تمت كتابة هذا المنشور بالاشتراك مع أنتوني ميديروس، مدير هندسة الحلول والهندسة المعمارية للذكاء الاصطناعي في أمريكا الشمالية، وبليك سانتشي، مدير ذكاء الأعمال من شنايدر إلكتريك. ومن بين خبراء شنايدر إلكتريك الإضافيين جيسي ميلر، وسوميك تشودري، وشسوات بابهولجاونكار، وديفيد واتكينز، ومارك كارلسون، وباربرا سليكزكوفسكي.
تستخدم الشركات أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) لإدارة العديد من وظائف الأعمال مثل المحاسبة أو المبيعات أو إدارة الطلبات في نظام واحد. وعلى وجه الخصوص، يتم استخدامها بشكل روتيني لتخزين المعلومات المتعلقة بحسابات العملاء. قد تستخدم المؤسسات المختلفة داخل الشركة أنظمة مختلفة لتخطيط موارد المؤسسات (ERP)، ويمثل دمجها تحديًا تقنيًا معقدًا على نطاق واسع يتطلب معرفة خاصة بالمجال.
شنايدر إلكتريك هي شركة رائدة في مجال التحول الرقمي لإدارة الطاقة والأتمتة الصناعية. لتلبية احتياجات عملائها على أفضل وجه، تحتاج شنايدر إلكتريك إلى تتبع الروابط بين حسابات العملاء ذات الصلة في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاصة بها. ومع نمو قاعدة عملائهم، تتم إضافة عملاء جدد يوميًا، ويتعين على فرق الحسابات الخاصة بهم فرز هؤلاء العملاء الجدد يدويًا وربطهم بالكيان الأصلي المناسب.
يعتمد قرار الربط على أحدث المعلومات المتاحة للجمهور على الإنترنت أو في وسائل الإعلام، وقد يتأثر بعمليات الاستحواذ الأخيرة أو أخبار السوق أو إعادة هيكلة الأقسام. أحد الأمثلة على ربط الحساب هو تحديد العلاقة بين أمازون وشركتها التابعة، Whole Foods Market [مصدر].
تقوم شنايدر إلكتريك بنشر نماذج لغوية كبيرة لقدراتها في الإجابة على الأسئلة في مختلف مجالات المعرفة المحددة، وتاريخ تدريب النموذج يحد من معرفته. لقد واجهوا هذا التحدي باستخدام نموذج لغة كبير مفتوح المصدر من Retriever-Augmented Generation والمتوفر على أمازون سيج ميكر جومب ستارت لمعالجة كميات كبيرة من المعرفة الخارجية التي يتم سحبها وإظهار العلاقات العامة أو العامة بين سجلات تخطيط موارد المؤسسات (ERP).
في أوائل عام 2023، عندما قررت شنايدر إلكتريك أتمتة جزء من عملية ربط حساباتها باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI)، دخلت الشركة في شراكة مع AWS Machine Learning Solutions Lab (MLSL). بفضل خبرة MLSL في استشارات وتنفيذ تعلم الآلة، تمكنت شنايدر إلكتريك من تطوير بنية الذكاء الاصطناعي التي من شأنها تقليل الجهد اليدوي في ربط سير العمل، وتوفير وصول أسرع للبيانات إلى فرق التحليلات النهائية لديها.
الذكاء الاصطناعي التوليدي
يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على تغيير الطريقة التي تتمكن بها مؤسسات الأعمال من حل التحديات المعقدة تقليديًا المتعلقة بمعالجة اللغة الطبيعية وفهمها. تتضمن بعض المزايا التي تقدمها LLMs القدرة على فهم أجزاء كبيرة من النص والإجابة على الأسئلة ذات الصلة من خلال إنتاج استجابات شبيهة بالاستجابات البشرية. تسهل AWS على العملاء تجربة أعباء عمل LLM وإنتاجها من خلال إتاحة العديد من الخيارات عبر Amazon SageMaker JumpStart، أمازون بيدروكو أمازون تيتان.
