تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر دقة وموثوقية مع Amazon Nova Web Grounding

تخيل القدرة على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تقدم معلومات دقيقة ومحدّثة دون الحاجة إلى تطوير أنظمة معقدة لاسترجاع البيانات. يسرنا اليوم الإعلان عن الإطلاق العام لأداة Web Grounding، وهي أداة جديدة مدمجة في نماذج Nova ضمن Amazon Bedrock.

تقدم Web Grounding للمطورين حلاً جاهزاً لـ التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) يتيح لنماذج Amazon Nova اتخاذ قرارات ذكية حول توقيت استرجاع المعلومات ذات الصلة ودمجها، وذلك بناءً على سياق الطلب. يساعد هذا النهج في تعزيز دقة مخرجات النموذج من خلال دمج مصادر موثقة كسياق، مما يقلل من احتمالية الهلوسة ويحسن الدقة.

متى ينبغي للمطورين استخدام Web Grounding؟

ينصح المطورون باستخدام Web Grounding عند بناء تطبيقات تتطلب الوصول إلى معلومات حديثة وموثوقة، أو عند الحاجة إلى تقديم إجابات مدعومة بالمصادر. تبرز أهمية هذه الميزة بشكل خاص في مجموعة متنوعة من التطبيقات، بدءاً من روبوتات الدردشة المعرفية التي تقدم معلومات محدّثة عن المنتجات والخدمات، وصولاً إلى أدوات إنشاء المحتوى التي تتطلب التحقق من الحقائق والمصادر. كما أنها مثالية لمساعدي البحث الذين يجمعون المعلومات من مصادر متعددة حديثة، بالإضافة إلى تطبيقات دعم العملاء التي تتطلب دقة عالية وقابلية للتحقق.

تعد Web Grounding مفيدة بشكل خاص عندما تحتاج إلى تقليل الهلوسة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، أو عندما تتطلب حالة الاستخدام إسناداً شفافاً للمصادر. ونظراً لأنها تتعامل تلقائياً مع استرجاع المعلومات ودمجها، فهي تعد حلاً فعالاً للمطورين الذين يرغبون في التركيز على بناء تطبيقاتهم بدلاً من إدارة مسارات RAG المعقدة.

البدء في الاستخدام

تتكامل Web Grounding بسلاسة مع نماذج Amazon Nova المدعومة للتعامل مع استرجاع المعلومات ومعالجتها أثناء الاستدلال. يلغي هذا الحاجة إلى بناء وصيانة مسارات RAG المعقدة، مع توفير إسنادات المصدر التي تؤكد أصل المعلومات.

دعونا نستعرض مثالاً عملياً حيث نطرح سؤالاً على Nova Premier باستخدام Python لاستدعاء واجهة برمجة تطبيقات Amazon Bedrock Converse مع تفعيل Web Grounding.

نبدأ أولاً بإنشاء عميل Amazon Bedrock باستخدام AWS SDK for Python (Boto3) بالطريقة المعتادة. وكممارسة مثلى، نستخدم جلسة تساعد في تجميع الإعدادات وجعلها قابلة لإعادة الاستخدام، ثم ننشئ BedrockRuntimeClient.

try:    
    session = boto3.Session(region_name='us-east-1')    
    client = session.client('bedrock-runtime')

بعد ذلك، نقوم بإعداد payload واجهة برمجة تطبيقات Amazon Bedrock Converse. تتضمن payload معلمة “role” مضبوطة على “user”، مما يشير إلى أن الرسالة واردة من مستخدم تطبيقنا (مقارنة بـ “assistant” للردود التي ينشئها الذكاء الاصطناعي).

لهذا العرض التوضيحي، اخترنا السؤال “ما هي مناطق AWS الحالية ومواقعها؟” وقد تم اختيار هذا السؤال عمداً لأنه يتطلب معلومات حديثة، مما يجعله مثالياً لتوضيح كيف يمكن لـ Amazon Nova استدعاء عمليات البحث تلقائياً باستخدام Web Grounding عندما يحدد حاجته لمعلومات محدّثة.

