জেনারেটিভ এআই সহ AWS বুদ্ধিমান ডকুমেন্ট প্রসেসিং উন্নত করা | আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস

তথ্য শ্রেণীবিভাগ, নিষ্কাশন, এবং বিশ্লেষণ এমন সংস্থাগুলির জন্য চ্যালেঞ্জিং হতে পারে যারা নথির ভলিউম নিয়ে কাজ করে। ঐতিহ্যগত নথি প্রক্রিয়াকরণ সমাধানগুলি ম্যানুয়াল, ব্যয়বহুল, ত্রুটি প্রবণ, এবং স্কেল করা কঠিন। এডব্লিউএস ইন্টেলিজেন্ট ডকুমেন্ট প্রসেসিং (আইডিপি), এআই পরিষেবা সহ যেমন অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক, যেকোন স্ক্যান করা নথি বা চিত্র থেকে দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য আপনাকে শিল্প-নেতৃস্থানীয় মেশিন লার্নিং (ML) প্রযুক্তির সুবিধা নিতে দেয়। জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (জেনারেটিভ এআই) ডকুমেন্ট প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লোকে আরও স্বয়ংক্রিয় করতে অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্টকে পরিপূরক করে। বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন মূল ক্ষেত্রগুলিকে স্বাভাবিক করা এবং ইনপুট ডেটার সংক্ষিপ্তকরণ ডকুমেন্ট প্রসেস ওয়ার্কফ্লোগুলি পরিচালনার জন্য দ্রুত চক্র সমর্থন করে, ত্রুটির সম্ভাবনা হ্রাস করে।

জেনারেটিভ এআই ফাউন্ডেশন মডেল (এফএম) নামক বড় এমএল মডেল দ্বারা চালিত হয়। আপনি ঐতিহ্যগতভাবে জটিল ডকুমেন্ট প্রসেসিং ওয়ার্কলোডগুলি সমাধান করতে পারেন এমনভাবে এফএমগুলি রূপান্তরিত করছে। বিদ্যমান সামর্থ্যের পাশাপাশি, ব্যবসাগুলিকে আর্থিক প্রতিবেদন এবং ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্টের মতো নথিগুলি থেকে ডেবিট এবং ক্রেডিট ডেটা সহ তথ্যের নির্দিষ্ট বিভাগের সারসংক্ষেপ করতে হবে। এফএমগুলি নিষ্কাশিত ডেটা থেকে এই জাতীয় অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করা সহজ করে তোলে। মানুষের পর্যালোচনায় ব্যয় করা সময়কে অপ্টিমাইজ করতে এবং কর্মচারীর উত্পাদনশীলতা উন্নত করতে, ফোন নম্বরে অনুপস্থিত সংখ্যা, অনুপস্থিত নথি, বা রাস্তার নম্বর ছাড়া ঠিকানাগুলির মতো ভুলগুলি একটি স্বয়ংক্রিয় উপায়ে পতাকাঙ্কিত করা যেতে পারে। বর্তমান পরিস্থিতিতে, মানব পর্যালোচনা এবং জটিল স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করে এই ধরনের কাজগুলি সম্পন্ন করার জন্য আপনাকে সম্পদ উৎসর্গ করতে হবে। এই পদ্ধতিটি ক্লান্তিকর এবং ব্যয়বহুল। FMগুলি এই কাজগুলিকে দ্রুত সম্পন্ন করতে সাহায্য করতে পারে, কম সংস্থান সহ, এবং বিভিন্ন ইনপুট ফর্ম্যাটকে একটি স্ট্যান্ডার্ড টেমপ্লেটে রূপান্তরিত করতে পারে যা আরও প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। AWS-এ, আমরা যেমন পরিষেবা অফার করি আমাজন বেডরক, FM এর সাথে জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি এবং স্কেল করার সবচেয়ে সহজ উপায়৷ Amazon Bedrock হল একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা একটি API-এর মাধ্যমে নেতৃস্থানীয় AI স্টার্টআপ এবং Amazon থেকে এফএমগুলি উপলব্ধ করে, যাতে আপনি আপনার প্রয়োজনীয়তার সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত মডেলটি খুঁজে পেতে পারেন। আমরাও অফার করি আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট, যা ML অনুশীলনকারীদের ওপেন-সোর্স FM-এর বিস্তৃত নির্বাচন থেকে বেছে নিতে দেয়। এমএল অনুশীলনকারীরা ডেডিকেটেডদের জন্য এফএম স্থাপন করতে পারেন আমাজন সেজমেকার একটি নেটওয়ার্ক বিচ্ছিন্ন পরিবেশ থেকে উদাহরণ এবং মডেল প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার জন্য SageMaker ব্যবহার করে মডেলগুলি কাস্টমাইজ করুন।

