Amazon Bedrock ve Claude ile Belge Analizini Kolaylaştırma
Amazon Bedrock, önde gelen yapay zeka sağlayıcılarının yüksek performanslı temel modellerine (FM’ler) erişmek ve bunları kullanmak için birleşik bir API sağlar. Bu tam olarak yönetilen hizmet, güvenlik, gizlilik ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını vurgulayarak üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini basitleştirir. Anthropic’s Claude 3 Sonnet, özellikle sınıfındaki diğer önde gelen modelleri geride bırakan olağanüstü vizyon yetenekleriyle öne çıkıyor. Claude 3 Sonnet’in temel bir gücü, kusurlu kalitede olanlar da dahil olmak üzere görüntülerdeki metni doğru bir şekilde yazıya dökme yeteneğidir. Bu yeteneğin, tek başına metinde bulunan bilgileri aşan, görüntülere, grafiklere veya çizimlere gömülü önemli içgörülerin olabileceği perakende, lojistik ve finansal hizmetler gibi sektörler için önemli etkileri vardır. Anthropic’in Claude modellerinin en son yinelemeleri, fotoğraflar, çizelgeler, grafikler ve teknik diyagramları kapsayan çeşitli görsel formatları anlamada dikkate değer bir yeterlilik sergiliyor. Bu çok yönlülük, belgelerden daha derin içgörüler elde etmek, web tabanlı kullanıcı arayüzlerini ve kapsamlı ürün belgelerini işlemek, görüntü kataloğu meta verileri oluşturmak ve çok daha fazlası dahil olmak üzere çok sayıda uygulamanın kilidini açar.
Bu tartışma, teknik belgelerin yönetimini optimize etmek için bu çok modlu üretken yapay zeka modellerinin pratik uygulamasını inceleyecektir. Bu modeller, kaynak materyallerden önemli bilgileri sistematik olarak çıkarıp yapılandırarak, aranabilir bir bilgi tabanının oluşturulmasını kolaylaştırır. Bu bilgi tabanı, kullanıcıların çalışmalarıyla ilgili belirli verileri, formülleri ve görselleştirmeleri hızla bulmalarını sağlar. Belge içeriği titizlikle düzenlendiğinde, araştırmacılar ve mühendisler, özel sorguları için en uygun bilgileri belirlemelerini sağlayan gelişmiş arama yeteneklerine erişir. Bu, araştırma ve geliştirme iş akışlarının önemli ölçüde hızlanmasına yol açar ve profesyonelleri büyük miktarlarda yapılandırılmamış verileri manuel olarak inceleme zahmetli görevinden kurtarır.
Bu çözüm, bilimsel ve mühendislik topluluklarının karşılaştığı benzersiz zorlukları ele almada çok modlu üretken yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinin altını çiziyor. Bu güçlü modeller, teknik belgelerin indekslenmesini ve etiketlenmesini otomatikleştirerek, daha verimli bilgi yönetimine katkıda bulunur ve çeşitli endüstrilerde inovasyonu teşvik eder.
Kapsamlı Bir Çözüm için Destekleyici Hizmetlerden Yararlanma
Amazon Bedrock’taki Anthropic’s Claude ile birlikte, bu çözüm diğer birkaç önemli hizmeti de entegre eder:
Amazon SageMaker JupyterLab: Bu web tabanlı etkileşimli geliştirme ortamı (IDE), not defterleri, kod ve veriler için özel olarak tasarlanmıştır. SageMaker JupyterLab uygulaması, makine öğrenimi (ML) iş akışlarının yapılandırılmasını ve düzenlenmesini kolaylaştıran esnek ve geniş bir arayüz sunar. Bu çözümde JupyterLab, formülleri ve grafikleri işlemekten sorumlu kodu yürütmek için platform görevi görür.
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3): Amazon S3, neredeyse her hacimdeki veriyi güvenli bir şekilde depolamak ve korumak için tasarlanmış sağlam bir nesne depolama hizmeti sağlar. Bu bağlamda, Amazon S3, bu çözümün temelini oluşturan örnek belgeleri depolamak için kullanılır.
AWS Lambda: AWS Lambda, veri değişiklikleri, uygulama durumu değişiklikleri veya kullanıcı eylemleri gibi önceden tanımlanmış tetikleyicilere yanıt olarak kodu yürüten bir hesaplama hizmetidir. Amazon S3 ve Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) gibi hizmetlerin Lambda işlevlerini doğrudan tetikleme yeteneği, çeşitli gerçek zamanlı sunucusuz veri işleme sistemlerinin oluşturulmasını sağlar.
Belge İşleme için Adım Adım İş Akışı
Çözümün iş akışı aşağıdaki gibi yapılandırılmıştır:
Belge Bölümleme: İlk adım, PDF belgesinin her biri PNG dosyası olarak kaydedilen ayrı sayfalara bölünmesini içerir. Bu, sonraki sayfa başına işlemeyi kolaylaştırır.
Sayfa Başına Analiz: Her sayfa için bir dizi işlem gerçekleştirilir:
- Metin Çıkarma: Sayfanın orijinal metin içeriği çıkarılır.
- Formül Oluşturma: Formüller, doğru gösterimi sağlayacak şekilde LaTeX biçiminde oluşturulur.
- Formül Açıklaması (Semantik): Her formülün anlamını ve bağlamını yakalayan semantik bir açıklaması oluşturulur.
- Formül Açıklaması: Her formülün amacını ve işlevselliğini açıklayan ayrıntılı bir açıklaması sağlanır.
- Grafik Açıklaması (Semantik): Her grafiğin temel özelliklerini ve veri gösterimini özetleyen semantik bir açıklaması oluşturulur.
