ملٹی موڈل RAG ایپ بنائیں: Amazon Bedrock

آج کل، تنظیموں کو غیر ساختہ (Unstructured) ڈیٹا کی بہت بڑی مقدار سے نمٹنا پڑتا ہے، جو مختلف فارمیٹس میں موجود ہوتا ہے، جس میں دستاویزات (Documents)، تصاویر، آڈیو فائلیں (Audio files) اور وڈیو فائلیں (Video files) شامل ہیں۔ ماضی میں، ان مختلف فارمیٹ کے ڈیٹا سے معنی خیز بصیرت نکالنے کے لیے پیچیدہ پروسیسنگ (Processing) کے طریقہ کار اور ترقیاتی کام کی ضرورت ہوتی تھی۔ لیکن، جنریٹیو آرٹیفیشل انٹیلی جنس (Generative Artificial Intelligence) ٹیکنالوجی اس شعبے میں انقلاب برپا کر رہی ہے، جو طاقتور خصوصیات پیش کرتی ہے جو مختلف دستاویز فارمیٹس کے ڈیٹا کو خودکار طور پر پروسیس، تجزیہ اور اس سے بصیرت نکال سکتی ہے، اس طرح دستی محنت کو بہت کم کرتی ہے اور درستگی اور توسیع پذیری کو بڑھاتی ہے۔

Amazon Bedrock Data Automation اور Amazon Bedrock Knowledge Bases کی مدد سے، اب آپ آسانی سے طاقتور ملٹی موڈل (Multimodal) RAG ایپلی کیشنز (Applications) بنا سکتے ہیں۔ یہ دونوں مل کر تنظیموں کو اپنے ملٹی موڈل مواد میں موجود معلومات کو مؤثر طریقے سے پروسیس، منظم اور بازیافت کرنے کے قابل بناتے ہیں، اس طرح ان کے غیر ساختہ ڈیٹا کو منظم اور استعمال کرنے کے طریقے کو تبدیل کرتے ہیں۔

یہ مضمون آپ کو ایک مکمل اسٹیک (Full-stack) ایپلی کیشن بنانے میں رہنمائی کرے گا، جو ملٹی موڈل مواد کو پروسیس کرنے کے لیے Amazon Bedrock Data Automation کا استعمال کرتی ہے، نکالی گئی معلومات کو Amazon Bedrock Knowledge Bases میں محفوظ کرتی ہے، اور RAG پر مبنی سوال و جواب انٹرفیس (Question-Answering Interface) کے ذریعے قدرتی زبان کے سوالات کو فعال کرتی ہے۔

عملی اطلاقات

Amazon Bedrock Data Automation اور Amazon Bedrock Knowledge Bases کا انضمام مختلف صنعتوں میں غیر ساختہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو ہینڈل کرنے کے لیے ایک طاقتور حل فراہم کرتا ہے، مثال کے طور پر:

• صحت کی دیکھ بھال کے شعبے میں، تنظیموں کو مریضوں کے ریکارڈ کی بڑی مقدار سے نمٹنا پڑتا ہے، جس میں طبی فارم، تشخیصی تصاویر اور مشاورت کی ریکارڈنگ شامل ہیں۔ Amazon Bedrock Data Automation ان معلومات کو خود بخود نکال اور تعمیر کر سکتا ہے، جبکہ Amazon Bedrock Knowledge Bases طبی پیشہ ور افراد کو قدرتی زبان کے سوالات استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے، جیسے کہ “مریض کی آخری بلڈ پریشر ریڈنگ کیا تھی؟” یا “ذیابیطس کے مریضوں کی علاج کی تاریخ دکھائیں۔”
• مالیاتی ادارے روزانہ ہزاروں دستاویزات پر کارروائی کرتے ہیں، جن میں قرض کی درخواستوں سے لے کر مالیاتی گوشواروں تک شامل ہیں۔ Amazon Bedrock Data Automation کلیدی مالیاتی اشارے اور تعمیل کی معلومات نکال سکتا ہے، جبکہ Amazon Bedrock Knowledge Bases تجزیہ کاروں کو یہ سوالات پوچھنے کی اجازت دیتا ہے: “تازہ ترین سہ ماہی رپورٹ میں کن خطرے والے عوامل کا ذکر کیا گیا ہے؟” یا “اعلی کریڈٹ اسکور والی تمام قرض درخواستیں دکھائیں۔”
• وکالت کے دفاتر کو مقدمات کی فائلوں کی بڑی مقدار سے نمٹنا پڑتا ہے، جن میں عدالتی دستاویزات، ثبوت کی تصاویر اور گواہوں کے بیانات شامل ہیں۔ Amazon Bedrock Data Automation ان مختلف ذرائع کو پروسیس کر سکتا ہے، جبکہ Amazon Bedrock Knowledge Bases وکلاء کو یہ پوچھنے کی اجازت دیتا ہے کہ “15 مارچ کے واقعے کے بارے میں کیا ثبوت پیش کیے گئے؟” یا “مدعا علیہ کا تذکرہ کرنے والے تمام گواہوں کے بیانات تلاش کریں۔”
• میڈیا کمپنیاں اس انضمام کو ذہین سیاق و سباق کے مطابق اشتہارات کی فراہمی کے لیے استعمال کر سکتی ہیں۔ Amazon Bedrock Data Automation ویڈیو مواد، سب ٹائٹلز (Subtitles) اور آڈیو (Audio) کو منظر کے سیاق و سباق، مکالمے اور جذبات کو سمجھنے کے لیے پروسیس کرتا ہے، جب کہ اشتہاری اثاثوں اور اشتہاری مہم کی ضروریات کا تجزیہ کرتا ہے۔ پھر، Amazon Bedrock Knowledge Bases پیچیدہ سوالات کی اجازت دیتا ہے تاکہ اشتہارات کو مناسب مواد کے لمحات سے ملایا جا سکے، جیسے کہ “ایسے مثبت بیرونی سرگرمیوں کے مناظر تلاش کریں جن میں کھیلوں کے سامان کے اشتہارات شامل ہوں” یا “ایسے سیاحتی اشتہاری ٹکڑوں کی شناخت کریں جن میں سیاحت پر تبادلہ خیال کیا جا رہا ہو۔” سیاق و سباق کے ساتھ یہ ذہین ملاپ زیادہ متعلقہ اور مؤثر اشتہارات کی ترسیل فراہم کرتا ہے، جبکہ برانڈ کی حفاظت کو برقرار رکھتا ہے۔

یہ مثالیں ظاہر کرتی ہیں کہ کس طرح Amazon Bedrock Data Automation کی نکالنے کی صلاحیتوں کو Amazon Bedrock Knowledge Bases کے قدرتی زبان کے سوالات کے ساتھ جوڑ کر تنظیموں کے غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ تعامل کے طریقے کو تبدیل کیا جا سکتا ہے۔

حل کا جائزہ

یہ جامع حل ملٹی موڈل مواد (دستاویزات، تصاویر، آڈیو فائلیں اور وڈیو فائلیں) کو پروسیس اور تجزیہ کرنے میں Amazon Bedrock کی جدید صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتا ہے۔ یہ تین اہم اجزاء کے ذریعے حاصل ہوتا ہے: Amazon Bedrock Data Automation، Amazon Bedrock Knowledge Bases، اور Amazon Bedrock کے ذریعے فراہم کردہ بنیادی ماڈلز۔ صارفین خودکار پروسیسنگ اور تجزیہ کے لیے مختلف قسم کے مشمولات اپ لوڈ کر سکتے ہیں، جن میں آڈیو فائلیں، تصاویر، ویڈیوز یا پی ڈی ایف (PDF) شامل ہیں۔

جب آپ مواد اپ لوڈ کرتے ہیں، تو Amazon Bedrock Data Automation معیاری یا حسب ضرورت بلیو پرنٹس (Blueprints) کا استعمال کرتے ہوئے اسے پروسیس کرتا ہے تاکہ قیمتی بصیرتیں نکالی جا سکیں۔ نکالی گئی معلومات کو JSON فارمیٹ میں Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) اسٹوریج بکٹ (Storage Bucket) میں محفوظ کیا جاتا ہے، جبکہ جاب (Job) کی حیثیت کو Amazon EventBridge کے ذریعے ٹریک (Track) کیا جاتا ہے اور Amazon DynamoDB میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ یہ حل نکالی گئی JSON کی حسب ضرورت تجزیہ کاری کو انجام دیتا ہے تاکہ نالج بیس (Knowledge base) کے ساتھ مطابقت رکھنے والی دستاویزات بنائی جا سکیں، جنہیں پھر Amazon Bedrock Knowledge Bases میں محفوظ اور انڈیکس (Index) کیا جاتا ہے۔

