تخلیقی AI حل پیداواری صلاحیت کو بڑھا کر اور کسٹمر کے تجربات کو بہتر بنا کر کاروبار کو تبدیل کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، اور ان حلوں کے ساتھ بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) کا استعمال تیزی سے مقبول ہوتا جا رہا ہے۔ تصور کے ثبوت بنانا نسبتاً سیدھا ہے کیونکہ جدید بنیاد ماڈل ایک سادہ API کال کے ذریعے خصوصی فراہم کنندگان سے دستیاب ہیں۔ لہذا، مختلف سائز اور مختلف صنعتوں کی تنظیموں نے جنریٹیو AI کا استعمال کرتے ہوئے اپنی مصنوعات اور عمل کو دوبارہ تصور کرنا شروع کر دیا ہے۔
ان کے عمومی علم کی دولت کے باوجود، جدید ترین LLMs کو صرف ان معلومات تک رسائی حاصل ہے جس پر انہیں تربیت دی گئی تھی۔ جب LLM کو ان معلومات کی بنیاد پر متن تیار کرنے کے لیے کہا جاتا ہے جو انھوں نے اپنی تربیت کے دوران نہیں دیکھی تھی تو یہ حقیقت پر مبنی غلطیاں (فریب) کا باعث بن سکتا ہے۔ لہذا، LLM کے عمومی علم اور آپ کے ملکیتی ڈیٹا کے درمیان فرق کو ختم کرنا بہت ضروری ہے تاکہ ماڈل کو زیادہ درست اور سیاق و سباق پر مبنی ردعمل پیدا کرنے میں مدد ملے اور فریب کاری کے خطرے کو کم کیا جا سکے۔ فائن ٹیوننگ کا روایتی طریقہ، اگرچہ مؤثر، کمپیوٹ کے لحاظ سے انتہائی مہنگا، اور تکنیکی مہارت کی ضرورت ہے۔ غور کرنے کے لیے ایک اور آپشن کہا جاتا ہے۔ بازیافت اگمینٹڈ جنریشن (RAG)، جو LLMs کو ایک بیرونی علمی ذریعہ سے اضافی معلومات فراہم کرتا ہے جسے آسانی سے اپ ڈیٹ کیا جا سکتا ہے۔
مزید برآں، ملکیتی اور حساس ڈیٹا، جیسے ذاتی ڈیٹا یا دانشورانہ املاک کو سنبھالتے وقت کاروباری اداروں کو ڈیٹا کی حفاظت کو یقینی بنانا چاہیے۔ یہ خاص طور پر ان تنظیموں کے لیے اہم ہے جو بہت زیادہ ریگولیٹڈ صنعتوں میں کام کرتی ہیں، جیسے کہ مالیاتی خدمات اور صحت کی دیکھ بھال اور لائف سائنسز۔ لہذا، جنریٹو AI ایپلیکیشن کے ذریعے اپنے ڈیٹا کے بہاؤ کو سمجھنا اور اسے کنٹرول کرنا ضروری ہے: ماڈل کہاں واقع ہے؟ ڈیٹا پر کارروائی کہاں ہوتی ہے؟ ڈیٹا تک کس کی رسائی ہے؟ کیا ڈیٹا کو ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جائے گا، بالآخر عوامی LLMs کو حساس ڈیٹا کے لیک ہونے کا خطرہ ہے؟
اس پوسٹ میں اس بات پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے کہ کس طرح انٹرپرائزز درست، شفاف، اور محفوظ جنریٹو AI ایپلی کیشنز بنا سکتے ہیں جبکہ ملکیتی ڈیٹا پر مکمل کنٹرول رکھتے ہیں۔ مجوزہ حل ایک AI- مقامی ٹیکنالوجی اسٹیک کا استعمال کرتے ہوئے ایک RAG پائپ لائن ہے، جس کے اجزاء کو AI کی صلاحیتوں کو بعد میں سوچنے کے بجائے شامل کرنے کے بجائے ان کے بنیادی حصے میں AI کے ساتھ زمین سے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کس طرح ایک اینڈ ٹو اینڈ آر اے جی ایپلیکیشن کو استعمال کرتے ہوئے بنایا جائے۔ Cohere کے زبان کے ماڈل کے ذریعے ایمیزون بیڈرک اور ایک AWS مارکیٹ پلیس پر ویکٹر ڈیٹا بیس کو ویویٹ کریں۔. ساتھ والا سورس کوڈ میں دستیاب ہے۔ متعلقہ GitHub ذخیرہ Weaviate کی طرف سے میزبان. اگرچہ AWS پارٹنر کے ذخیرے میں کوڈ کو برقرار رکھنے یا اسے اپ ڈیٹ کرنے کے لیے ذمہ دار نہیں ہوگا، لیکن ہم گاہکوں کو کسی بھی مطلوبہ اپ ڈیٹس کے حوالے سے براہ راست Weaviate سے رابطہ قائم کرنے کی ترغیب دیتے ہیں۔
حل جائزہ
درج ذیل اعلیٰ سطحی فن تعمیر کا خاکہ درست، شفاف، اور محفوظ جنریٹیو AI حلوں کی تعمیر کے لیے AI- مقامی ٹیکنالوجی کے اسٹیک کے ساتھ مجوزہ RAG پائپ لائن کی وضاحت کرتا ہے۔
RAG ورک فلو کے لیے تیاری کے مرحلے کے طور پر، ایک ویکٹر ڈیٹا بیس، جو کہ بیرونی معلومات کے ماخذ کے طور پر کام کرتا ہے، ملکیتی ڈیٹا سے اضافی سیاق و سباق کے ساتھ اندراج کیا جاتا ہے۔ اصل RAG ورک فلو خاکہ میں بیان کردہ چار مراحل کی پیروی کرتا ہے:
- صارف اپنا سوال درج کرتا ہے۔
- صارف کے استفسار کا استعمال ویکٹر ڈیٹا بیس سے متعلقہ اضافی سیاق و سباق کو بازیافت کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ ڈیٹا بیس سے سب سے زیادہ متعلقہ سیاق و سباق کو بازیافت کرنے کے لیے ویکٹر کی تلاش کو انجام دینے کے لیے ایمبیڈنگ ماڈل کے ساتھ صارف کے استفسار کے ویکٹر ایمبیڈنگس کو تیار کرکے کیا جاتا ہے۔
- بازیافت شدہ سیاق و سباق اور صارف کے استفسار کو فوری ٹیمپلیٹ کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ بازیافت کا بڑھا ہوا پرامپٹ LLM کو فریب کو کم کرتے ہوئے، زیادہ متعلقہ اور درست تکمیل پیدا کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- صارف کو ان کے استفسار کی بنیاد پر زیادہ درست جواب ملتا ہے۔
آرکیٹیکچر ڈایاگرام میں واضح کردہ AI- مقامی ٹکنالوجی کے اسٹیک کے دو اہم اجزاء ہیں: کوہیر لینگویج ماڈل اور ایک ویویٹ ویکٹر ڈیٹا بیس۔
ایمیزون بیڈرک میں زبان کے ماڈلز
۔ کوہیر پلیٹ فارم ایک سادہ API کال کے ذریعے انٹرپرائزز اور ڈویلپرز کے لیے جدید ترین کارکردگی کے ساتھ لینگویج ماڈلز لاتا ہے۔ لینگویج پروسیسنگ کی دو اہم قسمیں ہیں جو Cohere پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے — جنریٹیو اور ایمبیڈنگ — اور ہر ایک کو مختلف قسم کے ماڈل کے ذریعے پیش کیا جاتا ہے:
- ٹیکسٹ جنریشن ساتھ کمان - ڈویلپرز ان اینڈ پوائنٹس تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جو AI صلاحیتوں کو طاقت دیتے ہیں، ایپلیکیشنز کو فعال کرتے ہیں جیسے کہ بات چیت، سوالوں کے جوابات، کاپی رائٹنگ، خلاصہ، معلومات نکالنا، اور مزید۔
- متن کی نمائندگی ساتھ یمبیڈ - ڈویلپر ان اختتامی پوائنٹس تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں جو متن کے معنوی معنی کو حاصل کرتے ہیں، ایپلیکیشنز کو فعال کرتے ہوئے جیسے کہ ویکٹر سرچ انجن، ٹیکسٹ کی درجہ بندی اور کلسٹرنگ وغیرہ۔ Cohere Embed دو شکلوں میں آتا ہے، ایک انگریزی زبان کا ماڈل اور ایک کثیر لسانی ماڈل، یہ دونوں ہیں۔ اب ایمیزون بیڈرک پر دستیاب ہے۔.
Cohere پلیٹ فارم کاروباری اداروں کو ایمیزون بیڈرک تعیناتی کے ذریعے نجی اور محفوظ طریقے سے اپنے جنریٹیو AI حل کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کا اختیار دیتا ہے۔ Amazon Bedrock ایک مکمل طور پر منظم کلاؤڈ سروس ہے جو ترقیاتی ٹیموں کو جنریٹو AI ایپلی کیشنز کو تیزی سے بنانے اور اسکیل کرنے کے قابل بناتی ہے۔ آپ کے ڈیٹا اور ایپلیکیشنز کو محفوظ اور نجی رکھنے میں مدد کرتے ہوئے. آپ کا ڈیٹا سروس میں بہتری کے لیے استعمال نہیں کیا جاتا، تیسرے فریق ماڈل فراہم کنندگان کے ساتھ کبھی بھی شیئر نہیں کیا جاتا، اور میں رہتا ہے۔ ریجن جہاں API کال پر کارروائی ہوتی ہے۔ ڈیٹا کو ہمیشہ ٹرانزٹ اور آرام کے وقت خفیہ کیا جاتا ہے، اور آپ اپنی کیز کا استعمال کرکے ڈیٹا کو انکرپٹ کرسکتے ہیں۔ Amazon Bedrock حفاظتی تقاضوں کی حمایت کرتا ہے، بشمول US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) اہلیت اور جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن (GDPR) کی تعمیل۔ مزید برآں، آپ AWS ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے اپنی جنریٹو AI ایپلیکیشنز کو محفوظ طریقے سے مربوط اور آسانی سے تعینات کر سکتے ہیں جن سے آپ پہلے سے واقف ہیں۔
AWS مارکیٹ پلیس پر ویکٹر ڈیٹا بیس کو ویویٹ کریں۔