- Grafik Yorumu: Her grafiğin ilettiği eğilimleri, kalıpları ve içgörüleri açıklayan bir yorumu sağlanır.
- Sayfa Meta Veri Oluşturma: İçeriği hakkında ilgili bilgileri kapsayan, sayfaya özel meta veriler oluşturulur.
Belge Düzeyinde Meta Veri Oluşturma: Belgenin tamamı için meta veriler oluşturulur ve içeriğine kapsamlı bir genel bakış sağlanır.
Veri Depolama: Çıkarılan içerik ve meta veriler, kalıcı depolama için Amazon S3’e yüklenir.
Bilgi Tabanı Oluşturma: Verimli arama ve geri alma sağlamak için işlenmiş verilerden yararlanan bir Amazon Bedrock bilgi tabanı oluşturulur.
Gösterim için arXiv Araştırma Makalelerini Kullanma
Açıklanan yetenekleri sergilemek için arXiv’den örnek araştırma makaleleri kullanılır. arXiv, fizik, matematik, bilgisayar bilimi, kantitatif biyoloji, kantitatif finans, istatistik, elektrik mühendisliği ve sistem bilimi ve ekonomi dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yaklaşık 2,4 milyon bilimsel makaleye ev sahipliği yapan, yaygın olarak tanınan, ücretsiz bir dağıtım hizmeti ve açık erişimli bir arşivdir.
Anthropic’s Claude ile Formülleri ve Meta Verileri Çıkarma
Görüntü belgeleri hazırlandıktan sonra, Amazon Bedrock Converse API aracılığıyla erişilen Anthropic’s Claude, formülleri ve meta verileri çıkarmak için kullanılır. Ayrıca, Amazon Bedrock Converse API, çıkarılan formüllerin sade dilde açıklamalarını oluşturmak için kullanılabilir. Formül ve meta veri çıkarma yeteneklerinin konuşmaya dayalı yapay zeka ile bu kombinasyonu, görüntü belgelerinde bulunan bilgileri işlemek ve anlamak için bütünsel bir çözüm sunar.
Grafikleri Yorumlama ve Özetler Oluşturma
Çok modlu üretken yapay zeka modellerinin bir diğer önemli yeteneği, grafikleri yorumlama ve ilgili özetleri ve meta verileri oluşturma yetenekleridir. Aşağıda, çizelgeler ve grafikler için meta verilerin modellerle basit doğal dil etkileşimi yoluyla nasıl elde edilebileceği gösterilmektedir.
Gelişmiş Aranabilirlik için Meta Veri Oluşturma
Doğal dil işlemeyi kullanarak, araştırma makalesi için meta veriler oluşturulabilir ve bu da aranabilirliğini önemli ölçüde artırır. Bu meta veriler, makalenin temel yönlerini kapsar ve ilgili bilgileri bulmayı ve almayı kolaylaştırır.
Soru-Cevap için Amazon Bedrock Bilgi Tabanı Oluşturma
Çıkarılan formüller, analiz edilen çizelgeler ve kapsamlı meta veriler dahil olmak üzere titizlikle hazırlanan verilerle, bir Amazon Bedrock bilgi tabanı oluşturulur. Bu bilgi tabanı, bilgileri aranabilir bir kaynağa dönüştürerek soru-cevap yeteneklerini etkinleştirir. Bu, işlenmiş belgelerde bulunan bilgilere verimli erişimi kolaylaştırır. Bu işlem, sağlam ve kapsamlı bir bilgi tabanı sağlamak için birden çok kez tekrarlanır.
Hedefli Bilgi Alma için Bilgi Tabanını Sorgulama
Bilgi tabanı, örnek belgelerdeki çıkarılan formül ve grafik meta verilerinden belirli bilgileri almak için sorgulanabilir. Sistem, bir sorgu aldıktan sonra, veri kaynağından ilgili metin parçalarını alır. Daha sonra, bu alınan parçalara dayalı olarak bir yanıt oluşturulur ve yanıtın doğrudan kaynak materyale dayalı olması sağlanır. Önemli olarak, yanıt ayrıca ilgili kaynakları da alıntılar ve şeffaflık ve izlenebilirlik sağlar.
İçgörüleri Hızlandırma ve Bilgiye Dayalı Karar Verme
Karmaşık bilimsel belgelerden içgörü çıkarma süreci geleneksel olarak zahmetli bir iş olmuştur. Ancak, çok modlu üretken yapay zekanın ortaya çıkışı bu alanı temelden dönüştürmüştür. Anthropic’s Claude’un gelişmiş doğal dil anlama ve görsel algılama yeteneklerinden yararlanarak, artık çizelgelerden formülleri ve verileri doğru bir şekilde çıkarmak, içgörüleri hızlandırmak ve daha bilinçli karar vermeyi sağlamak mümkündür.
Bu teknoloji, bilimsel literatürle çalışan araştırmacıları, veri bilimcilerini ve geliştiricileri üretkenliklerini ve doğruluklarını önemli ölçüde artırmaları için güçlendirir. Anthropic’s Claude’u Amazon Bedrock’taki iş akışlarına entegre ederek, karmaşık belgeleri büyük ölçekte işleyebilir, değerli zaman ve kaynakları daha üst düzey görevlere odaklanmak ve verilerinden değerli içgörüler ortaya çıkarmak için serbest bırakabilirler. Belge analizinin sıkıcı yönlerini otomatikleştirme yeteneği, profesyonellerin işlerinin daha stratejik ve yaratıcı yönlerine odaklanmalarını sağlar, sonuçta inovasyonu yönlendirir ve keşif hızını artırır.