Ricoh কর্মক্ষেত্রের সমাধান এবং ডিজিটাল রূপান্তর পরিষেবাগুলি অফার করে যা গ্রাহকদের তাদের ব্যবসায় জুড়ে তথ্য প্রবাহ পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করে৷ পোর্টফোলিও সলিউশন ডেভেলপমেন্টের ভিপি অশোক শেনয় বলেছেন, “আমরা আমাদের IDP সলিউশনে জেনারেটিভ AI যুক্ত করছি যাতে আমাদের গ্রাহকদের নতুন ক্ষমতা যেমন প্রশ্নোত্তর, সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রমিত আউটপুট ব্যবহার করে তাদের কাজ দ্রুত এবং আরও নিখুঁতভাবে সম্পন্ন করা যায়। AWS আমাদের প্রতিটি গ্রাহকের ডেটা আলাদা এবং সুরক্ষিত রেখে জেনারেটিভ AI এর সুবিধা নিতে দেয়।"

এই পোস্টে, আমরা কীভাবে জেনারেটিভ এআই-এর সাহায্যে AWS-এ আপনার IDP সলিউশন বাড়ানো যায় তা শেয়ার করি।

IDP পাইপলাইন উন্নত করা

এই বিভাগে, আমরা পর্যালোচনা করি কিভাবে ঐতিহ্যবাহী IDP পাইপলাইন FMs দ্বারা বৃদ্ধি করা যায় এবং FMs-এর সাথে Amazon Textract ব্যবহার করে একটি উদাহরণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে চলুন।

AWS IDP তিনটি পর্যায় নিয়ে গঠিত: শ্রেণীবিভাগ, নিষ্কাশন এবং সমৃদ্ধকরণ। প্রতিটি পর্যায় সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য, পড়ুন AWS AI পরিষেবাগুলির সাথে বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণ: পার্ট 1 এবং পার্ট 2. শ্রেণীবিভাগের পর্যায়ে, FM এখন কোনো অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ ছাড়াই নথি শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। এর মানে হল যে নথিগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে এমনকি যদি মডেলটি আগে অনুরূপ উদাহরণ না দেখে থাকে। নিষ্কাশন পর্যায়ে FMগুলি তারিখের ক্ষেত্রগুলিকে স্বাভাবিক করে তোলে এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ বিন্যাস নিশ্চিত করার সময় ঠিকানা এবং ফোন নম্বরগুলি যাচাই করে৷ সমৃদ্ধকরণ পর্যায়ে এফএম অনুমান, যৌক্তিক যুক্তি এবং সংক্ষিপ্তকরণের অনুমতি দেয়। আপনি যখন প্রতিটি IDP পর্যায়ে FM ব্যবহার করবেন, তখন আপনার কর্মপ্রবাহ আরও সুগম হবে এবং কর্মক্ষমতা উন্নত হবে। নিম্নলিখিত চিত্রটি জেনারেটিভ এআই সহ IDP পাইপলাইনকে চিত্রিত করে।

