अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवस जेनरेटिव एआई | का उपयोग करके अपने व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को कंपनी दस्तावेज़ों से अंतर्दृष्टि निकालने के लिए सशक्त बनाएं अमेज़न वेब सेवाएँ

उद्यम जटिल समस्याओं को हल करने और परिणामों में सुधार करने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) की क्षमता का उपयोग करना चाहते हैं। हाल तक, एमएल मॉडल के निर्माण और तैनाती के लिए एमएल मॉडल को ट्यून करने और परिचालन पाइपलाइनों को बनाए रखने सहित तकनीकी और कोडिंग कौशल के गहरे स्तर की आवश्यकता होती थी। 2021 में इसकी शुरुआत के बाद से, अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास व्यवसाय विश्लेषकों को विभिन्न प्रकार के एमएल मॉडल बनाने, तैनात करने और उपयोग करने में सक्षम बनाया है - जिसमें सारणीबद्ध, कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं - बिना कोड की एक पंक्ति लिखे। इसने समय-श्रृंखला पूर्वानुमान, ग्राहक मंथन भविष्यवाणी, भावना विश्लेषण, औद्योगिक दोष का पता लगाने और कई अन्य जैसे मामलों का उपयोग करने के लिए एमएल को लागू करने के लिए उद्यमों की क्षमता को तेज कर दिया है।

के रूप में की घोषणा की अक्टूबर 5, सेजमेकर कैनवस ने मॉडलों के लिए अपने समर्थन को फाउंडेशन मॉडल (एफएम) तक विस्तारित किया - सामग्री उत्पन्न करने और सारांशित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले बड़े भाषा मॉडल। साथ 12 अक्टूबर, 2023 रिलीज, सेजमेकर कैनवस उपयोगकर्ताओं को प्रश्न पूछने और उनके एंटरप्राइज़ डेटा पर आधारित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने देता है। यह सुनिश्चित करता है कि परिणाम संदर्भ-विशिष्ट हैं, अतिरिक्त उपयोग के मामले खुलते हैं जहां व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए नो-कोड एमएल लागू किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, व्यावसायिक टीमें अब किसी संगठन की विशिष्ट शब्दावली और सिद्धांतों के अनुरूप प्रतिक्रियाएँ तैयार कर सकती हैं, और विशिष्ट और उन दस्तावेज़ों की सामग्री पर आधारित प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए लंबे दस्तावेज़ों को अधिक तेज़ी से क्वेरी कर सकती हैं। यह सभी सामग्री निजी और सुरक्षित तरीके से निष्पादित की जाती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सभी संवेदनशील डेटा तक उचित प्रशासन और सुरक्षा उपायों के साथ पहुंच हो।

आरंभ करने के लिए, एक क्लाउड व्यवस्थापक कॉन्फ़िगर और पॉप्युलेट करता है अमेज़ॅन केंद्र सेजमेकर कैनवस के लिए डेटा स्रोतों के रूप में एंटरप्राइज़ डेटा के साथ अनुक्रमित। कैनवास उपयोगकर्ता उस सूचकांक का चयन करते हैं जहां उनके दस्तावेज़ हैं, और यह जानते हुए विचार, शोध और अन्वेषण कर सकते हैं कि आउटपुट हमेशा उनके सत्य के स्रोतों द्वारा समर्थित होगा। सेजमेकर कैनवस अत्याधुनिक एफएम का उपयोग करता है अमेज़ॅन बेडरॉक और अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट. कई एफएम के साथ-साथ बातचीत शुरू की जा सकती है, आउटपुट की तुलना की जा सकती है और जेनेरेटिव-एआई को वास्तव में सभी के लिए सुलभ बनाया जा सकता है।

इस पोस्ट में, हम हाल ही में जारी फीचर की समीक्षा करेंगे, आर्किटेक्चर पर चर्चा करेंगे, और सेजमेकर कैनवास को आपके ज्ञान आधार से दस्तावेज़ों को क्वेरी करने में सक्षम करने के लिए एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रस्तुत करेंगे, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीन कैप्चर में दिखाया गया है।

समाधान अवलोकन

फाउंडेशन मॉडल मतिभ्रम पैदा कर सकते हैं - ऐसी प्रतिक्रियाएँ जो सामान्य, अस्पष्ट, असंबंधित या तथ्यात्मक रूप से गलत हैं। पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) मतिभ्रम को कम करने के लिए अक्सर इस्तेमाल किया जाने वाला तरीका है। आरएजी आर्किटेक्चर का उपयोग एफएम के बाहर से डेटा पुनर्प्राप्त करने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग उपयोगकर्ता की क्वेरी का उत्तर देने के लिए संदर्भ में सीखने के लिए किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि एफएम एक विश्वसनीय ज्ञान आधार से डेटा का उपयोग कर सकता है और उस ज्ञान का उपयोग उपयोगकर्ताओं के सवालों के जवाब देने के लिए कर सकता है, जिससे मतिभ्रम का खतरा कम हो जाता है।

