Использование возможностей Claude от Anthropic на Amazon Bedrock для расширенной обработки документов
Научная и инженерная литература часто характеризуется плотным представлением информации, включая сложные математические формулы, подробные диаграммы и сложные графики. Извлечение значимой информации из этих документов может быть серьезным препятствием, требующим значительных затрат времени и усилий, особенно при работе с обширными наборами данных. Появление мультимодального генеративного ИИ, примером которого является Claude от Anthropic, доступный на Amazon Bedrock, предлагает революционное решение этой проблемы. Этот подход позволяет автоматизировать индексирование и тегирование технических документов, оптимизируя обработку научных формул и визуализаций данных, а также позволяя наполнять базы знаний Amazon Bedrock исчерпывающими метаданными.
Оптимизация анализа документов с помощью Amazon Bedrock и Claude
Amazon Bedrock предоставляет унифицированный API для доступа и использования ряда высокопроизводительных базовых моделей (FM) от ведущих поставщиков ИИ. Этот полностью управляемый сервис упрощает разработку приложений генеративного ИИ, уделяя особое внимание безопасности, конфиденциальности и ответственным методам использования ИИ. Claude 3 Sonnet от Anthropic, в частности, выделяется своими исключительными возможностями зрения, превосходя другие ведущие модели в своем классе. Ключевым преимуществом Claude 3 Sonnet является его способность точно транскрибировать текст с изображений, даже с изображений неидеального качества. Эта возможность имеет важное значение для таких секторов, как розничная торговля, логистика и финансовые услуги, где важная информация может быть встроена в изображения, графики или иллюстрации, превосходя информацию, доступную только в тексте. Последние итерации моделей Claude от Anthropic демонстрируют замечательное мастерство в понимании различных визуальных форматов, включая фотографии, диаграммы, графики и технические схемы. Эта универсальность открывает множество приложений, включая извлечение более глубокой информации из документов, обработку веб-интерфейсов пользователя и обширной документации по продуктам, создание метаданных каталога изображений и многое другое.
В этом обсуждении будет рассмотрено практическое применение этих мультимодальных генеративных моделей ИИ для оптимизации управления техническими документами. Систематически извлекая и структурируя ключевую информацию из исходных материалов, эти модели облегчают создание базы знаний с возможностью поиска. Эта база знаний позволяет пользователям быстро находить конкретные данные, формулы и визуализации, относящиеся к их работе. Благодаря тщательно организованному содержимому документов исследователи и инженеры получают доступ к расширенным возможностям поиска, что позволяет им точно определять наиболее релевантную информацию для своих конкретных запросов. Это приводит к значительному ускорению рабочих процессов исследований и разработок, освобождая специалистов от трудоемкой задачи ручного просеивания огромных объемов неструктурированных данных.
Это решение подчеркивает преобразующий потенциал мультимодального генеративного ИИ в решении уникальных проблем, с которыми сталкиваются научные и инженерные сообщества. Автоматизируя индексирование и тегирование технических документов, эти мощные модели способствуют более эффективному управлению знаниями и стимулируют инновации в различных отраслях.
Использование вспомогательных сервисов для комплексного решения
В сочетании с Claude от Anthropic на Amazon Bedrock это решение интегрирует несколько других ключевых сервисов:
Amazon SageMaker JupyterLab: Эта веб-среда интерактивной разработки (IDE) предназначена для записных книжек, кода и данных. Приложение SageMaker JupyterLab предлагает гибкий и расширяемый интерфейс, облегчающий настройку и организацию рабочих процессов машинного обучения (ML). В рамках этого решения JupyterLab служит платформой для выполнения кода, отвечающего за обработку формул и диаграмм.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3 предоставляет надежный сервис хранения объектов, предназначенный для безопасного хранения и защиты практически любого объема данных. В этом контексте Amazon S3 используется для хранения образцов документов, которые составляют основу этого решения.
AWS Lambda: AWS Lambda — это вычислительный сервис, который выполняет код в ответ на предопределенные триггеры, такие как изменения данных, изменения состояния приложения или действия пользователя. Способность таких сервисов, как Amazon S3 и Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), напрямую запускать функции Lambda позволяет создавать различные системы обработки данных без сервера в реальном времени.
Пошаговый рабочий процесс обработки документов
Рабочий процесс решения структурирован следующим образом:
Сегментация документа: Начальный этап включает разделение PDF-документа на отдельные страницы, которые затем сохраняются в виде файлов PNG. Это облегчает последующую постраничную обработку.
Постраничный анализ: Для каждой страницы выполняется ряд операций:
- Извлечение текста: Извлекается исходный текстовый контент страницы.