IDP পাইপলাইনের নিষ্কাশন পর্যায়

যখন এফএম সরাসরি তাদের নেটিভ ফরম্যাটে (যেমন পিডিএফ, img, jpeg, এবং tiff) ইনপুট হিসাবে ডকুমেন্ট প্রসেস করতে পারে না, তখন ডকুমেন্টকে টেক্সটে রূপান্তর করার একটি মেকানিজম প্রয়োজন। FM-এ পাঠানোর আগে নথি থেকে পাঠ্যটি বের করতে, আপনি Amazon Textract ব্যবহার করতে পারেন। অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্টের মাধ্যমে, আপনি লাইন এবং শব্দগুলি বের করতে পারেন এবং সেগুলিকে ডাউনস্ট্রিম এফএম-এ পাঠাতে পারেন। নিম্নলিখিত আর্কিটেকচারটি আরও প্রক্রিয়াকরণের জন্য FM-এ পাঠানোর আগে যেকোনো ধরনের নথি থেকে সঠিক পাঠ্য নিষ্কাশনের জন্য Amazon Textract ব্যবহার করে।

সাধারণত, নথিগুলি কাঠামোগত এবং আধা-কাঠামোগত তথ্য নিয়ে গঠিত। আমাজন টেক্সট্র্যাক্ট টেবিল এবং ফর্ম থেকে কাঁচা পাঠ্য এবং ডেটা বের করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সারণী এবং ফর্মগুলিতে ডেটার মধ্যে সম্পর্ক ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। নির্দিষ্ট ধরনের তথ্য FM দ্বারা প্রক্রিয়া করা নাও হতে পারে। ফলস্বরূপ, আমরা হয় একটি ডাউনস্ট্রিম স্টোরে এই তথ্য সংরক্ষণ করতে বা FM-এ পাঠাতে পারি। নিম্নলিখিত চিত্রটি একটি উদাহরণ যে কিভাবে Amazon Textract একটি নথি থেকে কাঠামোগত এবং আধা-কাঠামোগত তথ্য বের করতে পারে, পাঠ্যের লাইনগুলি ছাড়াও যেগুলি FM দ্বারা প্রক্রিয়াকরণ করা প্রয়োজন৷

FM-এর সাথে সংক্ষিপ্ত করতে AWS সার্ভারহীন পরিষেবা ব্যবহার করা

আমরা আগে যে IDP পাইপলাইনটি চিত্রিত করেছি তা AWS সার্ভারবিহীন পরিষেবা ব্যবহার করে নির্বিঘ্নে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে। বৃহৎ প্রতিষ্ঠানে অত্যন্ত অসংগঠিত নথি সাধারণ। এই নথিগুলি ব্যাঙ্কিং শিল্পের সিকিউরিটিজ অ্যান্ড এক্সচেঞ্জ কমিশন (এসইসি) নথি থেকে স্বাস্থ্য বীমা শিল্পের কভারেজ নথিতে বিস্তৃত হতে পারে। AWS-এ জেনারেটিভ এআই-এর বিবর্তনের সাথে, এই শিল্পগুলির লোকেরা একটি স্বয়ংক্রিয় এবং সাশ্রয়ী পদ্ধতিতে সেই নথিগুলি থেকে একটি সারসংক্ষেপ পাওয়ার উপায় খুঁজছে। সার্ভারবিহীন পরিষেবাগুলি IDP-এর জন্য দ্রুত সমাধান তৈরি করার প্রক্রিয়া প্রদান করতে সহায়তা করে। সেবা যেমন এডাব্লুএস ল্যাম্বদা, এডাব্লুএস স্টেপ ফাংশন, এবং অ্যামাজন ইভেন্টব্রিজ FM-এর একীকরণের সাথে ডকুমেন্ট প্রসেসিং পাইপলাইন তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে, যেমনটি নিচের চিত্রে দেখানো হয়েছে।

সার্জারির নমুনা আবেদন পূর্ববর্তী স্থাপত্যে ব্যবহৃত হয় ঘটনা দ্বারা চালিত। একটি ঘটনা অবস্থার পরিবর্তন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা সম্প্রতি ঘটেছে। উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি বস্তু একটি আপলোড করা হয় আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3) বালতি, Amazon S3 একটি বস্তু তৈরি ইভেন্ট নির্গত করে। Amazon S3 থেকে এই ইভেন্ট বিজ্ঞপ্তি একটি Lambda ফাংশন বা একটি স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো ট্রিগার করতে পারে। এই ধরনের স্থাপত্যকে বলা হয় একটি ঘটনা-চালিত আর্কিটেকচার. এই পোস্টে, আমাদের নমুনা অ্যাপ্লিকেশন একটি নমুনা মেডিকেল স্রাব নথি প্রক্রিয়া করার জন্য একটি ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচার ব্যবহার করে এবং নথির বিশদ বিবরণ সংক্ষিপ্ত করে। প্রবাহ নিম্নরূপ কাজ করে:

1. যখন একটি নথি একটি S3 বালতিতে আপলোড করা হয়, তখন Amazon S3 একটি অবজেক্ট তৈরি ইভেন্ট ট্রিগার করে৷
2. ইভেন্টব্রিজ ডিফল্ট ইভেন্ট বাস একটি ইভেন্টব্রিজ নিয়মের ভিত্তিতে ইভেন্টটিকে স্টেপ ফাংশনে প্রচার করে।
3. স্টেট মেশিন ওয়ার্কফ্লো ডকুমেন্ট প্রক্রিয়া করে, অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক্ট দিয়ে শুরু করে।
4. একটি Lambda ফাংশন পরবর্তী ধাপের জন্য বিশ্লেষণ করা ডেটা রূপান্তরিত করে।
5. রাষ্ট্রযন্ত্র পূজা a সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট, যা সরাসরি AWS SDK ইন্টিগ্রেশন ব্যবহার করে FM হোস্ট করে।
6. একটি সারাংশ S3 গন্তব্য বালতি FM থেকে সংগৃহীত সারাংশ প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করে।

আমরা a এর সাথে নমুনা অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করেছি flan-t5 আলিঙ্গন মুখ মডেল স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে নিম্নলিখিত নমুনা রোগীর স্রাবের সারাংশ সংক্ষিপ্ত করতে।

স্টেপ ফাংশন ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে AWS SDK ইন্টিগ্রেশন Amazon Textract কল করতে ডকুমেন্ট বিশ্লেষণ করুন এবং সেজমেকার রানটাইম InvokeEndpoint API, নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে।

এই কর্মপ্রবাহের ফলে একটি সারাংশ JSON অবজেক্ট যা একটি গন্তব্য বালতিতে সংরক্ষণ করা হয়। JSON বস্তুটি নিম্নরূপ দেখায়:

{ "summary": [ "John Doe is a 35-year old male who has been experiencing stomach problems for two months. He has been taking antibiotics for the last two weeks, but has not been able to eat much. He has been experiencing a lot of abdominal pain, bloating, and fatigue. He has also noticed a change in his stool color, which is now darker. He has been taking antacids for the last two weeks, but they no longer help. He has been experiencing a lot of fatigue, and has been unable to work for the last two weeks. He has also been experiencing a lot of abdominal pain, bloating, and fatigue. He has been taking antacids for the last two weeks, but they no longer help. He has been experiencing a lot of abdominal pain, bloating, and fatigue. He has been taking antacids for the last two weeks, but they no longer help. He has been experiencing a lot of abdominal pain, bloating, and fatigue. He has been taking antacids for the last two weeks, but they no longer help. He has been experiencing a lot of abdominal pain, bloating, and fatigue. He has been taking antacids for the last two weeks, but they no longer help." ], "forms": [ { "key": "Ph: ", "value": "(888)-(999)-(0000) " }, { "key": "Fax: ", "value": "(888)-(999)-(1111) " }, { "key": "Patient Name: ", "value": "John Doe " }, { "key": "Patient ID: ", "value": "NARH-36640 " }, { "key": "Gender: ", "value": "Male " }, { "key": "Attending Physician: ", "value": "Mateo Jackson, PhD " }, { "key": "Admit Date: ", "value": "07-Sep-2020 " }, { "key": "Discharge Date: ", "value": "08-Sep-2020 " }, { "key": "Discharge Disposition: ", "value": "Home with Support Services " }, { "key": "Pre-existing / Developed Conditions Impacting Hospital Stay: ", "value": "35 yo M c/o stomach problems since 2 months. Patient reports epigastric abdominal pain non- radiating. Pain is described as gnawing and burning, intermittent lasting 1-2 hours, and gotten progressively worse. Antacids used to alleviate pain but not anymore; nothing exacerbates pain. Pain unrelated to daytime or to meals. Patient denies constipation or diarrhea. Patient denies blood in stool but have noticed them darker. Patient also reports nausea. Denies recent illness or fever. He also reports fatigue for 2 weeks and bloating after eating. ROS: Negative except for above findings Meds: Motrin once/week. Tums previously. PMHx: Back pain and muscle spasms. No Hx of surgery. NKDA. FHx: Uncle has a bleeding ulcer. Social Hx: Smokes since 15 yo, 1/2-1 PPD. No recent EtOH use. Denies illicit drug use. Works on high elevation construction. Fast food diet. Exercises 3-4 times/week but stopped 2 weeks ago. " }, { "key": "Summary: ", "value": "some activity restrictions suggested, full course of antibiotics, check back with physican in case of relapse, strict diet " } ] }

