Amazon Bedrock का उपयोग करके Orca Security में प्राकृतिक भाषा सुरक्षा क्वेरीज़
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Orca Security ने AWS के साथ मिलकर Discovery AI विकसित किया है, जो Amazon Bedrock पर आधारित एक प्राकृतिक भाषा क्वेरी एजेंट है और यह क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए साधारण टेक्स्ट प्रश्नों को संरचित Sonar क्वेरीज़ में बदलता है। यह समाधान 900 से अधिक क्लाउड मॉडल्स पर क्वेरी करने की जटिलता को दूर करता है, जिसने अक्षम प्रारंभिक प्रोटोटाइप की जगह Retrieval Augmented Generation और स्कीमा-अवेयर निर्माण को मिलाकर एक नौ-चरणीय हाइब्रिड पाइपलाइन को अपनाया है। सिस्टम Anthropic Claude Haiku 4.5 और Amazon Nova 2 Lite जैसे विशिष्ट फाउंडेशन मॉडल्स को विभिन्न चरणों में आवंटित कर तर्कशक्ति और लागत दक्षता दोनों के लिए अनुकूलन करता है। इस आर्किटेक्चर में उच्च-आत्मविश्वास वाले पैटर्न के लिए एक तेज निर्धारक मैचर और Cohere Rerank 3.5 द्वारा रीरेंक किए गए Amazon Titan एम्बेडिंग्स का उपयोग करते हुए एक सेमान्टिक रिट्रीवल प्रक्रिया शामिल है। सटीकता सुनिश्चित करने के लिए, टीम ने एक निरंतर मानव-इन-द-लूप लेबलिंग सिस्टम लागू किया है, जिससे डोमेन विशेषज्ञ आउटपुट को ठीक कर सकते हैं और वास्तविक समय में उदाहरण बैंक को बेहतर बना सकते हैं। उत्पादन परिणामों में महत्वपूर्ण सुधार दिखाई दिए हैं, जिसमें बेसलाइन की तुलना में लागत में 90 प्रतिशत की कमी, इनपुट टोकन में 93 प्रतिशत की गिरावट और लैटेंसी में 75 प्रतिशत की कमी शामिल है। Discovery AI अब हजारों दैनिक क्वेरीज़ को प्रोसेस करता है, जिसमें अंत-से-अंत प्रतिक्रिया समय 60 सेकंड से घटकर केवल 15 सेकंड हो गया है। यह केस स्टडी दर्शाती है कि एजेंटिक आर्किटेक्चर्स और मल्टी-मॉडल रणनीतियाँ कैसे सहज प्राकृतिक भाषा इंटरफेस के माध्यम से जटिल सुरक्षा डेटा को सुलभ बना सकती हैं।
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