اكتساب المعرفة الخارجية
LLMs معروفون بقدرتهم على ضغط المعرفة البشرية وقد أظهروا قدرات ملحوظة في الإجابة على الأسئلة في مختلف مجالات المعرفة المحددة، ولكن معرفتهم محدودة بتاريخ تدريب النموذج. نحن نتعامل مع انقطاع المعلومات هذا من خلال ربط LLM بواجهة برمجة تطبيقات بحث Google لتقديم LLM (RAG) القوي للاسترجاع المعزز الذي يعالج تحديات شنايدر إلكتريك. إن RAG قادر على معالجة كميات كبيرة من المعرفة الخارجية المأخوذة من بحث Google وعرض العلاقات العامة أو الخاصة بالشركة بين سجلات ERP.
انظر المثال التالي:
السؤال: من هي الشركة الأم لشركة وان ميديكال؟
استعلام جوجل: "شركة أم طبية واحدة" → المعلومات → LLM
الجواب: شركة One Medical التابعة لشركة أمازون…
المثال السابق (مأخوذ من قاعدة بيانات عملاء شنايدر إلكتريك) يتعلق بعملية استحواذ تمت في فبراير 2023، وبالتالي لن يتم اكتشافها من قبل LLM وحدها بسبب انقطاع المعرفة. إن تعزيز LLM باستخدام بحث Google يضمن الحصول على أحدث المعلومات.
نموذج Flan-T5
في هذا المشروع استخدمنا نموذج Flan-T5-XXL من فلان- T5 عائلة النماذج.
تم ضبط نماذج Flan-T5 وفقًا للتعليمات، وبالتالي فهي قادرة على أداء العديد من مهام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بدون إطلاق النار. في مهمتنا النهائية، لم تكن هناك حاجة لاستيعاب قدر كبير من المعرفة العالمية، بل للأداء الجيد في الإجابة على الأسئلة في ظل سياق النصوص المقدمة من خلال نتائج البحث، وبالتالي، كان أداء نموذج T11 للمعلمات 5B جيدًا.
يوفر JumpStart نشرًا مناسبًا لعائلة الطراز هذه من خلال أمازون ساجميكر ستوديو وSageMaker SDK. يتضمن ذلك Flan-T5 Small، وFlan-T5 Base، وFlan-T5 Large، وFlan-T5 XL، وFlan-T5 XXL. علاوة على ذلك، يوفر JumpStart عددًا قليلًا من إصدارات Flan-T5 XXL بمستويات مختلفة من القياس الكمي. قمنا بنشر Flan-T5-XXL إلى نقطة النهاية للاستدلال باستخدامها أمازون سيجميكر ستوديو جومبستارت.
الاسترجاع المعزز LLM مع LangChain
لانجشين هو إطار عمل شائع وسريع النمو يسمح بتطوير التطبيقات التي تدعمها LLMs. وهو يقوم على مفهوم السلاسل، وهي عبارة عن مجموعات من المكونات المختلفة المصممة لتحسين وظائف LLMs لمهمة معينة. على سبيل المثال، يسمح لنا بالتخصيص مطالبات ودمج LLMs مع أدوات مختلفة مثل محركات البحث الخارجية أو مصادر البيانات. في حالة الاستخدام لدينا، استخدمنا Google سيربر مكونًا للبحث في الويب، ونشر نموذج Flan-T5-XXL المتوفر على أمازون سيجميكر ستوديو جومبستارت. يقوم LangChain بإجراء التنسيق الشامل ويسمح بتغذية صفحات نتائج البحث في مثيل Flan-T5-XXL.
يتكون جيل الاسترجاع المعزز (RAG) من خطوتين:
- استرجاع من قطع النص ذات الصلة من مصادر خارجية
- زيادة من القطع مع السياق في الموجه المعطى إلى LLM.