স্কেল এ সার্ভারবিহীন বাস্তবায়ন সহ IDP ব্যবহার করে এই সংক্ষিপ্তসারগুলি তৈরি করা সংস্থাগুলিকে সাশ্রয়ী উপায়ে অর্থবহ, সংক্ষিপ্ত এবং উপস্থাপনযোগ্য ডেটা পেতে সহায়তা করে। ধাপ ফাংশন এক সময়ে একটি নথিতে নথি প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতিকে সীমাবদ্ধ করে না। এর বিতরণ করা মানচিত্র বৈশিষ্ট্যটি একটি সময়সূচীতে প্রচুর সংখ্যক নথির সংক্ষিপ্তসার করতে পারে।

সার্জারির নমুনা আবেদন ব্যবহার করে flan-t5 আলিঙ্গন মুখ মডেল; তবে, আপনি আপনার পছন্দের একটি এফএম এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করতে পারেন। প্রশিক্ষণ এবং মডেল চালানো নমুনা আবেদন সুযোগের বাইরে. একটি নমুনা অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করতে GitHub সংগ্রহস্থলের নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন। স্টেপ ফাংশন ব্যবহার করে আপনি কীভাবে একটি IDP ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেট করতে পারেন তার পূর্ববর্তী আর্কিটেকচারটি একটি নির্দেশিকা। পড়ুন IDP জেনারেটিভ এআই কর্মশালা AWS AI পরিষেবা এবং FM-এর সাহায্যে কীভাবে একটি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে হয় সে সম্পর্কে বিস্তারিত নির্দেশাবলীর জন্য।

সমাধান সেট আপ করুন

এর ধাপগুলি অনুসরণ করুন README সমাধান আর্কিটেকচার সেট করার জন্য ফাইল (সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট ব্যতীত)। আপনার নিজের সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট উপলব্ধ হওয়ার পরে, আপনি টেমপ্লেটে পরামিতি হিসাবে এন্ডপয়েন্ট নামটি পাস করতে পারেন।

পরিষ্কার কর

খরচ বাঁচাতে, টিউটোরিয়ালের অংশ হিসাবে আপনি যে সংস্থানগুলি স্থাপন করেছেন তা মুছুন:

1. এর পরিচ্ছন্নতা বিভাগে পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন৷ README ফাইল.
2. আপনার S3 বালতি থেকে যেকোনো বিষয়বস্তু মুছুন এবং তারপর Amazon S3 কনসোলের মাধ্যমে বালতিটি মুছুন।
3. সেজমেকার কনসোলের মাধ্যমে আপনি যে কোনও সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট তৈরি করেছেন তা মুছুন।

উপসংহার

জেনারেটিভ এআই পরিবর্তন করছে কিভাবে আপনি অন্তর্দৃষ্টি পেতে IDP-এর মাধ্যমে নথি প্রক্রিয়া করতে পারেন। AWS AI পরিষেবাগুলি যেমন AWS FM-এর সাথে Amazon Textract যেকোন ধরনের নথি সঠিকভাবে প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করতে পারে। AWS-এ জেনারেটিভ এআই-এর সাথে কাজ করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, পড়ুন AWS-এ জেনারেটিভ এআই সহ বিল্ডিংয়ের জন্য নতুন টুল ঘোষণা করা হচ্ছে.

