AWS GraphRAG کی حالیہ تعیناتی نے فارماسیوٹیکل ماحول میں منشیات کی تحقیق اور ترقی کے چکر کو 87% تک مختصر کر دیا۔ یہ سرعت پہلے سے الگ الگ، ملکیتی ڈیٹا بیس کو ایک متحد، قابل استفسار علمی گراف میں یکجا کرکے حاصل کیا جاتا ہے۔
تاریخی طور پر، ابتدائی ڈیٹا اکٹھا کرنے اور اسکریننگ کے مرحلے میں 5% سے کم کامیابی کی شرح کے ساتھ، ہر تکرار میں چھ ماہ یا اس سے زیادہ کا وقت لگا۔ ڈومین کے لیے مخصوص کلینیکل میٹرکس سے لے کر اندرونی انجینئرنگ اور لیب کے نوٹس تک، حساس ڈیٹاسیٹس کو ذخیرہ کرنے والے ماحول میں خاموش کر دیا گیا، جس سے ڈیٹا سائنسدانوں کو ممکنہ ارتباط کی دریافت سے مؤثر طریقے سے روک دیا گیا۔ فعال تحقیق میں تاخیر ہوئی جب ملازمین اپنے ساتھ اہم پروجیکٹ سیاق و سباق لے کر چلے گئے۔
AWS نے گراف ڈیٹا بیس اور NLP کو ملا کر ان سسٹمز کو جوڑنے کا حل بنایا ہے۔
یہ سیٹ اپ GraphRAG فریم ورک کا استعمال کرتا ہے اور منقطع ڈیٹا پوائنٹس کو تلاش کے قابل نیٹ ورک میں تبدیل کرنے کے لیے Amazon Neptune Analytics اور Bedrock کا استعمال کرتا ہے۔ صارفین معیاری فطری زبان کے سوالات جمع کر سکتے ہیں اور درست ڈومین لٹریچر اور اندرونی ڈیٹا سیٹس میں میپ کیے گئے جوابات حاصل کر سکتے ہیں۔
تاہم، غیر ساختہ کھلی رسائی کے ذخیروں کے ساتھ سائلڈ ملکیتی ڈیٹاسیٹس کو مربوط کرنا اب بھی ڈیٹا کو معمول پر لانے کے سنگین چیلنجوں کا سامنا کرتا ہے اور اس کے لیے سخت اسکیما گورننس کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ تعلقات کی غلط نقشہ سازی کو روکا جا سکے اور فریب کاری کے خطرے کو کم کیا جا سکے۔
علم کا گراف بنانا
کمپنیاں اپنے علم کے گراف کو جوڑ سکتی ہیں۔ سسٹم پب میڈ جیسے عوامی ڈیٹا بیس سے گندی، غیر ساختہ فائلیں لیتا ہے اور انہیں اندرونی کارپوریٹ ریکارڈز کے ساتھ ملا دیتا ہے۔ Amazon Comprehend Medical جیسے ٹولز معیاری طبی کوڈز نکالنے کے لیے اس متن کو اسکین کرتے ہیں۔ Amazon Bedrock، Anthropic’s Claude 4.5 Sonnet چلا رہا ہے، دستاویز کے مواد کا خلاصہ کرتا ہے اور موضوع کی مطابقت کا تعین کرتا ہے۔
AWS Lambda فنکشن اور Amazon S3 بلک لوڈ ان پروسیس شدہ عناصر کو Amazon Neptune Analytics تک پہنچاتا ہے۔ نتیجہ خیز علمی گراف ڈیٹا کو انفرادی نوڈس میں ترتیب دیتا ہے جو کلیدی اداروں کی نمائندگی کرتا ہے جیسے کہ ڈومین کے لیے مخصوص کلاسز، مصنفین، ماخذ جرائد، اور متن کے سرایت شدہ حصے۔ گراف کے کنارے درجہ بندی کی درجہ بندی اور ہستی کے کنکشن کی نقشہ بندی کرکے ان نوڈس کے درمیان تعلقات کی وضاحت کرتے ہیں۔ یہ ساختی نمائندگی درست معلومات کی بازیافت کے لیے درکار تعییناتی بنیاد فراہم کرتی ہے۔
