TAKC: ضغط المعرفة الموجه بالمهام للذكاء الاصطناعي المؤسسي على منصة AWS، نهج يتجاوز RAG

تقدم AWS تقنية TAKC (ضغط المعرفة المدرك للمهمة) كبديل لـ RAG (التوليف المعزز بالاسترجاع) للمهام المؤسسية في مجال الذكاء الاصطناعي التي تتطلب التفكير عبر المستندات المتعددة، مثل العناية الواجبة المالية أو الامتثال التنظيمي. تستخدم TAKC نموذج لغوي كبير (LLM) لإنشاء ملخصات أقصر ومركزة على المهمة للمستندات بأكملها، مع مستويات ضغط متعددة (8x و16x و32x و64x). يقوم محلل تعقيد الاستعلام بتوجيه الأسئلة إلى المستوى المناسب. يتميز التنفيذ على AWS بخطي أنابيب خادميتين منفصلتين: خط الإدخال وخط الاستعلام. أثناء الإدخال، تُطلق المستندات في S3 دوال Lambda التي تقوم بتقسيم البيانات وضغطها عبر Amazon Bedrock، وتخزين النتائج في ElastiCache وS3. يستخدم مسار الاستعلام API Gateway وCognito وLambda لاسترداد السياق المضغوط وتوليد الإجابات. صُممت TAKC لقواعد المعرفة التي تتغير نادرًا وتتطلب استعلامات تحليلية معقدة. يتضمن المقال مقارنة تكلفة تُظهر أن TAKC يمكن أن تقلل بشكل كبير من استخدام الرموز المميزة (tokens) للإدخال مقارنة بالسياق الكامل أو RAG. توصي AWS باستخدام كل من TAKC وRAG في الإنتاج: RAG للبحث السريع، وTAKC للاستعلامات التحليلية.