आरएजी के साथ, एफएम से बाहरी डेटा और उपयोगकर्ता संकेतों को बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा कई अलग-अलग डेटा स्रोतों से आ सकता है, जैसे दस्तावेज़ रिपॉजिटरी, डेटाबेस या एपीआई। पहला कदम प्रासंगिक अर्थ संबंधी खोज करने के लिए अपने दस्तावेज़ों और किसी भी उपयोगकर्ता क्वेरी को एक संगत प्रारूप में परिवर्तित करना है। प्रारूपों को संगत बनाने के लिए, एक दस्तावेज़ संग्रह, या ज्ञान पुस्तकालय, और उपयोगकर्ता द्वारा प्रस्तुत प्रश्नों को एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित किया जाता है।

इस रिलीज़ के साथ, RAG कार्यक्षमता नो-कोड और निर्बाध तरीके से प्रदान की जाती है। उद्यम अंतर्निहित ज्ञान प्रबंधन प्रणाली के रूप में अमेज़ॅन केंद्र के साथ कैनवास में चैट अनुभव को समृद्ध कर सकते हैं। निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।

सेजमेकर कैनवस को अमेज़ॅन केंद्र से कनेक्ट करने के लिए एक बार के सेट-अप की आवश्यकता होती है। हम दस्तावेज़ों को क्वेरी करने के लिए कैनवास की स्थापना में विस्तार से सेट-अप प्रक्रिया का वर्णन करते हैं। यदि आपने पहले से ही अपना सेजमेकर डोमेन सेट-अप नहीं किया है, तो देखें अमेज़न सेजमेकर डोमेन पर ऑनबोर्ड.

डोमेन कॉन्फ़िगरेशन के भाग के रूप में, एक क्लाउड प्रशासक एक या एक से अधिक केंद्र सूचकांक चुन सकता है जिसे व्यवसाय विश्लेषक सेजमेकर कैनवस के माध्यम से एफएम के साथ बातचीत करते समय क्वेरी कर सकता है।

केंद्र सूचकांक हाइड्रेटेड और कॉन्फ़िगर होने के बाद, व्यापार विश्लेषक एक नई चैट शुरू करके और "क्वेरी दस्तावेज़" टॉगल का चयन करके सेजमेकर कैनवास के साथ उनका उपयोग करते हैं। इसके बाद सेजमेकर कैनवस निम्नलिखित कार्यों को करने के लिए अमेज़ॅन केंद्र और पसंदीदा एफएम के बीच अंतर्निहित संचार का प्रबंधन करेगा:

1. उपयोगकर्ता से आने वाले प्रश्न के साथ केंद्र सूचकांकों को क्वेरी करें।
2. केंद्र सूचकांकों से स्निपेट (और स्रोत) पुनर्प्राप्त करें।
3. मूल क्वेरी के साथ स्निपेट्स के साथ प्रॉम्प्ट को इंजीनियर करें ताकि फाउंडेशन मॉडल पुनर्प्राप्त दस्तावेजों से उत्तर उत्पन्न कर सके।
4. उपयोगकर्ता को उन पृष्ठों/दस्तावेज़ों के संदर्भ के साथ उत्पन्न उत्तर प्रदान करें जिनका उपयोग प्रतिक्रिया तैयार करने के लिए किया गया था।

दस्तावेज़ों को क्वेरी करने के लिए कैनवास सेट करना

इस अनुभाग में, हम आपको केंद्र इंडेक्स के माध्यम से परोसे गए दस्तावेज़ों को क्वेरी करने के लिए कैनवास सेट करने के चरणों के बारे में बताएंगे। आपके पास निम्नलिखित शर्तें होनी चाहिए:

• सेजमेकर डोमेन सेटअप – अमेज़न सेजमेकर डोमेन पर ऑनबोर्ड
• बनाओ केंद्र सूचकांक (या एक से अधिक)
• केंद्र अमेज़न S3 कनेक्टर सेटअप करें - इसका पालन करें अमेज़न S3 कनेक्टर - और पीडीएफ फाइलों और अन्य दस्तावेजों को केंद्र इंडेक्स से जुड़े अमेज़ॅन एस 3 बकेट में अपलोड करें
• आईएएम सेटअप करें ताकि कैनवस के पास उचित अनुमतियां हों, जिनमें अमेज़ॅन बेडरॉक और/या सेजमेकर एंडपॉइंट्स पर कॉल करने के लिए आवश्यक अनुमतियां शामिल हैं - इसका पालन करें कैनवास चैट सेट अप करें दस्तावेज़ीकरण