بنائی ہے ایک AI-آبائی ویکٹر ڈیٹا بیس جو ترقیاتی ٹیموں کے لیے محفوظ اور شفاف جنریٹو AI ایپلی کیشنز کی تعمیر کو آسان بناتا ہے۔ ویویٹ کا استعمال ویکٹر ڈیٹا اور سورس آبجیکٹ دونوں کو ذخیرہ کرنے اور تلاش کرنے کے لیے کیا جاتا ہے، جو علیحدہ ڈیٹا بیس کی میزبانی اور انضمام کی ضرورت کو ختم کرکے ترقی کو آسان بناتا ہے۔ ویویٹ سبسیکنڈ سیمینٹک تلاش کی کارکردگی فراہم کرتا ہے اور اربوں ویکٹرز اور لاکھوں کرایہ داروں کو سنبھالنے کے لیے پیمانہ بنا سکتا ہے۔ ایک منفرد طور پر قابل توسیع فن تعمیر کے ساتھ، Weaviate ڈیٹا کی آسان ویکٹرائزیشن کو آسان بنانے اور ڈیٹا بیس کے اندر سے اس کی تخلیقی صلاحیتوں کو استعمال کرنے کے لیے Amazon Bedrock میں تعینات Cohere فاؤنڈیشن ماڈلز کے ساتھ مقامی طور پر مربوط ہوتا ہے۔
ویویٹ اے آئی-مقامی ویکٹر ڈیٹا بیس صارفین کو اسے اپنے اپنے کلاؤڈ (BYOC) حل کے طور پر یا ایک منظم سروس کے طور پر تعینات کرنے کی لچک فراہم کرتا ہے۔ یہ شوکیس استعمال کرتا ہے۔ AWS مارکیٹ پلیس پر ویوییٹ Kubernetes کلسٹر، Weaviate کی BYOC پیشکش کا حصہ، جو آپ کے AWS کرایہ دار اور VPC کے اندر کنٹینر پر مبنی توسیع پذیر تعیناتی کی اجازت دیتا ہے صرف چند کلکس کے ساتھ AWS کلاؤڈ فارمیشن سانچے. یہ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کے ویکٹر ڈیٹا بیس کو آپ کے مخصوص علاقے میں فاؤنڈیشن ماڈلز اور ملکیتی ڈیٹا کے قریب تعینات کیا گیا ہے تاکہ تاخیر کو کم سے کم کیا جا سکے، ڈیٹا لوکلٹی کو سپورٹ کیا جا سکے، اور حساس ڈیٹا کی حفاظت کی جا سکے جبکہ GDPR جیسی ممکنہ ریگولیٹری ضروریات کو پورا کیا جا سکے۔
کیس کا جائزہ استعمال کریں۔
مندرجہ ذیل حصوں میں، ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ کوہیر، AWS، اور Weaviate کے ساتھ AI- مقامی ٹیکنالوجی اسٹیک کا استعمال کرتے ہوئے RAG حل کیسے بنایا جائے، جیسا کہ حل کے جائزہ میں واضح کیا گیا ہے۔
مثال کے طور پر استعمال کا کیس ٹارگٹ سامعین کی بنیاد پر تعطیلات کے قیام کی فہرستوں کے لیے ہدف بنائے گئے اشتہارات تیار کرتا ہے۔ مقصد یہ ہے کہ ٹارگٹ سامعین کے لیے صارف کے استفسار کا استعمال کریں (مثال کے طور پر، "چھوٹے بچوں والا خاندان") تعطیلات کے قیام کی سب سے زیادہ متعلقہ فہرست کو بازیافت کرنے کے لیے (مثال کے طور پر، قریب میں کھیل کے میدانوں کے ساتھ ایک فہرست) اور پھر اس کے لیے ایک اشتہار تیار کرنا۔ ٹارگٹ سامعین کے لیے تیار کردہ فہرست بازیافت۔
ڈیٹا سیٹ سے دستیاب ہے۔ ایئر بی این بی کے اندر اور ایک کے تحت لائسنس یافتہ ہے۔ تخلیقی العام انتساب 4.0 بین الاقوامی لائسنس. آپ اس کے ساتھ موجود کوڈ کو تلاش کر سکتے ہیں۔ GitHub ذخیرہ.
شرائط
مندرجہ ذیل ٹیوٹوریل میں کسی بھی AWS خدمات کی پیروی کرنے اور استعمال کرنے کے لیے، یقینی بنائیں کہ آپ کے پاس ایک ہے۔ AWS اکاؤنٹ.
AI- مقامی ٹیکنالوجی اسٹیک کے اجزاء کو فعال کریں۔
سب سے پہلے، آپ کو اپنے AWS اکاؤنٹ میں حل کے جائزہ میں زیر بحث متعلقہ اجزاء کو فعال کرنے کی ضرورت ہے۔ درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- بائیں طرف ایمیزون بیڈرک کنسولمنتخب کریں ماڈل تک رسائی نیوی گیشن پین میں.
- میں سے انتخاب کریں ماڈل تک رسائی کا انتظام کریں۔ اوپر دائیں طرف.
- اپنی پسند کے فاؤنڈیشن ماڈل منتخب کریں اور رسائی کی درخواست کریں۔
اگلا، آپ نے ایک ویویٹ کلسٹر قائم کیا۔
- سبسکرائب کریں AWS مارکیٹ پلیس پر ویوییٹ Kubernetes کلسٹر.
- ایک کا استعمال کرتے ہوئے سافٹ ویئر لانچ کریں۔ آپ کے ترجیحی دستیابی زون کے مطابق CloudFormation ٹیمپلیٹ.
CloudFormation ٹیمپلیٹ پہلے سے طے شدہ اقدار کے ساتھ آباد ہے۔
- کے لئے اسٹیک کا نام، اسٹیک کا نام درج کریں۔
- کے لئے helmauthentication کی قسم، یہ ترتیب کے ذریعہ تصدیق کو فعال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
helmauthenticationtype
کرنے کے لئےapikey
اور تعریف a helmauthenticationapikey. - کے لئے helmauthenticationapikeyاپنی Weaviate API کلید درج کریں۔
- کے لئے ہیلمچارٹورژن، اپنا ورژن نمبر درج کریں۔ یہ کم از کم v.16.8.0 ہونا چاہیے۔ سے رجوع کریں۔ GitHub repo تازہ ترین ورژن کے لئے.
