قم بتمكين مستخدمي الأعمال لديك من استخلاص الرؤى من مستندات الشركة باستخدام Amazon SageMaker Canvas وGenerative AI | خدمات الويب الأمازون

تسعى الشركات إلى تسخير إمكانات التعلم الآلي (ML) لحل المشكلات المعقدة وتحسين النتائج. حتى وقت قريب، كان بناء نماذج تعلم الآلة ونشرها يتطلب مستويات عميقة من المهارات التقنية ومهارات الترميز، بما في ذلك ضبط نماذج تعلم الآلة والحفاظ على خطوط الأنابيب التشغيلية. منذ طرحه في عام 2021، قماش أمازون سيج ميكر لقد مكّن محللي الأعمال من بناء ونشر واستخدام مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة - بما في ذلك الجداول، ورؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية - دون كتابة سطر من التعليمات البرمجية. وقد أدى ذلك إلى تسريع قدرة المؤسسات على تطبيق التعلم الآلي لاستخدام حالات مثل التنبؤ بالسلاسل الزمنية، والتنبؤ بتقلب العملاء، وتحليل المشاعر، واكتشاف العيوب الصناعية، وغيرها الكثير.

كما أعلن في 5 أكتوبر 2023قامت SageMaker Canvas بتوسيع نطاق دعمها للنماذج ليشمل النماذج الأساسية (FMs) - نماذج اللغات الكبيرة المستخدمة لإنشاء المحتوى وتلخيصه. مع ال إصدار 12 أكتوبر 2023، يتيح SageMaker Canvas للمستخدمين طرح الأسئلة والحصول على إجابات ترتكز على بيانات مؤسستهم. وهذا يضمن أن تكون النتائج خاصة بالسياق، مما يفتح حالات استخدام إضافية حيث يمكن تطبيق تعلم الآلة بدون كود لحل مشاكل العمل. على سبيل المثال، يمكن لفرق العمل الآن صياغة استجابات متوافقة مع المفردات والمبادئ المحددة للمؤسسة، ويمكنها الاستعلام بسرعة أكبر عن المستندات الطويلة للحصول على إجابات محددة ومرتكزة على محتويات تلك المستندات. يتم تنفيذ كل هذا المحتوى بطريقة خاصة وآمنة، مما يضمن الوصول إلى جميع البيانات الحساسة من خلال الإدارة والضمانات المناسبة.

للبدء، يقوم مسؤول السحابة بتكوين وملء البيانات أمازون كندرا فهارس مع بيانات المؤسسة كمصادر بيانات لـ SageMaker Canvas. يحدد مستخدمو Canvas الفهرس الذي توجد به مستنداتهم، ويمكنهم التفكير والبحث والاستكشاف مع العلم أن المخرجات ستكون مدعومة دائمًا بمصادر الحقيقة الخاصة بهم. يستخدم SageMaker Canvas أحدث أجهزة FM من أمازون بيدروك و أمازون سيج ميكر جومب ستارت. يمكن بدء المحادثات مع العديد من أجهزة FM جنبًا إلى جنب، ومقارنة المخرجات وجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول الجميع حقًا.

في هذا المنشور، سنراجع الميزة التي تم إصدارها مؤخرًا، ونناقش البنية، ونقدم دليلًا خطوة بخطوة لتمكين SageMaker Canvas من الاستعلام عن المستندات من قاعدة المعرفة الخاصة بك، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.

حل نظرة عامة

يمكن أن تنتج النماذج الأساسية الهلوسة - استجابات عامة أو غامضة أو غير ذات صلة أو غير صحيحة في الواقع. الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) هو نهج يستخدم بشكل متكرر للحد من الهلوسة. تُستخدم بنيات RAG لاسترداد البيانات من خارج FM، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لإجراء التعلم في السياق للإجابة على استعلام المستخدم. وهذا يضمن أن يتمكن مدير FM من استخدام البيانات من قاعدة معرفية موثوقة واستخدام تلك المعرفة للإجابة على أسئلة المستخدمين، مما يقلل من خطر الهلوسة.

باستخدام RAG، يمكن أن تأتي البيانات الخارجية لـ FM والمستخدمة لزيادة مطالبات المستخدم من عدة مصادر بيانات متباينة، مثل مستودعات المستندات أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات. الخطوة الأولى هي تحويل مستنداتك وأي استعلامات مستخدم إلى تنسيق متوافق لإجراء بحث دلالي ذي صلة. لجعل التنسيقات متوافقة، يتم تحويل مجموعة المستندات أو مكتبة المعرفة والاستعلامات المقدمة من المستخدم إلى تمثيلات رقمية باستخدام نماذج التضمين.

مع هذا الإصدار، يتم توفير وظيفة RAG بطريقة سلسة وبدون تعليمات برمجية. يمكن للمؤسسات إثراء تجربة الدردشة في Canvas باستخدام Amazon Kendra باعتباره نظام إدارة المعرفة الأساسي. ويوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.