- Рендеринг формул: Формулы отображаются в формате LaTeX, обеспечивая точное представление.
- Описание формулы (семантическое): Генерируется семантическое описание каждой формулы, отражающее ее значение и контекст.
- Объяснение формулы: Предоставляется подробное объяснение каждой формулы, разъясняющее ее назначение и функциональность.
- Описание графика (семантическое): Генерируется семантическое описание каждого графика, описывающее его ключевые особенности и представление данных.
- Интерпретация графика: Предоставляется интерпретация каждого графика, объясняющая тенденции, закономерности и выводы, которые он передает.
- Генерация метаданных страницы: Генерируются метаданные, специфичные для страницы, включающие релевантную информацию о ее содержимом.
Генерация метаданных на уровне документа: Генерируются метаданные для всего документа, обеспечивающие исчерпывающий обзор его содержимого.
Хранение данных: Извлеченный контент и метаданные загружаются в Amazon S3 для постоянного хранения.
Создание базы знаний: Создается база знаний Amazon Bedrock, использующая обработанные данные для обеспечения эффективного поиска и извлечения.
Использование исследовательских работ arXiv для демонстрации
Чтобы продемонстрировать описанные возможности, используются примеры исследовательских работ из arXiv. arXiv — это широко признанный бесплатный сервис распространения и архив открытого доступа, содержащий около 2,4 миллиона научных статей в различных областях, включая физику, математику, информатику, количественную биологию, количественные финансы, статистику, электротехнику и системотехнику, а также экономику.
Извлечение формул и метаданных с помощью Claude от Anthropic
После подготовки документов-изображений Claude от Anthropic, доступный через Amazon Bedrock Converse API, используется для извлечения формул и метаданных. Кроме того, Amazon Bedrock Converse API можно использовать для создания объяснений извлеченных формул на простом языке. Это сочетание возможностей извлечения формул и метаданных с разговорным ИИ обеспечивает комплексное решение для обработки и понимания информации, содержащейся в документах-изображениях.
Интерпретация графиков и создание сводок
Еще одной важной возможностью мультимодальных генеративных моделей ИИ является их способность интерпретировать графики и создавать соответствующие сводки и метаданные. Ниже показано, как можно получить метаданные для диаграмм и графиков с помощью простого взаимодействия с моделями на естественном языке.
Генерация метаданных для улучшения возможностей поиска
Используя обработку естественного языка, можно сгенерировать метаданные для исследовательской работы, чтобы значительно улучшить ее возможности поиска. Эти метаданные охватывают ключевые аспекты статьи, упрощая поиск и извлечение релевантной информации.
Создание базы знаний Amazon Bedrock для ответов на вопросы
Благодаря тщательно подготовленным данным, включая извлеченные формулы, проанализированные диаграммы и исчерпывающие метаданные, создается база знаний Amazon Bedrock. Эта база знаний преобразует информацию в ресурс с возможностью поиска, обеспечивая возможности ответов на вопросы. Это облегчает эффективный доступ к знаниям, содержащимся в обработанных документах. Этот процесс повторяется несколько раз, чтобы обеспечить надежную и исчерпывающую базу знаний.
Запрос к базе знаний для целевого извлечения информации
К базе знаний можно обратиться с запросом на извлечение конкретной информации из извлеченных метаданных формул и графиков в образцах документов. Получив запрос, система извлекает соответствующие фрагменты текста из источника данных. Затем на основе этих извлеченных фрагментов генерируется ответ, гарантирующий, что ответ непосредственно основан на исходном материале. Важно отметить, что в ответе также указываются соответствующие источники, обеспечивая прозрачность и отслеживаемость.
Ускорение получения информации и принятие обоснованных решений
Процесс извлечения информации из сложных научных документов традиционно был трудоемким. Однако появление мультимодального генеративного ИИ коренным образом изменило эту область. Используя расширенные возможности понимания естественного языка и визуального восприятия Claude от Anthropic, теперь можно точно извлекать формулы и данные из диаграмм, что приводит к ускоренному получению информации и принятию более обоснованных решений.
Эта технология позволяет исследователям, специалистам по данным и разработчикам, работающим с научной литературой, значительно повысить свою производительность и точность. Интегрируя Claude от Anthropic в свой рабочий процесс на Amazon Bedrock, они могут обрабатывать сложные документы в масштабе, высвобождая ценное время и ресурсы, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого уровня и раскрывать ценную информацию из своих данных. Возможность автоматизировать утомительные аспекты анализа документов позволяет профессионалам сосредоточиться на более стратегических и творческих аспектах своей работы, в конечном итоге стимулируя инновации и ускоряя темпы открытий.