- کے لئے helmenabledmodules، یقینی بنائیں
tex2vec-aws
اورgenerative-aws
Weaviate کے اندر فعال ماڈیولز کی فہرست میں موجود ہیں۔
اس ٹیمپلیٹ کو مکمل ہونے میں تقریباً 30 منٹ لگتے ہیں۔
Weaviate سے جڑیں۔
Weaviate سے جڑنے کے لیے درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- میں ایمیزون سیج میکر کنسول، پر جائیں نوٹ بک کی مثالیں۔ کے ذریعے نیویگیشن پین میں نوٹ بک > نوٹ بک کی مثالیں۔ بائیں جانب.
- ایک نئی نوٹ بک مثال بنائیں۔
- ویویٹ کلائنٹ پیکج کو مطلوبہ انحصار کے ساتھ انسٹال کریں:
- درج ذیل کوڈ کے ساتھ اپنے Weaviate مثال سے جڑیں:
- ویوییٹ یو آر ایل - لوڈ بیلنس یو آر ایل کے ذریعے ویویٹ تک رسائی حاصل کریں۔ میں ایمیزون لچکدار کمپیوٹ کلاؤڈ (ایمیزون EC2) کنسول، منتخب کریں بوجھ میں توازن نیویگیشن پین میں اور لوڈ بیلنسر تلاش کریں۔ DNS نام کا کالم تلاش کریں اور شامل کریں۔
http://
اس کے سامنے. - Weaviate API کلید - یہ وہ کلید ہے جسے آپ نے پہلے CloudFormation ٹیمپلیٹ میں سیٹ کیا ہے (
helmauthenticationapikey
). - AWS رسائی کلید اور خفیہ رسائی کلید - آپ اپنے صارف کے لیے رسائی کلید اور خفیہ رسائی کلید کو دوبارہ حاصل کر سکتے ہیں۔ AWS شناخت اور رسائی کا انتظام (IAM) کنسول۔
Cohere ماڈلز کو فعال کرنے کے لیے Amazon Bedrock ماڈیول کو کنفیگر کریں۔
اگلا، آپ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی وضاحت کرتے ہیں (class
) کہا جاتا ہے Listings
لسٹنگ کے ڈیٹا آبجیکٹ کو ذخیرہ کرنے کے لیے، جو کہ متعلقہ ڈیٹا بیس میں ٹیبل بنانے کے مترادف ہے۔ اس مرحلے میں، آپ ویویٹ ویکٹر ڈیٹا بیس کے اندر سے مقامی طور پر Amazon Bedrock پر میزبان Cohere زبان کے ماڈلز کے استعمال کو فعال کرنے کے لیے متعلقہ ماڈیولز کو ترتیب دیتے ہیں۔ ویکٹرائزر ("text2vec-aws
") اور پیدا کرنے والا ماڈیول ("generative-aws
") ڈیٹا اکٹھا کرنے کی تعریف میں بیان کیا گیا ہے۔ یہ دونوں ماڈیول تین پیرامیٹرز لیتے ہیں:
- "خدمت" - استعمال کریں "
bedrock
ایمیزون بیڈرک کے لیے (متبادل طور پر، استعمال کریں"sagemaker
"کے لئے ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ) - "علاقہ" - وہ علاقہ درج کریں جہاں آپ کا ماڈل تعینات ہے۔
- "ماڈل" - فاؤنڈیشن ماڈل کا نام فراہم کریں۔
درج ذیل کوڈ دیکھیں:
ویویٹ ویکٹر ڈیٹا بیس میں ڈیٹا داخل کریں۔
اس مرحلے میں، آپ ڈیٹا اکٹھا کرنے کی ساخت کو اس کی خصوصیات کو ترتیب دے کر متعین کرتے ہیں۔ پراپرٹی کے نام اور ڈیٹا کی قسم کے علاوہ، آپ یہ بھی ترتیب دے سکتے ہیں کہ آیا صرف ڈیٹا آبجیکٹ کو اسٹور کیا جائے گا یا اسے اس کے ویکٹر ایمبیڈنگز کے ساتھ مل کر اسٹور کیا جائے گا۔ اس مثال میں، host_name
اور property_type
ویکٹرائز نہیں ہیں:
اپنے Weaviate مثال میں مجموعہ بنانے کے لیے درج ذیل کوڈ کو چلائیں:
اب آپ Weaviate میں اشیاء شامل کر سکتے ہیں۔ آپ زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے بیچ درآمد کا عمل استعمال کرتے ہیں۔ ڈیٹا درآمد کرنے کے لیے درج ذیل کوڈ کو چلائیں۔ درآمد کے دوران، ویویٹ ہر شے کے لیے ویکٹر ایمبیڈنگ بنانے کے لیے متعین ویکٹرائزر کا استعمال کرے گا۔ مندرجہ ذیل کوڈ اشیاء کو لوڈ کرتا ہے، بیچ کے عمل کو شروع کرتا ہے، اور ایک ایک کرکے اشیاء کو ہدف کے مجموعہ میں شامل کرتا ہے۔
بازیافت اگمینٹڈ جنریشن
آپ اپنے ویویٹ مثال پر تخلیقی تلاش کے استفسار کو لاگو کرکے RAG پائپ لائن بنا سکتے ہیں۔ اس کے لیے، آپ سب سے پہلے ایک پرامپٹ ٹیمپلیٹ کو f-string کی شکل میں متعین کرتے ہیں جو صارف کے سوال میں لے سکتا ہے ({target_audience}
) براہ راست اور اضافی سیاق و سباق ({{host_name}}
, {{property_type}}
, {{description}}
، اور {{neighborhood_overview}}
) رن ٹائم پر ویکٹر ڈیٹا بیس سے:
اگلا، آپ ایک تخلیقی تلاش کا استفسار چلاتے ہیں۔ یہ متعین جنریٹو ماڈل کو ایک پرامپٹ کے ساتھ اشارہ کرتا ہے جو صارف کے استفسار کے ساتھ ساتھ بازیافت شدہ ڈیٹا پر مشتمل ہوتا ہے۔ درج ذیل استفسار سے ایک فہرست سازی آبجیکٹ (.with_limit(1)
) سے Listings
مجموعہ جو صارف کے سوال سے زیادہ ملتا جلتا ہے (.with_near_text({"concepts": target_audience})
)۔ پھر صارف کا استفسار (target_audience
) اور بازیافت شدہ فہرست کی خصوصیات (["description", "neighborhood", "host_name", "property_type"]
) پرامپٹ ٹیمپلیٹ میں کھلایا جاتا ہے۔ درج ذیل کوڈ دیکھیں:
مندرجہ ذیل مثال میں، آپ دیکھ سکتے ہیں کہ اس کے لیے کوڈ کا پچھلا حصہ target_audience = “Family with small children”
میزبان Marre سے ایک فہرست بازیافت کرتا ہے۔ پرامپٹ ٹیمپلیٹ کو مارے کی فہرست سازی کی تفصیلات اور ہدف کے سامعین کے ساتھ بڑھایا گیا ہے:
بازیافت کے بڑھے ہوئے پرامپٹ کی بنیاد پر، Cohere's Command ماڈل درج ذیل ٹارگٹڈ اشتہار تیار کرتا ہے:
متبادل تخصیصات
آپ مجوزہ حل میں مختلف اجزاء کے لیے متبادل تخصیصات کر سکتے ہیں، جیسے کہ درج ذیل:
- Cohere کی زبان کے ماڈلز بھی دستیاب ہیں۔ ایمیزون سیج میکر جمپ اسٹارٹ، جو جدید فاؤنڈیشن ماڈلز تک رسائی فراہم کرتا ہے اور ڈویلپرز کو LLMs تعینات کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ایمیزون سیج میکر، ایک مکمل طور پر منظم سروس جو کسی بھی استعمال کے معاملے کے لیے اعلیٰ کارکردگی، کم لاگت والی مشین لرننگ کو فعال کرنے کے لیے ٹولز کا ایک وسیع مجموعہ لاتی ہے۔ ویویٹ سیج میکر کے ساتھ بھی مربوط ہے۔
- اس حل میں ایک طاقتور اضافہ ہے۔ Cohere Rerank endpointسیج میکر جمپ اسٹارٹ کے ذریعے دستیاب ہے۔ Rerank لغوی یا semantic تلاش سے تلاش کے نتائج کی مطابقت کو بہتر بنا سکتا ہے۔ Rerank ان دستاویزات کے لیے معنوی مطابقت کے اسکورز کو کمپیوٹنگ کرکے کام کرتا ہے جو سرچ سسٹم کے ذریعے حاصل کیے جاتے ہیں اور ان اسکورز کی بنیاد پر دستاویزات کی درجہ بندی کرتے ہیں۔ کسی ایپلیکیشن میں رینک شامل کرنے کے لیے کوڈ کی تبدیلی کی صرف ایک لائن کی ضرورت ہوتی ہے۔
- مختلف پیداواری ماحول کی مختلف تعیناتی کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے، ویویٹ کو مختلف اضافی طریقوں سے تعینات کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ براہ راست ڈاؤن لوڈ کے طور پر دستیاب ہے۔ Weaviate ویب سائٹ، جو چلتا ہے۔ ایمیزون لچکدار کبیرنیٹس سروس (ایمیزون ای کے ایس) یا مقامی طور پر کے ذریعے میں Docker or Kubernetes. یہ ایک کے طور پر بھی دستیاب ہے۔ منظم خدمت جو کہ ایک VPC کے اندر محفوظ طریقے سے چل سکتا ہے یا AWS پر 14 دن کے مفت ٹرائل کے ساتھ ایک عوامی کلاؤڈ سروس کے طور پر چل سکتا ہے۔
- آپ VPC کا استعمال کرتے ہوئے اپنا حل پیش کر سکتے ہیں۔ ایمیزون ورچوئل پرائیویٹ کلاؤڈ (Amazon VPC)، جو تنظیموں کو AWS سروسز کو منطقی طور پر الگ تھلگ ورچوئل نیٹ ورک میں شروع کرنے کے قابل بناتا ہے، جو روایتی نیٹ ورک سے ملتا جلتا ہے لیکن AWS کے توسیع پذیر انفراسٹرکچر کے فوائد کے ساتھ۔ ڈیٹا کی حساسیت کی درجہ بندی کی سطح پر منحصر ہے، تنظیمیں ان VPCs میں انٹرنیٹ تک رسائی کو بھی غیر فعال کر سکتی ہیں۔
صاف کرو
غیر متوقع چارجز کو روکنے کے لیے، ان تمام وسائل کو حذف کر دیں جو آپ نے اس پوسٹ کے حصے کے طور پر تعینات کیے ہیں۔ اگر آپ نے CloudFormation اسٹیک لانچ کیا ہے، تو آپ اسے AWS CloudFormation کنسول کے ذریعے حذف کر سکتے ہیں۔ نوٹ کریں کہ کچھ AWS وسائل ہو سکتے ہیں، جیسے ایمیزون لچکدار بلاک اسٹور (ایمیزون ای بی ایس) والیوم اور AWS کلیدی انتظام کی خدمت (AWS KMS) کلیدیں، جو CloudFormation اسٹیک کے حذف ہونے پر خود بخود حذف نہیں ہوسکتی ہیں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں اس بات پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے کہ کس طرح کاروباری ادارے اپنے ڈیٹا پر مکمل کنٹرول رکھتے ہوئے درست، شفاف اور محفوظ جنریٹو AI ایپلیکیشنز بنا سکتے ہیں۔ مجوزہ حل ایک آر اے جی پائپ لائن ہے جس میں ایمیزون بیڈرک میں کوہیر فاؤنڈیشن ماڈلز اور AWS مارکیٹ پلیس پر ویویٹ ویکٹر ڈیٹا بیس کے امتزاج کے طور پر AI- مقامی ٹیکنالوجی اسٹیک کا استعمال کیا گیا ہے۔ RAG اپروچ انٹرپرائزز کو LLM کے عمومی علم اور ملکیتی ڈیٹا کے درمیان فرق کو ختم کرنے کے قابل بناتا ہے جبکہ فریب کو کم سے کم کرتا ہے۔ ایک AI- مقامی ٹیکنالوجی اسٹیک تیز رفتار ترقی اور قابل توسیع کارکردگی کو قابل بناتا ہے۔
آپ اس پوسٹ میں بیان کردہ اقدامات کا استعمال کرتے ہوئے اپنے انٹرپرائز کے لیے تیار جنریٹو AI ایپلیکیشنز کے لیے تصور کے RAG ثبوتوں کے ساتھ تجربہ کرنا شروع کر سکتے ہیں۔ ساتھ والا سورس کوڈ میں دستیاب ہے۔ متعلقہ GitHub ذخیرہ. پڑھنے کے لیے آپ کا شکریہ۔ تبصرے کے سیکشن میں تبصرے یا آراء فراہم کرنے کے لئے آزاد محسوس کریں۔
مصنفین کے بارے میں
جیمز یی ایمیزون ویب سروسز میں ٹیکنالوجی پارٹنرز COE ٹیک ٹیم میں ایک سینئر AI/ML پارٹنر سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ کاروباری قدر حاصل کرنے کے لیے AI/ML ایپلیکیشنز کو ڈیزائن، تعینات کرنے، اور اسکیل کرنے کے لیے انٹرپرائز صارفین اور شراکت داروں کے ساتھ کام کرنے کا پرجوش ہے۔ کام سے باہر، وہ فٹ بال کھیلنا، سفر کرنا، اور اپنے خاندان کے ساتھ وقت گزارنا پسند کرتا ہے۔
لیونی مونیگیٹی Weaviate میں ایک ڈویلپر ایڈووکیٹ ہے۔ اس کا فوکس ایریا AI/ML ہے، اور وہ ڈیولپرز کو جنریٹیو AI کے بارے میں جاننے میں مدد کرتی ہے۔ کام سے باہر، وہ ڈیٹا سائنس اور ML میں اپنی سیکھنے کو اپنے بلاگ اور Kaggle پر بھی شیئر کرتی ہے۔
میر عامر Cohere میں ایک ڈویلپر ایڈووکیٹ ہے، جو جدید قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) ٹیکنالوجی فراہم کرنے والا ہے۔ وہ Cohere’s Large Language Models (LLMs) کے ساتھ جدید ترین ایپلی کیشنز بنانے میں ڈویلپرز کی مدد کرتا ہے۔
ماؤ کو دور کریں۔ ایمیزون ویب سروسز میں ایمرجنگ ٹیکنالوجیز ٹیم میں ایک سینئر AI/ML پارٹنر سلوشنز آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ انٹرپرائز کے صارفین اور شراکت داروں کے ساتھ کام کرنے کے لیے پرجوش ہے تاکہ ان کی کاروباری اقدار کو حاصل کرنے کے لیے AI/ML ایپلیکیشنز کو ڈیزائن، تعینات اور اسکیل کیا جا سکے۔ کام سے باہر، وہ مچھلی پکڑنے، سفر کرنے اور پنگ پونگ کھیلنے سے لطف اندوز ہوتا ہے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-enterprise-ready-generative-ai-solutions-with-cohere-foundation-models-in-amazon-bedrock-and-weaviate-vector-database-on-aws-marketplace/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 16
- 17
- 19
- 23
- 30
- 32
- 33
- 7
- 8
- 9
- a
- ہمارے بارے میں
- تک رسائی حاصل
- کے مطابق
- اکاؤنٹ
- احتساب
- درست
- کے پار
- ایکٹ
- اصل
- شامل کریں
- شامل کیا
- انہوں نے مزید کہا
- اس کے علاوہ
- ایڈیشنل
- اضافی معلومات
- اس کے علاوہ
- خطاب کرتے ہوئے
- جوڑتا ہے
- بالغ
- اشتہار
- وکیل
- AI
- AI / ML
- Airbnb
- تمام
- کی اجازت دیتا ہے
- ساتھ
- پہلے ہی
- بھی
- متبادل
- اگرچہ
- ہمیشہ
- ایمیزون
- ایمیزون EC2
- ایمیزون سیج میکر
- ایمیزون ویب سروسز
- ایمسٹرڈیم
- an
- اور
- ایک اور
- جواب
- کوئی بھی
- اے پی آئی
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- نقطہ نظر
- فن تعمیر
- کیا
- رقبہ
- علاقوں
- AS
- ایسڈ
- At
- پرکشش
- سامعین
- اضافہ
- اضافہ
- کی توثیق
- خود کار طریقے سے
- دستیابی
- دستیاب
- دور
- AWS
- AWS کلاؤڈ فارمیشن
- AWS شناخت اور رسائی کا انتظام (IAM)
- AWS مارکیٹ پلیٹ فارم
- سوئنگ
- سلاکھون
- کی بنیاد پر
- BE
- کیونکہ
- بن
- شروع
- فوائد
- BEST
- کے درمیان
- اربوں
- بلاک
- بلاگ
- اضافے کا باعث