يتطلب توصيل SageMaker Canvas بـ Amazon Kendra إعدادًا لمرة واحدة. نحن نصف عملية الإعداد بالتفصيل في إعداد اللوحة القماشية للاستعلام عن المستندات. إذا لم تكن قد قمت بالفعل بإعداد نطاق SageMaker الخاص بك، فارجع إلى على متن الطائرة إلى Amazon SageMaker Domain.

كجزء من تكوين المجال، يمكن لمسؤول السحابة اختيار واحد أو أكثر من مؤشرات Kendra التي يمكن لمحلل الأعمال الاستعلام عنها عند التفاعل مع FM من خلال SageMaker Canvas.

بعد ترطيب مؤشرات Kendra وتكوينها، يستخدمها محللو الأعمال مع SageMaker Canvas عن طريق بدء محادثة جديدة واختيار تبديل "مستندات الاستعلام". ستقوم SageMaker Canvas بعد ذلك بإدارة الاتصال الأساسي بين Amazon Kendra وFM المفضل لتنفيذ العمليات التالية:

1. استعلم عن مؤشرات Kendra بالسؤال القادم من المستخدم.
2. استرجع المقتطفات (والمصادر) من مؤشرات كندرا.
3. قم بتصميم الموجه باستخدام المقتطفات مع الاستعلام الأصلي حتى يتمكن النموذج الأساسي من إنشاء إجابة من المستندات المستردة.
4. قم بتقديم الإجابة التي تم إنشاؤها للمستخدم، بالإضافة إلى المراجع للصفحات/المستندات التي تم استخدامها لصياغة الاستجابة.

إعداد Canvas للاستعلام عن المستندات

في هذا القسم، سنرشدك خلال خطوات إعداد Canvas للاستعلام عن المستندات التي يتم تقديمها من خلال فهارس Kendra. يجب أن تتوفر لديك المتطلبات الأساسية التالية:

• إعداد مجال SageMaker – على متن الطائرة إلى Amazon SageMaker Domain
• إنشاء مؤشر كندرا (أو أكثر من واحد)
• قم بإعداد موصل Kendra Amazon S3 - اتبع موصل أمازون S3 - وتحميل ملفات PDF والمستندات الأخرى إلى مجموعة Amazon S3 المرتبطة بفهرس Kendra
• قم بإعداد IAM بحيث يكون لدى Canvas الأذونات المناسبة، بما في ذلك تلك المطلوبة للاتصال بنقاط نهاية Amazon Bedrock و/أو SageMaker - اتبع إعداد قماش الدردشة توثيق

يمكنك الآن تحديث المجال حتى يتمكن من الوصول إلى المؤشرات المطلوبة. في وحدة تحكم SageMaker، بالنسبة للمجال المحدد، حدد تحرير ضمن علامة التبويب إعدادات المجال. قم بتمكين مفتاح التبديل "تمكين مستندات الاستعلام باستخدام Amazon Kendra" والذي يمكن العثور عليه في خطوة إعدادات Canvas. بمجرد التنشيط، اختر واحدًا أو أكثر من مؤشرات Kendra التي تريد استخدامها مع Canvas.

هذا كل ما هو مطلوب لتكوين ميزة مستندات استعلام Canvas. يمكن للمستخدمين الآن الانتقال إلى الدردشة داخل Canvas والبدء في استخدام قواعد المعرفة المرتبطة بالمجال من خلال فهارس Kendra. يمكن لمشرفي قاعدة المعرفة الاستمرار في تحديث مصدر الحقيقة ومع إمكانية المزامنة في Kendra، سيتمكن مستخدمو الدردشة تلقائيًا من استخدام المعلومات المحدثة بطريقة سلسة.

استخدام ميزة مستندات الاستعلام للدردشة

باعتبارك أحد مستخدمي SageMaker Canvas، يمكن الوصول إلى ميزة "مستندات الاستعلام" من داخل الدردشة. لبدء جلسة الدردشة، انقر أو ابحث عن الزر "إنشاء واستخراج وتلخيص المحتوى" من علامة تبويب النماذج الجاهزة للاستخدام في SageMaker Canvas.

بمجرد الوصول إلى هناك، يمكنك تشغيل وإيقاف تشغيل مستندات الاستعلام باستخدام زر التبديل الموجود أعلى الشاشة. تحقق من مطالبة المعلومات لمعرفة المزيد حول الميزة.

عند تمكين مستندات الاستعلام، يمكنك الاختيار من بين قائمة مؤشرات Kendra التي تم تمكينها بواسطة مسؤول السحابة.

يمكنك تحديد فهرس عند بدء محادثة جديدة. يمكنك بعد ذلك طرح سؤال في تجربة المستخدم مع الحصول على المعرفة تلقائيًا من الفهرس المحدد. لاحظ أنه بعد بدء المحادثة مقابل فهرس معين، لا يمكن التبديل إلى فهرس آخر.