अब आप डोमेन को अपडेट कर सकते हैं ताकि वह वांछित सूचकांकों तक पहुंच सके। सेजमेकर कंसोल पर, दिए गए डोमेन के लिए, डोमेन सेटिंग्स टैब के अंतर्गत संपादित करें का चयन करें। "अमेज़ॅन केंद्र के साथ क्वेरी दस्तावेज़ सक्षम करें" टॉगल सक्षम करें जो कैनवास सेटिंग्स चरण में पाया जा सकता है। एक बार सक्रिय होने पर, एक या अधिक केंद्र सूचकांक चुनें जिन्हें आप कैनवास के साथ उपयोग करना चाहते हैं।

कैनवास क्वेरी दस्तावेज़ सुविधा को कॉन्फ़िगर करने के लिए बस इतना ही आवश्यक है। उपयोगकर्ता अब कैनवस के भीतर चैट में जा सकते हैं और केंद्र इंडेक्स के माध्यम से डोमेन से जुड़े ज्ञान आधारों का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं। ज्ञान-आधार के अनुरक्षक सत्य के स्रोत को अपडेट करना जारी रख सकते हैं और केंद्र में सिंकिंग क्षमता के साथ, चैट उपयोगकर्ता स्वचालित रूप से नवीनतम जानकारी का निर्बाध तरीके से उपयोग करने में सक्षम होंगे।

चैट के लिए क्वेरी दस्तावेज़ सुविधा का उपयोग करना

सेजमेकर कैनवस उपयोगकर्ता के रूप में, क्वेरी दस्तावेज़ सुविधा को चैट के भीतर से एक्सेस किया जा सकता है। चैट सत्र शुरू करने के लिए, सेजमेकर कैनवस में रेडी-टू-यूज़ मॉडल टैब से "सामग्री उत्पन्न करें, निकालें और सारांशित करें" बटन पर क्लिक करें या खोजें।

वहां पहुंचने पर, आप स्क्रीन के शीर्ष पर टॉगल के साथ क्वेरी दस्तावेज़ों को चालू और बंद कर सकते हैं। सुविधा के बारे में अधिक जानने के लिए सूचना संकेत देखें।

जब क्वेरी दस्तावेज़ सक्षम होते हैं, तो आप क्लाउड व्यवस्थापक द्वारा सक्षम किए गए केंद्र सूचकांकों की सूची में से चुन सकते हैं।

नई चैट शुरू करते समय आप एक इंडेक्स का चयन कर सकते हैं। फिर आप चयनित सूचकांक से स्वचालित रूप से प्राप्त ज्ञान के साथ यूएक्स में एक प्रश्न पूछ सकते हैं। ध्यान दें कि किसी विशिष्ट सूचकांक के विरुद्ध बातचीत शुरू होने के बाद, किसी अन्य सूचकांक पर स्विच करना संभव नहीं है।

पूछे गए प्रश्नों के लिए, चैट एफएम द्वारा उत्पन्न उत्तर को उन स्रोत दस्तावेजों के साथ दिखाएगी जिन्होंने उत्तर उत्पन्न करने में योगदान दिया। किसी भी स्रोत दस्तावेज़ पर क्लिक करने पर, कैनवस दस्तावेज़ का पूर्वावलोकन खोलता है, जिसमें एफएम द्वारा उपयोग किए गए अंश को हाइलाइट किया जाता है।

निष्कर्ष

संवादी एआई में प्राकृतिक और सहज बातचीत के साथ मानव-समान सहायक प्रदान करके ग्राहक और कर्मचारी अनुभव को बदलने की अपार क्षमता है:

• किसी विषय पर शोध करना या संगठन के ज्ञान आधार को खोजना और ब्राउज़ करना
• तेजी से अंतर्दृष्टि एकत्र करने के लिए सामग्री की मात्रा का सारांश बनाना
• संस्थाओं, भावनाओं, पीआईआई और अन्य उपयोगी डेटा की खोज करना, और असंरचित सामग्री का व्यावसायिक मूल्य बढ़ाना
• दस्तावेज़ों और व्यावसायिक पत्राचार के लिए ड्राफ्ट तैयार करना
• अलग-अलग आंतरिक स्रोतों (घटनाएं, चैट लॉग, विकी) से ज्ञान आलेख बनाना