ڈیٹا بیس اسکیما RAG دریافت کے عمل کے لیے سخت حدود متعین کرتا ہے۔ نوڈس کو مخصوص حالات کی گرفت کرنے کے لیے منظم کیا جاتا ہے اور ان کو مرتب شدہ اونٹولوجیز کے لیے مرتب کیا جاتا ہے، جب کہ مصنف اور جرنل نوڈس شائع شدہ تحقیق کے لیے ذرائع فراہم کرتے ہیں۔ ایمیزون بیڈرک نالج بیس چنکنگ حکمت عملیوں کا استعمال کرتے ہوئے طویل دستاویزات کو قابل ہضم متن کے حصوں میں درجہ بندی کیا جاتا ہے، مخصوص درجہ بندی کے نوڈس غیر ساختہ ٹیکسٹ ڈیٹا کو معیاری تشخیصی میٹرکس میں اینکر کرتے ہیں۔
اس گراف فن تعمیر کو چلانے کے لیے مخصوص کلاؤڈ ریسورس ایلوکیشن کی ضرورت ہے۔ ایک معیاری ایمیزون نیپچون تجزیات کا گراف جس میں 16 یونٹس فراہم کی گئی میموری کی آپریٹنگ لاگت $0.48 فی گھنٹہ ہے۔ ڈیولپمنٹ ماحول، جیسے کہ ایمیزون سیج میکر جوپیٹر نوٹ بکس t3.میڈیم مثالوں پر چلتی ہیں، اضافی بیس کمپیوٹ اور اسٹوریج کے اخراجات اٹھاتی ہیں۔ تنظیموں کو استفسار کی کارروائی اور تجریدی جنریشن کے دوران Amazon Bedrock Claude 4.5 Sonnet ماڈل کے ذریعے تیار کردہ ڈائنامک ٹوکن استعمال کرنے کی لاگت پر بھی غور کرنا چاہیے۔
GraphRAG ٹول کٹ یوزر انٹرفیس اور بنیادی ڈیٹا بیس کے درمیان ایک ایگزیکیوشن لیئر کے طور پر کام کرتی ہے۔ ایک سرشار علمی گراف لنکر آنے والے قدرتی زبان کے سوالات پر کارروائی کرتا ہے، فزی سٹرنگ انڈیکسنگ کا استعمال کرتے ہوئے متعلقہ اداروں کو نکالتا ہے، اور انہیں قائم شدہ گراف نوڈس پر نقشہ بناتا ہے۔ یہ نظام بیڈرک ہوسٹڈ لینگویج ماڈل کے ذریعے ردعمل کا مسودہ تیار کرنے سے پہلے نیٹ ورک کے راستوں کو عبور کرتے ہوئے قابل رشک روابط پیدا کرتا ہے۔
تلاش کی درستگی کا انحصار آپ کی ہستی سے مماثل کنفیگریشن پر ہے۔ EntityLinker کا جزو قدرتی زبان کی اصطلاحات کو صارف کے اشارے میں ایک سٹرکچرڈ ڈیٹا اسکیما کے لیے ترتیب دیتا ہے۔ یہ مبہم مماثلت کا عمل پیچیدہ انٹرپرائز ڈیٹا سیٹس میں پائے جانے والے موروثی شور اور مختلف اصطلاحات کو ہینڈل کرتا ہے، جس سے صارفین غلط زبان استعمال کرتے ہوئے بھی درست نوڈ کو بازیافت کرسکتے ہیں۔
ماڈیولرٹی اور سسٹم فن تعمیر
ڈیٹا نکالنا ماہر AI پارسنگ پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے۔ فن تعمیر کلاڈ کو خام ماخذ کی دستاویزات کا جائزہ لینے اور مختصر خلاصہ تیار کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ ڈومین کے مخصوص ٹولز پھر ان پیچیدہ متنی وضاحتوں کو معیاری درجہ بندی میں نقشہ بناتے ہیں۔
GraphRAG Python ٹول کٹ قدرتی زبان کے تعامل کو سپورٹ کرنے کے لیے BedrockGenerator کو شروع کرتی ہے، جبکہ انجینئرز گراف اسٹور کو زبان کے ماڈل سے منسلک کرنے کے لیے نالج گراف لنکر جزو کو ترتیب دیتے ہیں۔ یہ انضمام دستیاب گراف ڈیٹا کی بنیاد پر سوالات کو انجام دینے اور جوابات پیدا کرنے کے لیے ایک براہ راست انٹرفیس بناتا ہے۔