بالنسبة للأسئلة المطروحة، ستعرض الدردشة الإجابة التي تم إنشاؤها بواسطة FM بالإضافة إلى المستندات المصدرية التي ساهمت في توليد الإجابة. عند النقر فوق أي من المستندات المصدر، يفتح Canvas معاينة للمستند، مع تمييز المقتطف الذي يستخدمه FM.

وفي الختام

يتمتع الذكاء الاصطناعي للمحادثة بإمكانيات هائلة لتحويل تجربة العملاء والموظفين من خلال توفير مساعد يشبه الإنسان مع تفاعلات طبيعية وبديهية مثل:

• إجراء بحث حول موضوع ما أو البحث وتصفح قاعدة المعرفة الخاصة بالمنظمة
• تلخيص كميات كبيرة من المحتوى لجمع الأفكار بسرعة
• البحث عن الكيانات والمشاعر ومعلومات تحديد الهوية الشخصية وغيرها من البيانات المفيدة، وزيادة القيمة التجارية للمحتوى غير المنظم
• إنشاء مسودات للوثائق والمراسلات التجارية
• إنشاء مقالات معرفية من مصادر داخلية مختلفة (الحوادث، وسجلات الدردشة، ومواقع الويكي)

إن التكامل المبتكر لواجهات الدردشة، واسترجاع المعرفة، وFMs يمكّن المؤسسات من تقديم إجابات دقيقة وذات صلة لأسئلة المستخدمين باستخدام معرفتهم بالمجال ومصادر الحقيقة.

من خلال ربط SageMaker Canvas بقواعد المعرفة في Amazon Kendra، يمكن للمؤسسات الاحتفاظ ببياناتها الخاصة داخل بيئتها الخاصة مع الاستمرار في الاستفادة من إمكانات اللغة الطبيعية الحديثة لمديري FM. مع إطلاق ميزة مستندات الاستعلام الخاصة بـ SageMaker Canvas، فإننا نسهل على أي مؤسسة استخدام حاملي شهادات الماجستير ومعرفتهم المؤسسية كمصدر للحقيقة لتشغيل تجربة دردشة آمنة. كل هذه الوظائف متاحة بتنسيق بدون تعليمات برمجية، مما يسمح للشركات بتجنب التعامل مع المهام المتكررة وغير المتخصصة.

لمعرفة المزيد حول SageMaker Canvas وكيف يساعد في تسهيل بدء استخدام التعلم الآلي على الجميع، راجع إعلان SageMaker Canvas. تعرف على المزيد حول كيفية مساعدة SageMaker Canvas في تعزيز التعاون بين علماء البيانات ومحللي الأعمال من خلال قراءة إنشاء ومشاركة ونشر المنشور. أخيرًا، لمعرفة كيفية إنشاء سير عمل الجيل المعزز للاسترجاع الخاص بك، راجع SageMaker JumpStart RAG.

مراجع حسابات

Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., ريدل، س.، كييلا، د. (2020). توليد الاسترجاع المعزز لمهام البرمجة اللغوية العصبية كثيفة المعرفة. التقدم في أنظمة معالجة المعلومات العصبية, 33، 9459-9474.

---

حول المؤلف

دافيد جاليتيلي هو أحد كبار مهندسي الحلول المتخصصة في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. يقع مقره في بروكسل ويعمل بشكل وثيق مع العملاء في جميع أنحاء العالم الذين يتطلعون إلى اعتماد تقنيات التعلم الآلي ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/بدون تعليمات برمجية، والذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد كان مطورًا منذ أن كان صغيرًا جدًا، حيث بدأ البرمجة في سن السابعة. وبدأ تعلم الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي في الجامعة، وقد وقع في حبه منذ ذلك الحين.

بلال علام هو مهندس حلول المؤسسات في AWS مع التركيز على صناعة الخدمات المالية. في معظم الأيام، يساعد بلال العملاء في بناء بيئة AWS الخاصة بهم والارتقاء بها وتأمينها لنشر أعباء العمل الأكثر أهمية لديهم. يتمتع بخبرة واسعة في مجال الاتصالات والشبكات وتطوير البرمجيات. وفي الآونة الأخيرة، كان يبحث في استخدام الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لحل مشاكل العمل.

الباشمين ميستري هو مدير أول للمنتجات في AWS. خارج العمل ، يستمتع بشمين برحلات التنزه سيرًا على الأقدام والتصوير وقضاء الوقت مع أسرته.

دان سنريتش هو مدير أول للمنتجات في AWS، ويساعد في إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم الآلي منخفض التعليمات البرمجية/بدون تعليمات برمجية. قبل انضمامه إلى AWS، قام دان ببناء وتسويق منصات SaaS للمؤسسات ونماذج السلاسل الزمنية التي يستخدمها المستثمرون المؤسسيون لإدارة المخاطر وإنشاء محافظ استثمارية مثالية. خارج العمل، يمكن العثور عليه وهو يلعب الهوكي والغوص وقراءة الخيال العلمي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/empower-your-business-users-to-extract-insights-from-company-documents-using-amazon-sagemaker-canvas-generative-ai/