- دونوں
- پل
- لاتا ہے
- وسیع
- تعمیر
- عمارت
- کاروبار
- کاروبار
- لیکن
- by
- کیفے
- فون
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- صلاحیتوں
- قبضہ
- کیس
- کھانا کھلانا
- مرکزی
- مرکز
- تبدیل
- بوجھ
- بچوں
- انتخاب
- میں سے انتخاب کریں
- شہر
- طبقے
- درجہ بندی
- درجہ بندی
- کلائنٹ
- کلوز
- بادل
- کلسٹر
- clustering کے
- کوڈ
- مجموعہ
- کالم
- مجموعہ
- کس طرح
- آتا ہے
- تبصروں
- عمومی
- مکمل
- تکمیل
- تعمیل
- اجزاء
- پر مشتمل
- کمپیوٹنگ
- کمپیوٹنگ
- تصور
- تصورات
- ترتیب دیں
- رابطہ قائم کریں
- غور کریں
- کنسول
- سیاق و سباق
- متعلقہ
- کنٹرول
- آسان
- آسانی سے
- سنوادی
- copywriting
- کور
- تخلیق
- تخلیق
- اہم
- گاہک
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- جدید
- اعداد و شمار
- ڈیٹا کے تحفظ
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا کی حفاظت
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹا بیس
- پہلے سے طے شدہ
- وضاحت
- کی وضاحت
- وضاحت
- تعریف
- فراہم کرتا ہے
- مظاہرہ
- انحصار
- منحصر ہے
- تعیناتی
- تعینات
- تعیناتی
- اخذ کردہ
- تفصیل
- ڈیزائن
- ڈیزائن
- مطلوبہ
- تفصیلات
- ڈیولپر
- ڈویلپرز
- ترقی
- ترقیاتی ٹیمیں
- مختلف
- کھانے
- براہ راست
- براہ راست
- بات چیت
- DNS
- دستاویزات
- کیا
- ڈاؤن لوڈ، اتارنا
- کے دوران
- ہر ایک
- اس سے قبل
- آسانی سے
- موثر
- کارکردگی
- بلند
- اہلیت
- ختم کرنا
- یمبیڈ
- سرایت کرنا
- کرنڈ
- ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجیز
- بااختیار بنانا
- کو چالو کرنے کے
- چالو حالت میں
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- کی حوصلہ افزائی
- خفیہ کردہ
- آخر سے آخر تک
- انجن
- انگریزی
- کو یقینی بنانے کے
- یقینی بناتا ہے
- درج
- انٹرپرائز
- اداروں
- داخل ہوتا ہے
- پوری
- ماحول
- آخر میں
- مثال کے طور پر
- مہنگی
- تجربہ
- تجربات
- مہارت
- بیرونی
- نکالنے
- سہولت
- واقف
- خاندان
- فاسٹ
- خصوصیات
- خاصیت
- فیڈ
- آراء
- محسوس
- چند
- فائل
- مالی
- مالیاتی خدمات
- مل
- پہلا
- ماہی گیری
- لچک
- فلور
- بہاؤ
- توجہ مرکوز
- پر عمل کریں
- کے بعد
- مندرجہ ذیل ہے
- کے لئے
- فارم
- فارم
- فاؤنڈیشن
- چار
- مفت
- مفت جانچ
- سے
- سامنے
- مکمل
- مکمل طور پر
- مزید
- فرق
- GDPR
- جنرل
- عام معلومات
- عام ڈیٹا تحفظ کے ضابطے
- پیدا
- پیدا ہوتا ہے
- پیدا کرنے والے
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- GitHub کے
- فراہم کرتا ہے
- مقصد
- گراؤنڈ
- گروپ
- نصف
- ہینڈل
- ہینڈلنگ
- ہے
- ہونے
- he
- سرخی
- صحت
- صحت کی انشورنس
- صحت کی دیکھ بھال
- ہارٹ
- بھاری
- مدد
- مدد
- مدد کرتا ہے
- اس کی
- اعلی سطحی
- اعلی کارکردگی
- ان
- ہوم پیج (-)
- میزبان
- میزبانی کی
- کس طرح
- کیسے
- HTTP
- HTTPS
- شناختی
- if
- وضاحت کرتا ہے
- پر عمل درآمد
- درآمد
- اہم
- کو بہتر بنانے کے
- بہتری
- کو بہتر بنانے کے
- in
- سمیت
- دن بدن
- صنعتوں
- معلومات
- معلومات نکالنا
- انفراسٹرکچر
- کے اندر
- انسٹال
- مثال کے طور پر
- انشورنس
- ضم
- ضم
- انٹیگریٹٹس
- دانشورانہ
- املاک دانش
- بین الاقوامی سطح پر
- انٹرنیٹ
- انٹرنیٹ تک رسائی
- میں
- الگ الگ
- IT
- میں
- فوٹو
- صرف
- رکھیں
- رکھتے ہوئے
- کلیدی
- چابیاں
- بچوں
- علم
- زبان
- بڑے
- تاخیر
- تازہ ترین
- شروع
- شروع
- قیادت
- لیڈز
- لیک
- جانیں
- سیکھنے
- کم سے کم
- چھوڑ دیا
- سطح
- لائسنس یافتہ
- زندگی
- زندگی سائنس
- لائن
- لسٹ
- لسٹنگ
- لسٹنگس
- رہ
- ایل ایل ایم
- لوڈ
- بوجھ
- مقامی
- مقامی طور پر
- واقع ہے
- محل وقوع
- منطقی طور پر
- دیکھو
- تلاش
- کم قیمت
- مشین
- مشین لرننگ
- برقرار رکھنے
- بنا
- بناتا ہے
- انتظام
- میں کامیاب
- انتظام
- بازار
- ماسٹر
- زیادہ سے زیادہ
- مئی..