فن تعمیر تین بنیادی افعال کو الگ کرتا ہے: زبان کے ماڈل کی ابتدا، گراف انٹرفیس، اور ہستی کو جوڑنا۔ سسٹم ماڈیولر ہے، اس لیے ٹیمیں زبان کے ماڈلز کو تبدیل کر سکتی ہیں یا پوری ایپ کو پھاڑ کر دوبارہ تعمیر کیے بغیر گراف ڈھانچے کو ایڈجسٹ کر سکتی ہیں۔
نیپچون اور بیڈروک آرکیٹیکچرز کی فعال تعیناتی یقینی بناتی ہے کہ پیدا ہونے والے ہر جواب کے لیے درست، قابل تصدیق حوالہ جات واپس کیے جائیں۔ یہ نظام پورے تخمینے کے راستے کا نقشہ بناتا ہے، جو نتیجہ تک پہنچنے کے لیے استعمال کیے جانے والے مخصوص گراف ٹراورسل اقدامات کی نشاندہی کرتا ہے۔
ابتدائی انٹرپرائز اپنانے والوں کے لیے کلیدی کارکردگی کے اشاریوں میں ریسرچ سائیکل کی لمبائی میں 87% کمی شامل ہے۔ ابتدائی دریافت کا مرحلہ، جس میں پہلے چھ مہینے لگے تھے، اب تین ہفتوں میں مکمل ہو گئے ہیں، ڈیٹا کی بازیافت کی رفتار میں 85 فیصد بہتری، جو براہ راست مفروضے کی تیز رفتار جانچ کی حمایت کرتی ہے۔ مزید برآں، خودکار حوالہ جات کی نقشہ سازی اور ماخذ کی جانچ پڑتال مطالعہ کے جائزے کے وقت کو 70% تک کم کر دیتی ہے۔
انجینئرنگ ٹیمیں فعال استفسار انٹرفیس میں خلل ڈالے بغیر نئے عوامی ڈیٹا بیس یا اندرونی نوٹ کو موجودہ گراف ڈھانچے میں ضم کر سکتی ہیں۔ ریگولیٹری گذارشات کے لیے درکار درست ثبوت کی ٹریل گراف ٹراورسل ویژولائزیشن کے ذریعے حاصل کی جاتی ہے جو یہ ظاہر کرتی ہے کہ کس طرح AI ماڈلز گورننس اور تعمیل کے مقاصد کے لیے پیچیدہ متغیرات کو جوڑتے ہیں۔ ٹیمیں سائنسی سالمیت کے لیے ریگولیٹری تعمیل کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے تمام آؤٹ پٹ کو براہ راست سورس دستاویز میں ٹریس کر سکتی ہیں۔
آخر میں، مرکزی علمی گراف کو برقرار رکھنے سے ڈیٹا کی بدعنوانی رک جاتی ہے۔ یہاں تک کہ اگر سینئر سائنس دان مستعفی ہو جاتے ہیں، تب بھی نظام کے رویے یا ناکام تجربات کے بارے میں ان کا واضح علم نیپچون ڈیٹا بیس کے اندر ہی ترتیب دیا جاتا ہے۔ نئے ملازمین ماضی کے فیصلوں پر نظرثانی کے لیے سسٹم سے استفسار کر سکتے ہیں اور فوری طور پر جاری منصوبوں کے لیے تاریخی سیاق و سباق تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔
جیسے جیسے GraphRAG فریم ورک پختہ ہو رہا ہے، یہ تعیناتی ماڈل دواسازی کی تحقیق تک محدود نہیں رہے گا۔ غیر ساختہ اندرونی ڈیٹا کو درست عوامی ذخیرے کے خلاف تعین کرنے کی صلاحیت کسی بھی کاروباری ادارے کے لیے ایک خاکہ فراہم کرتی ہے جو بکھرے ہوئے میراثی نظاموں سے قابل عمل ذہانت کو نکالنے کے لیے جدوجہد کر رہی ہے۔
حوالہ: انسیلیکو میڈیسن نے آئی پی ایف کے لیے AI دوا کو فیز 3 کلینکل ٹرائلز میں آگے بڑھایا ہے۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد سائبرسیکیوریٹی اور کلاؤڈ ایکسپو سمیت دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