بالنسبة لحالة استخدام شنايدر إلكتريك، يعمل RAG على النحو التالي:
- يتم دمج اسم الشركة المحدد مع سؤال مثل "من هي الشركة الأم لـ X"، حيث X هي الشركة المحددة) ويتم تمريره إلى استعلام google باستخدام Serper AI
- يتم دمج المعلومات المستخرجة مع السؤال السريع والأصلي وتمريرها إلى LLM للحصول على إجابة.
يوضح الرسم البياني التالي هذه العملية.
استخدم الكود التالي لإنشاء نقطة النهاية:
أداة البحث الفورية:
في التعليمة البرمجية التالية، نقوم بربط مكونات الاسترجاع والتعزيز معًا:
الهندسة السريعة
يسمى الجمع بين السياق والسؤال الموجه. لقد لاحظنا أن المطالبة الشاملة التي استخدمناها (الاختلافات حول السؤال عن الشركة الأم) حققت أداءً جيدًا بالنسبة لمعظم القطاعات العامة (المجالات) ولكنها لم تعمم بشكل جيد على التعليم أو الرعاية الصحية نظرًا لأن فكرة الشركة الأم ليست ذات معنى هناك. بالنسبة للتعليم، استخدمنا "X" بينما استخدمنا "Y" في مجال الرعاية الصحية.
لتمكين هذا الاختيار السريع الخاص بالنطاق، كان علينا أيضًا تحديد النطاق الذي ينتمي إليه حساب معين. ولهذا استخدمنا أيضًا RAG حيث كان هناك سؤال متعدد الاختيارات "ما هو مجال {account}؟" كخطوة أولى، وبناءً على الإجابة التي استفسرنا عنها من أصل الحساب باستخدام المطالبة ذات الصلة كخطوة ثانية. انظر الكود التالي:
وقد عززت المطالبات الخاصة بالقطاع الأداء العام من 55% إلى 71% من الدقة. وعموما، فإن الجهد والوقت المستثمر في تطوير فعال مطالبات يبدو أنها تحسن بشكل كبير جودة استجابة LLM.
RAG مع البيانات الجدولية (SEC-10k)
تعد ملفات SEC 10K مصدرًا موثوقًا آخر للمعلومات للشركات التابعة والأقسام الفرعية التي يتم تقديمها سنويًا من قبل الشركات المتداولة علنًا. هذه التسجيلات متاحة مباشرة على SEC EDGAR أو من خلال كوربواتش API.
نحن نفترض أن المعلومات مقدمة في شكل جدول. أدناه هو الزائفة CSV مجموعة بيانات تحاكي التنسيق الأصلي لمجموعة بيانات SEC-10K. من الممكن دمج عدة CSV مصادر البيانات في إطار بيانات الباندا المدمج:
# A pseudo dataset similar by schema to the CorpWatch API dataset
df.head()
- 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/schneider-electric-leverages-retrieval-augmented-llms-on-sagemaker-to-ensure-real-time-updates-in-their-erp-systems/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 10K
- 11
- 15 سنة
- 15%
- 160
- 17
- 2023
- 7
- 710
- a
- القدرة
- ماهرون
- من نحن
- فوق
- التجريد
- تسريع
- الوصول
- استيعاب
- حسابي
- المحاسبة
- الحسابات
- دقة
- دقيق
- استحواذ
- الاستحواذ
- في
- اكشن
- وأضاف
- إضافة
- إضافي
- العنوان
- تناولت
- عناوين
- مزايا
- تتأثر
- الوكيل
- AI
- AI / ML
- السماح
- يسمح
- وحده
- أيضا
- أمازون
- آلة التعلم الأمازون
- الأمازون SageMaker