चैट इंटरफेस, ज्ञान पुनर्प्राप्ति और एफएम का अभिनव एकीकरण उद्यमों को अपने डोमेन ज्ञान और सत्य के स्रोतों का उपयोग करके उपयोगकर्ता के सवालों के सटीक, प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

सेजमेकर कैनवस को अमेज़ॅन केंद्र में ज्ञान आधारों से जोड़कर, संगठन एफएम की अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा क्षमताओं से लाभान्वित होते हुए भी अपने मालिकाना डेटा को अपने वातावरण में रख सकते हैं। सेजमेकर कैनवास के क्वेरी दस्तावेज़ सुविधा के लॉन्च के साथ, हम किसी भी उद्यम के लिए सुरक्षित चैट अनुभव को सशक्त बनाने के लिए एलएलएम और उनके उद्यम ज्ञान को सत्य के स्रोत के रूप में उपयोग करना आसान बना रहे हैं। यह सभी कार्यक्षमता नो-कोड प्रारूप में उपलब्ध है, जिससे व्यवसायों को दोहराए जाने वाले और गैर-विशिष्ट कार्यों को संभालने से बचने की अनुमति मिलती है।

सेजमेकर कैनवस के बारे में अधिक जानने के लिए और यह कैसे हर किसी के लिए मशीन लर्निंग शुरू करना आसान बनाने में मदद करता है, देखें सेजमेकर कैनवस घोषणा. सेजमेकर कैनवास डेटा वैज्ञानिकों और व्यापार विश्लेषकों के बीच सहयोग को बढ़ावा देने में कैसे मदद करता है, इसके बारे में और पढ़ें पोस्ट बनाएं, साझा करें और तैनात करें. अंत में, यह जानने के लिए कि अपना स्वयं का पुनर्प्राप्ति संवर्धित जनरेशन वर्कफ़्लो कैसे बनाएं, देखें सेजमेकर जम्पस्टार्ट आरएजी.

संदर्भ

लुईस, पी., पेरेज़, ई., पिक्टस, ए., पेट्रोनी, एफ., कारपुखिन, वी., गोयल, एन., कुटटलर, एच., लुईस, एम., यिह, डब्ल्यू., रॉकटाशेल, टी., रीडेल, एस., कीला, डी. (2020)। ज्ञान-गहन एनएलपी कार्यों के लिए पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी। न्यूरल इन्फर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम्स में प्रगति, 33, 9459-9474.

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लेखक के बारे में

डेविड गैलीटेली एआई/एमएल के लिए एक वरिष्ठ विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार हैं। वह ब्रुसेल्स में स्थित है और दुनिया भर के उन ग्राहकों के साथ मिलकर काम करता है जो लो-कोड/नो-कोड मशीन लर्निंग तकनीकों और जेनरेटिव एआई को अपनाना चाहते हैं। वह बचपन से ही डेवलपर रहे हैं, उन्होंने 7 साल की उम्र में कोडिंग करना शुरू कर दिया था। उन्होंने विश्वविद्यालय में एआई/एमएल सीखना शुरू किया और तब से उन्हें इससे प्यार हो गया।

बिलाल आलम वित्तीय सेवा उद्योग पर ध्यान देने के साथ AWS में एक एंटरप्राइज सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। अधिकांश दिनों में बिलाल ग्राहकों को उनके सबसे महत्वपूर्ण कार्यभार को तैनात करने के लिए उनके AWS वातावरण के निर्माण, उत्थान और सुरक्षा में मदद कर रहा है। उनके पास टेल्को, नेटवर्किंग और सॉफ्टवेयर विकास में व्यापक अनुभव है। हाल ही में, वह व्यावसायिक समस्याओं को हल करने के लिए एआई/एमएल का उपयोग करने पर विचार कर रहे हैं।

पश्मीन मिस्त्री AWS में एक वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक हैं। काम से बाहर, पशमीन को रोमांचक हाइक, फोटोग्राफी और अपने परिवार के साथ समय बिताना पसंद है।

डैन सिन्नरेइच AWS में एक वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक हैं, जो लो-कोड/नो-कोड मशीन लर्निंग को लोकतांत्रिक बनाने में मदद कर रहे हैं। AWS से पहले, डैन ने जोखिम प्रबंधन और इष्टतम पोर्टफोलियो बनाने के लिए संस्थागत निवेशकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले उद्यम SaaS प्लेटफ़ॉर्म और टाइम-सीरीज़ मॉडल का निर्माण और व्यावसायीकरण किया था। काम के अलावा, उन्हें हॉकी खेलते, स्कूबा डाइविंग और विज्ञान कथा पढ़ते हुए पाया जा सकता है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
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• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/empower-your-business-users-to-extract-insights-from-company-documents-using-amazon-sagemaker-canvas-generative-ai/