अमेज़न नोवा मल्टीमोडल एम्बेडिंग्स और अमेज़न बेड्रॉक एजेंटकोर के साथ एजेंटिक इंजीनियरिंग इंटेलिजेंस
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यह लेख एमज़न बेडरॉक एजेंटकोर (Amazon Bedrock AgentCore) और एमज़न नोवा मल्टीमोडल एम्बेडिंग्स (Amazon Nova Multimodal Embeddings) का उपयोग करते हुए एरोस्पेस पार्ट प्रतिस्थापन मूल्यांकन को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए एक बहु-एजेंट इंजीनियरिंग सहायक के विकास का विवरण प्रस्तुत करता है। यह सिस्टम पुराने घटकों के क्रॉस-रेफरेंसिंग की जटिलता को हल करता है, जबकि सुरक्षा-निर्णायक अनुमोदन के लिए अंतिम निर्णय इंजीनियरों के पास रहने सुनिश्चित किया जाता है। इसमें कैटलॉग, मूल्यांकन और ज्ञान नामक तीन विशेषज्ञ एजेंट शामिल हैं, जिन्हें एक प्लैन्नर द्वारा कार्य आवश्यकताओं के आधार पर क्वेरी रूट करके संवितरित किया जाता है। निर्धारक पायथन कोड पुनरुत्पादक पास/फेल निर्णयों की गारंटी देने के लिए स्पेक-फिट स्कोरिंग संभालता है, जबकि बड़े भाषा मॉडल पुनर्प्राप्ति और संश्लेषण कार्यों को संभालते हैं। एमज़न नोवा मल्टीमोडल एम्बेडिंग्स मल्टीमोडल दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति और पार्ट फोटो के बीच दृश्य समानता स्कोरिंग दोनों को सक्षम बनाती है, जिससे इंजीनियर छवि या टेक्स्ट का उपयोग करके क्वेरी कर सकते हैं। आर्किटेक्चर में औपचारिक इंटीग्रेशन इम्पैक्ट असेसमेंट उत्पन्न करने के लिए एक स्थिर चेन और घटक जीवन चक्र स्थिति की जांच के लिए एजेंटकोर गेटवे के माध्यम से लाइव वेब डेटा का उपयोग शामिल है। ऑनलाइन मूल्यांकनों ने टूल चयन और पैरामीटर निष्कर्षण में उच्च सटीकता दिखाई है, और ट्रैस-लेवल मेट्रिक्स लगातार 0.95 से अधिक रहे हैं। समाधान को साधारण स्कीमा और डेटा अपडेट के माध्यम से अन्य निर्माण कैटलॉग तक अनुकूलित करने योग्य एक पुन: उपयोग करने योग्य पैटर्न के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
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