- أمازون سيج ميكر جومب ستارت
- أمازون ويب سيرفيسز
- أمريكا
- من بين
- كمية
- المبالغ
- an
- تحليلات
- و
- سنوياً
- آخر
- إجابة
- أنتوني
- API
- تظهر
- التطبيقات
- تطبيقي
- تطبيق
- هندسة معمارية
- هي
- حول
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي (منظمة العفو الدولية)
- AS
- تطلب
- يسأل
- افترض
- At
- زيادة
- المعزز
- أتمتة
- أتمتة
- متاح
- متاح مباشرة
- AWS
- التعلم الآلي من AWS
- البنوك والمصارف
- قاعدة
- على أساس
- BE
- كان
- قبل
- ينتمي
- أقل من
- الفوائد
- أفضل
- ما بين
- Blocks
- عززت
- يجلب
- نساعدك في بناء
- ابني
- الأعمال
- وظائف العمل
- ذكاء الأعمال
- لكن
- by
- تسمى
- CAN
- قدرات
- قادر على
- كارلسون
- اشتعلت
- سلسلة
- تحدى
- التحديات
- خيار
- المدينة
- صنف
- CNBC
- الكود
- عمود
- مجموعة
- تركيبات
- الجمع بين
- الشركات
- حول الشركة
- مجمع
- عنصر
- مكونات
- فهم
- مفهوم
- اهتمامات
- يتكون
- الاستشارات
- مستهلك
- سياق الكلام
- مناسب
- منظمة
- خلق
- خلق القيمة
- زبون
- العملاء
- يوميا
- البيانات
- الوصول إلى البيانات
- تعتمد على البيانات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- التاريخ
- ديفيد
- قررت
- القرار
- نقل
- تقديم
- تظاهر
- نشر
- نشر
- نشر
- تصميم
- تصميم
- التفاصيل
- مفصلة
- تطوير
- تطوير
- التطوير التجاري
- مختلف
- رقمي
- التحول الرقمي
- مباشرة
- do
- وثيقة
- نطاق
- المجالات
- اثنان
- في وقت مبكر
- سهل
- التعليم
- جهد
- كهربائي
- تمكين
- نقطة النهاية
- طاقة
- الهندسة
- محركات
- ضمان
- الدخول
- الشركات
- كيان
- ERP
- مثال
- عرض
- الخبره في مجال الغطس
- تجربة
- خبرة
- خبرائنا
- مد
- خارجي
- اكسون موبيل
- للعائلات
- FAST
- أسرع
- فبراير
- بنك الاحتياطي الفيدرالي
- قليل
- قدم
- برادة
- نهائي
- الاسم الأول
- تركز
- ركز
- متابعيك
- متابعات
- الأطعمة
- في حالة
- شكل
- الإطار
- تبدأ من
- وظيفة
- وظائف
- إضافي
- علاوة على ذلك
- GAS
- جيل
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- معطى
- العالمية
- شراء مراجعات جوجل
- Google بحث
- الرسوم البيانية
- متزايد
- ينمو
- ضمانات
- كان
- حدث
- يملك
- he
- الرعاية الصحية
- يساعد
- لها
- أعلى
- له
- كيفية
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- الانسان
- i
- هوية
- تحديد
- يوضح
- تحسن
- تحسين
- in
- تتضمن
- يشمل
- حاضنة
- صناعي
- العالمية
- معلومات
- في البداية
- المبادرات
- إدخال
- رؤى
- مثل
- دمج
- رؤيتنا
- تفاعل
- السريرية
- Internet
- إلى
- استثمرت
- IT
- انها
- جوشوا
- JPG
- احتفظ
- القفل
- علم
- المعرفة
- معروف
- مختبر
- لغة
- كبير
- طبقة
- زعيم
- قيادة
- تعلم
- ومستوياتها
- روافع
- ضريبة
- مثل
- محدود
- الحد من
- LINK
- ربط
- وصلات
- LLM
- آلة
- آلة التعلم
- المحافظة