ایک بدیہی صارف انٹرفیس کے ذریعے، یہ حل اپ لوڈ کردہ مواد اور اس سے نکالی گئی معلومات دونوں کو بیک وقت ظاہر کرتا ہے۔ صارفین بازیافت بڑھانے والی نسل (Retrieval Augmented Generation) (RAG) پر مبنی سوال و جواب کے نظام کے ذریعے پروسیس کیے گئے ڈیٹا کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں، جو Amazon Bedrock بنیادی ماڈلز کے ذریعے تقویت یافتہ ہے۔ یہ مربوط طریقہ تنظیموں کو طاقتور اور توسیع پذیر انفراسٹرکچر (Infrastructure) کا استعمال کرتے ہوئے مختلف مواد فارمیٹس سے معلومات کو موثر طریقے سے پروسیس کرنے، تجزیہ کرنے اور حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے، جسے AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) کے ذریعے تعینات کیا گیا ہے۔

فن تعمیر (Architecture)

ذیل میں دیا گیا فن تعمیر کا خاکہ حل کے عمل کی وضاحت کرتا ہے:

1. صارفین Amazon Cognito کے ذریعے تصدیق کے ذریعے فرنٹ اینڈ ایپلی کیشن (Front-end application) کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔
2. API کی درخواستوں کو Amazon API Gateway اور AWS Lambda افعال کے ذریعے پروسیس کیا جاتا ہے۔
3. فائلیں پروسیسنگ کے لیے S3 سٹوریج بکٹ میں اپ لوڈ کی جاتی ہیں۔
4. Amazon Bedrock Data Automation فائلیں پروسیس کرتا ہے اور معلومات نکالتا ہے۔
5. EventBridge جاب کی حیثیت کو منظم کرتا ہے اور بعد از پروسیسنگ (Post-processing) کو متحرک کرتا ہے۔
6. جاب کی حیثیت DynamoDB میں محفوظ کی جاتی ہے، اور پروسیس شدہ مواد Amazon S3 میں محفوظ کیا جاتا ہے۔
7. Lambda فنکشن پروسیس شدہ مواد کا تجزیہ کرتا ہے اور Amazon Bedrock Knowledge Bases میں انڈیکس کرتا ہے۔
8. RAG پر مبنی سوال و جواب کا نظام صارفین کے سوالات کا جواب دینے کے لیے Amazon Bedrock بنیادی ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔

پیشگی شرائط

بیک اینڈ

بیک اینڈ کے لیے، آپ کو درج ذیل پیشگی شرائط کی ضرورت ہوگی:

• ایک AWS اکاؤنٹ۔
• Python 3.11 یا اس سے اوپر کا ورژن۔
• ڈاکر (Docker)۔
• گٹ ہب (GitHub) (اگر آپ کوڈ ریپوزٹری (Code repository) استعمال کر رہے ہیں)۔
• AWS CDK۔ مزید تفصیلات اور پیشگی شرائط کے لیے، AWS CDK سے شروعات دیکھیں۔
• Amazon Bedrock میں بنیادی ماڈلز تک رسائی کو فعال کریں:
  • Anthropic کا Claude 3.5 Sonnet v2.0
  • Amazon Nova Pro v1.0
  • Anthropic کا Claude 3.7 Sonnet v1.0

فرنٹ اینڈ

فرنٹ اینڈ کے لیے، آپ کو درج ذیل پیشگی شرائط کی ضرورت ہوگی:

• Node/npm: v18.12.1
• تعینات شدہ بیک اینڈ۔
• کم از کم ایک صارف کو متعلقہ Amazon Cognito صارف پول میں شامل کیا جانا چاہیے (تصدیق شدہ API کالوں کے لیے ضروری ہے)۔

آپ کو درکار ہر چیز ہمارے گٹ ہب ریپوزٹری میں اوپن سورس (Open source) کوڈ کی شکل میں دستیاب ہے۔

تعیناتی گائیڈ

اس مثال ایپلی کیشن کوڈ بیس کو درج ذیل اہم فولڈرز میں ترتیب دیا گیا ہے:

samples/bedrock-bda-media-solution