਆ: ਹਰੇਕ ਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਰੁਝਾਨਾਂ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।
   7. ਪੰਨਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ: ਪੰਨੇ ਲਈ ਖਾਸ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਾਰੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

3. ਦਸਤਾਵੇਜ਼-ਪੱਧਰ ਦਾ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ: ਪੂਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

4. ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ: ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਸਟੋਰੇਜ ਲਈ Amazon S3 ‘ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

5. ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨਿਰਮਾਣ: ਇੱਕ Amazon Bedrock ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ arXiv ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਵਰਣਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, arXiv ਤੋਂ ਉਦਾਹਰਨ ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। arXiv ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਮੁਫਤ ਵੰਡ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਐਕਸੈਸ ਆਰਕਾਈਵ ਹੈ, ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਗਣਿਤ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਵਿੱਤ, ਅੰਕੜੇ, ਇਲੈਕਟ੍ਰੀਕਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਲਗਭਗ 2.4 ਮਿਲੀਅਨ ਵਿਦਵਤਾ ਭਰਪੂਰ ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਨਾਲ ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੱਢਣਾ

ਇੱਕ ਵਾਰ ਚਿੱਤਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਉਡ, Amazon Bedrock Converse API ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੱਢਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Amazon Bedrock Converse API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸਾਦੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਫਾਰਮੂਲਾ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਨਾਲ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਚਿੱਤਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਝ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ

ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਖੇਪਾਂ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਚਾਰਟਾਂ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਧਾਰਨ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਖੋਜਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਦੀ ਖੋਜਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪੇਪਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਲਈ ਇੱਕ Amazon Bedrock ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣਾ

ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਫਾਰਮੂਲੇ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਚਾਰਟ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇੱਕ Amazon Bedrock ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਗਿਆਨ ਤੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਈ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ

ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਨਮੂਨਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਤੋਂ ਖਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ‘ਤੇ, ਸਿਸਟਮ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਜਵਾਬ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਵੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤੇਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣੇ

ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਗਿਆਨਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਿਹਨਤੀ ਕੰਮ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਆਗਮਨ ਨੇ ਇਸ ਡੋਮੇਨ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਧਾਰਨਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਹੁਣ ਚਾਰਟਾਂ ਤੋਂ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੱਢਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣੇ ਸੰਭਵ ਹਨ।

ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਾਹਿਤ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ Amazon Bedrock ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਉਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਔਖੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਰਣਨੀਤਕ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।