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- إدارة
- مدير
- كتيب
- يدويا
- كثير
- علامة
- تجارة
- أخبار السوق
- ذات مغزى
- الوسائط
- طبي
- البيانات الطبية
- دمج
- دمج
- طرق
- ربما
- طحان
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- متعدد
- الاسم
- تسمية
- طبيعي
- معالجة اللغات الطبيعية
- حاجة
- إحتياجات
- جديد
- نيويورك
- مدينة نيويورك
- أخبار
- البرمجة اللغوية العصبية
- لا
- شمال
- امريكا الشمالية
- Notion
- الآن
- ملاحظة
- of
- عرضت
- زيت
- النفط والغاز
- on
- ONE
- واحد طبي
- جاكيت
- المصدر المفتوح
- مزيد من الخيارات
- or
- تزامن
- طلب
- منظمة
- التنظيمية
- المنظمات
- أصلي
- أخرى
- لنا
- خارج
- الناتج
- الكلي
- الخاصة
- صفحات
- الباندا
- المعلمات
- الشركة الأم
- جزء
- خاص
- شراكة
- مرت
- عاطفي
- مسار
- نفذ
- أداء
- تنفيذ
- أداء
- ينفذ
- فارما
- رسالة دكتوراه
- خط أنابيب
- تخطيط
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- الرائج
- ممكن
- منشور
- مدعوم
- قوي
- سابقا
- رئيسي
- مشاكل
- العائدات
- عملية المعالجة
- معالجة
- إنتاج
- تنفيذ المشاريع
- لائق
- المقدمة
- ويوفر
- جمهور
- علانية
- جودة
- سؤال
- الأسئلة المتكررة
- بدلا
- في الوقت الحقيقي
- الأخيرة
- تسجيل
- تخفيض
- ذات صلة
- صلة
- العلاقات
- ذات الصلة
- الخدمة الموثوقة
- لافت للنظر
- يتطلب
- بحث
- الباحث
- مورد
- استجابة
- ردود
- نتيجة
- النتائج
- عائد أعلى
- قوي
- بصورة روتينية
- صف
- يجري
- sagemaker
- الأملاح
- حجم
- شنايدر إلكتريك
- علوم
- عالم
- الإستراحة
- بحث
- محركات البحث
- ثانية
- الثاني
- القطاع
- قطاعات
- تأمين
- انظر تعريف
- اختيار
- كبير
- خدمة
- خدماتنا
- عدة
- هي
- بشكل ملحوظ
- مماثل
- منذ
- صغير
- حل
- الحلول
- حل
- بعض
- مصدر
- مصادر
- تتخصص
- محدد
- غزل
- نسج
- دولة من بين الفن
- إحصائي
- خطوة
- خطوات
- متجر
- الهياكل
- ستوديو
- التقسيمات الفرعية
- شركة فرعية
- هذه
- دعم
- نظام
- أنظمة
- اتخذت
- مهمة
- المهام
- فريق
- فريق
- تقني
- نص
- من
- أن
- •
- المعلومات
- من مشاركة
- منهم
- نظري
- هناك.
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- فكر
- عبر
- وهكذا
- الوقت
- إلى
- سويا
- أداة
- أدوات
- تيشرت
- مسار
- تداول
- تقليديا
- متدرب
- تحول
- تحويل
- جدير بالثقة
- تويتش
- اثنان
- كشف
- فهم
- فتح
- حديث جديد
- آخر التحديثات
- us
- تستخدم
- مستعمل
- استخدام
- قيمنا
- مختلف
- كبير
- الإصدارات
- القطاعات
- بواسطة
- وكان
- طريق..
- طرق
- we
- ثروة
- الويب
- خدمات ويب
- حسن
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- متى
- التي
- في حين
- من الذى
- كامل
- سوف
- مع
- في غضون
- سير العمل
- سير العمل
- أعمال
- العالم
- سوف
- X
- سنوات
- نيويورك
- أنت
- زفيرنت