---

লেখক সম্পর্কে

সোনালী সাহু AWS-এ AI/ML পরিষেবা দলের সাথে বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণে নেতৃত্ব দিচ্ছে। তিনি একজন লেখক, চিন্তার নেতা এবং উত্সাহী প্রযুক্তিবিদ। তার ফোকাসের মূল ক্ষেত্র হল AI এবং ML, এবং তিনি প্রায়শই সারা বিশ্বে AI এবং ML সম্মেলন এবং মিটআপে কথা বলেন। স্বাস্থ্যসেবা, আর্থিক খাত এবং বীমা শিল্পে দক্ষতা সহ প্রযুক্তি এবং প্রযুক্তি শিল্পে তার অভিজ্ঞতার প্রশস্ততা এবং গভীরতা রয়েছে।

আশীষ লাল একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট মার্কেটিং ম্যানেজার যিনি AWS-এ AI পরিষেবাগুলির জন্য পণ্য বিপণনের নেতৃত্ব দেন। তার 9 বছরের বিপণনের অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং তিনি বুদ্ধিমান নথি প্রক্রিয়াকরণের জন্য পণ্য বিপণন প্রচেষ্টার নেতৃত্ব দিয়েছেন। তিনি ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ে ব্যবসায় প্রশাসনে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেন।

মৃণাল দফতরী অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেসের একজন এন্টারপ্রাইজ সিনিয়র সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি বোস্টনে অবস্থিত, এমএ। তিনি একজন ক্লাউড উত্সাহী এবং গ্রাহকদের জন্য সহজ এবং তাদের ব্যবসায়িক ফলাফলগুলিকে সম্বোধন করে এমন সমাধানগুলি খোঁজার বিষয়ে খুব উত্সাহী৷ তিনি ক্লাউড প্রযুক্তির সাথে কাজ করতে পছন্দ করেন, সহজ, মাপযোগ্য সমাধান প্রদান করে যা ইতিবাচক ব্যবসায়িক ফলাফল, ক্লাউড গ্রহণের কৌশল এবং উদ্ভাবনী সমাধান ডিজাইন করে এবং অপারেশনাল শ্রেষ্ঠত্ব চালায়।

ধীরাজ মহাপাত্র AWS-এর একজন প্রধান সার্ভারলেস স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি এন্টারপ্রাইজ আর্থিক পরিষেবাগুলিকে তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আধুনিকীকরণ করতে এবং তাদের উদ্ভাবনের গতিকে ত্বরান্বিত করতে সার্ভারহীন এবং ইভেন্ট-চালিত আর্কিটেকচারগুলি গ্রহণ করতে সহায়তা করতে বিশেষজ্ঞ। সম্প্রতি, তিনি আর্থিক পরিষেবা শিল্পের গ্রাহকদের জন্য কনটেইনার কাজের চাপ এবং জেনারেটিভ এআই-এর ব্যবহারিক ব্যবহার সার্ভারহীন এবং ইডিএর কাছাকাছি নিয়ে আসার জন্য কাজ করছেন।

জ্যাকব হাউসকেন্স 15 বছরেরও বেশি কৌশলগত ব্যবসায়িক উন্নয়ন এবং অংশীদারিত্বের অভিজ্ঞতা সহ একজন প্রধান এআই বিশেষজ্ঞ। বিগত 7 বছর ধরে, তিনি নতুন এআই-চালিত B2B পরিষেবাগুলির জন্য বাজারে যাওয়ার কৌশলগুলি তৈরি এবং বাস্তবায়নের নেতৃত্ব দিয়েছেন। সম্প্রতি, তিনি বুদ্ধিমান ডকুমেন্ট প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লোতে জেনারেটিভ AI যুক্ত করে ISV-কে তাদের আয় বাড়াতে সাহায্য করছেন।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। মোটরগাড়ি / ইভি, কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• ব্লকঅফসেট। পরিবেশগত অফসেট মালিকানার আধুনিকীকরণ। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhancing-aws-intelligent-document-processing-with-generative-ai/