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与Amazon Nova遇到摘要和动作项目提取

2025年6月18日 16:13 33 Comments
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在这篇文章中，我们介绍了亚马逊基德岩（Amazon Bedrock）上可用的Amazon Nova家族的不同理解模型的基准，以提供有关如何为会议摘要任务选择最佳模型的见解。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
会议在决策，项目协调和协作中起着至关重要的作用，并且在许多组织中很普遍。但是，从这些对话中捕获和构造关键要点通常是效率低下且不一致的。手动汇总会议或提取行动项目需要大量的努力，并且容易出现遗漏或误解。LARGE语言模型（LLMS）通过将非结构化的会议记录转换为结构化的摘要和操作项目，提供了更强大的解决方案。 This capability is especially useful for project management, customer support and sales calls, legal and compliance, and enterprise knowledge management.In this post, we present a benchmark of different understanding models from the Amazon Nova family available on Amazon Bedrock, to provide insights on how you can choose the best model for a meeting summarization task.LLMs to generate meeting insightsModern LLMs are highly effective for summarization and action item extraction due to their ability to understand context, infer topic relationships, and生成结构化输出。在这些用例中，与传统的模型微调或自定义相比，及时工程提供了更高效，更可扩展的方法。及时工程及时使用精心设计的输入查询来指导模型的行为，直接影响输出格式和内容。此方法允许在不需要资源密集的重新培训过程的情况下进行快速，特定领域的自定义。对于诸如汇总和操作项目提取之类的任务，及时工程可以对生成的输出进行精确的控制，以确保它们满足特定的业务需求。它允许灵活调整提示以适合不断发展的用例，使其成为需要快速重新进行模型行为的动态环境的理想解决方案。
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