- مطلب
- کا مطلب ہے کہ
- یادیں
- طریقہ
- لاکھوں
- کم سے کم
- منٹ
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- ماڈیول
- ماڈیولز
- زیادہ
- سب سے زیادہ
- ضروری
- نام
- natively
- قدرتی
- قدرتی زبان عملیات
- تشریف لے جائیں
- سمت شناسی
- ضرورت ہے
- نیٹ ورک
- کبھی نہیں
- نئی
- ویزا
- نہیں
- براہ مہربانی نوٹ کریں
- نوٹ بک
- اب
- تعداد
- اعتراض
- اشیاء
- of
- پیش کرتے ہیں
- کی پیشکش
- on
- ایک
- صرف
- کام
- اختیار
- or
- تنظیمیں
- دیگر
- ہمارے
- بیان کیا
- باہر
- پر
- مجموعی جائزہ
- خود
- پیکج
- ادا
- pandas
- پین
- پیرامیٹرز
- پارکنگ
- حصہ
- خاص طور پر
- پارٹنر
- شراکت داروں کے
- جذباتی
- کامل
- انجام دیں
- کارکردگی
- ذاتی
- ذاتی مواد
- ٹکڑا
- پائپ لائن
- مقام
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- کھیل
- مقبول
- پورٹیبلٹی
- پوسٹ
- ممکنہ
- طاقت
- طاقتور
- پہلے
- کو ترجیح دی
- تیاری
- حال (-)
- کی روک تھام
- نجی
- عمل
- عملدرآمد
- عمل
- پروسیسنگ
- پیداوار
- پیداوری
- حاصل
- اشارہ کرتا ہے
- ثبوت
- خصوصیات
- جائیداد
- مجوزہ
- ملکیت
- حفاظت
- تحفظ
- فراہم
- فراہم کنندہ
- فراہم کرنے والے
- فراہم کرتا ہے
- عوامی
- عوامی بادل
- سوال
- جلدی سے
- چیتھڑا
- رینکنگ
- بلکہ
- RE
- پڑھیں
- پڑھنا
- موصول
- سفارش کی
- کو کم کرنے
- کا حوالہ دیتے ہیں
- کے بارے میں
- خطے
- باضابطہ
- ریگولیٹڈ صنعتیں
- ریگولیشن
- ریگولیٹری
- نسبتا
- مطابقت
- متعلقہ
- باقی
- ذخیرہ
- درخواست
- ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- مشابہت
- وسائل
- جواب
- جوابات
- ذمہ دار
- باقی
- ریستوران
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- ٹھیک ہے
- رسک
- خطرہ
- کمرہ
- ROW
- رن
- چلتا ہے
- رن ٹائم
- s
- sagemaker
- توسیع پذیر
- پیمانے
- سائنس
- سائنس
- تلاش کریں
- تلاش کے انجن
- خفیہ
- سیکشن
- سیکشنز
- محفوظ بنانے
- محفوظ طریقے سے
- سیکورٹی
- دیکھنا
- معنوی
- سینئر
- حساس
- حساسیت
- علیحدہ
- خدمت
- خدمت کی
- کام کرتا ہے
- سروس
- سروسز
- مقرر
- قائم کرنے
- مشترکہ
- حصص
- وہ
- مختصر
- نمائش
- اسی طرح
- سادہ
- آسان بناتا ہے۔
- ایک
- سائز
- چھوٹے
- فٹ بال
- سافٹ ویئر کی
- حل
- حل
- کچھ
- ماخذ
- ماخذ کوڈ
- خلا
- خصوصی
- مخصوص
- مخصوص
- خرچ کرنا۔
- ڈھیر لگانا
- شروع کریں
- ریاستی آرٹ
- رہنا
- مرحلہ
- مراحل
- ابھی تک
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- براہ راست
- ساخت
- سجیلا
- اس طرح
- موزوں
- حمایت
- کی حمایت کرتا ہے
- اس بات کا یقین
- کے نظام
- ٹیبل
- موزوں
- لے لو
- لیتا ہے
- ہدف
- ھدف بنائے گئے
- ٹیم
- ٹیموں
- ٹیک
- ٹیکنیکل
- ٹیکنالوجی
- ٹیکنالوجی
- سانچے
- کرایہ دار
- متن
- متن کی درجہ بندی
- سے
- شکریہ
- کہ
- ۔
- کے بارے میں معلومات
- ان
- تو
- وہاں.
- لہذا
- یہ
- وہ
- تیسری پارٹی
- اس
- تین
- کے ذریعے
- وقت
- کرنے کے لئے
- مل کر
- اوزار
- سب سے اوپر
- روایتی
- ٹرین
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیل
- ٹرانزٹ
- شفاف
- سفر
- مقدمے کی سماعت
- سبق
- دو
- قسم
- اقسام
- ہمیں
- کے تحت
- سمجھ
- غیر متوقع
- ناقابل فراموش
- منفرد
- اپ ڈیٹ
- تازہ ترین معلومات
- اپ ڈیٹ
- اوپر
- URL
- استعمال
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- چھٹی
- قیمت
- اقدار
- مختلف
- Ve
- ورژن
- کی طرف سے
- مجازی
- جلد
- چلنا
- راستہ..
- طریقوں
- we
- ویلتھ
- ویب
- ویب خدمات
- آپ کا استقبال ہے
- اچھا ہے
- تھے
- جب
- جس
- جبکہ
- ڈبلیو
- کس کی
- گے
- ساتھ
- کے اندر
- کام
- کام کا بہاؤ
- کام کر
- کام کرتا ہے
- لکھنا
- تم
- اور
- زیفیرنیٹ