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构建一个域名数据预处理管道：一种多代理协作方法

2025年5月20日 18:40 33 Comments
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在这篇文章中，我们介绍了使用亚马逊基德岩处理非结构化保险数据的多代理协作管道，其中包含用于分类，转换和元数据提取的专业代理。我们演示了这种域感知方法如何将索赔文档，视频和音频文件（例如元数据的输出）等多样化的数据格式转换为实现欺诈检测，客户360度视图和高级分析的输出。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
企业（尤其是在保险行业）的表面在处理来自不同格式的大量非结构化数据（包括PDF，电子表格，图像，视频和音频文件）方面增加了挑战。这些可能包括索赔文件包，崩溃事件视频，聊天笔录或策略文件。所有这些都包含跨索赔处理生命周期的关键信息。传统数据预处理方法虽然功能性，但可能在准确性和一致性方面存在限制。这可能会影响元数据提取完整性，工作流速度以及AI驱动见解的数据利用程度（例如欺诈检测或风险分析）。为了应对这些挑战，这篇文章介绍了一项多代理协作管道：一组用于分类，转换，元数据提取和特定域特异性任务的专业代理。通过策划这些代理，您可以自动化各种多模式非结构化数据的摄入和转换 - 提高准确性并启用最终端的洞察力。对于处理少量统一文档的团队，单一代理设置可能会更直接地实现，并且足以实现基本自动化。但是，如果您的数据涵盖了不同的域和格式（例如，索赔文件包装，碰撞镜头，聊天记录或音频文件）提供了多代理体系结构，可以提供不同的优势。专业的代理可以进行有针对性的及时工程，更好的调试和更准确的提取，每种都调整为特定的数据类型。随着体积和品种的增长，这种模块化设计的扩展更加优雅，使您可以插入新的域名代理或完善个人提示和商业逻辑，并破坏了更广泛的管道。在人类阶段的域专家的反馈也可以映射回特定的代理商，支持持续改进。要支持这种自适应架构，您可以使用Amazon Bedrock，这是一项完全管理的服务，使其成为Strai
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