# Prepare the conversation in the format expected by Bedrock
question = "What are the current AWS regions and their locations?"
conversation = [   
    {     
        "role": "user",  # Indicates this message is from the user     
        "content": [{"text": question}],  # The actual question text      
    }    
]

دعونا نرى أولاً النتيجة بدون استخدام Web Grounding. سنقوم بإجراء استدعاء لواجهة برمجة تطبيقات Amazon Bedrock Converse.

# Make the API call to Bedrock
model_id = "us.amazon.nova-premier-v1:0" 
response = client.converse(     
    modelId=model_id, # Which AI model to use     
    messages=conversation, # The conversation history (just our question in this case)     
)
print(response['output']['message']['content'][0]['text'])

نحصل على قائمة بجميع مناطق AWS الحالية ومواقعها.

والآن، دعونا نجرب استخدام Web Grounding. سنقوم بإجراء استدعاء مماثل لواجهة برمجة تطبيقات Amazon Bedrock Converse، ولكن بإضافة هذه المرة nova_grounding كإحدى الأدوات المتاحة للنموذج.

model_id = "us.amazon.nova-premier-v1:0" 
response = client.converse(     
    modelId=model_id,     
    messages=conversation,     
    toolConfig= {          
        "tools":[               
            {                
                "systemTool": {                   
                    "name": "nova_grounding" # Enables the model to search real-time information                 
                }              
            }          
        ]     
    })

بعد معالجة الاستجابة، نلاحظ أن النموذج استخدم Web Grounding للوصول إلى معلومات محدّثة. تتضمن النتيجة مسارات التفكير التي تمكننا من تتبع عملية تفكير النموذج ورؤية المواضع التي قام فيها تلقائياً بالاستعلام عن مصادر خارجية. يظهر محتوى الردود من هذه الاستدعاءات الخارجية كـ [HIDDEN] – وهو إجراء معياري في أنظمة الذكاء الاصطناعي يهدف إلى حماية المعلومات الحساسة والمساعدة في إدارة حجم المخرجات.

كما تتضمن النتيجة أيضاً كائنات citationsContent تحتوي على معلومات حول المصادر التي استعلم عنها Web Grounding.

وأخيراً، نرى قائمة مناطق AWS، وتختتم برسالة تؤكد أن “هذه هي مناطق AWS الأكثر حداثة ونشاطاً على مستوى العالم.”

تمثل Web Grounding خطوة مهمة نحو جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وحداثة بجهد أقل. سواء كنت تقوم ببناء روبوتات دردشة لخدمة العملاء تحتاج إلى تقديم معلومات دقيقة ومحدّثة، أو تطوير تطبيقات بحثية تحلل وتجمع المعلومات من مصادر متعددة، أو إنشاء تطبيقات سفر تقدم أحدث التفاصيل عن الوجهات وأماكن الإقامة، يمكن لـ Web Grounding مساعدتك في تقديم إجابات أكثر دقة وملاءمة لمستخدميك من خلال حل جاهز سهل الإعداد والاستخدام.

معلومات هامة

تتوفر خدمة Amazon Nova Web Grounding حالياً في منطقتي شرق الولايات المتحدة (شمال فيرجينيا وأوهايو)، ومنطقة غرب الولايات المتحدة (أوريغون).

يرجى ملاحظة أن استخدام Web Grounding يترتب عليه تكلفة إضافية. للمزيد من التفاصيل حول الأسعار، يمكنكم زيارة صفحة تسعير Amazon Bedrock.

في الوقت الحالي، يقتصر استخدام Web Grounding على نموذج Nova Premier، وسيتم إضافة الدعم لنماذج Nova الأخرى في المستقبل القريب.

إذا كنتم جدداً على استخدام Amazon Nova أو ترغبون في التعمق أكثر في إمكانياتها، ندعوكم لتجربة هذه الورشة التدريبية عبر الإنترنت ذاتية التعلم. ستتعرفون من خلالها على كيفية استخدام نماذج Amazon Nova وميزاتها المختلفة لمعالجة النصوص والصور والفيديو بكفاءة من خلال تمارين عملية.

بتصرف عن المقالة الأصلية