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与Amazon Bedrock Batch推理分类呼叫中心对话

2025年7月8日 16:05 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock批处理推理能力构建端到端的解决方案，并使用人类的Claude Haiku模型构建端到端解决方案。我们将浏览分类的旅行社呼叫中心对话分为类别，展示如何生成合成培训数据，处理大量文本数据以及使用AWS服务自动化整个工作流程。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock批处理推理能力构建端到端的解决方案，并使用人类的Claude Haiku模型构建端到端解决方案。与按需价格相比，亚马逊基岩批次推理提供50％的折扣，这是处理大量请求时的重要因素。我们逐步浏览旅行社呼叫中心对话分为类别，展示如何生成合成训练数据，处理大量文本数据，并使用AWS服务来自动化整个工作流程。促进具有大量文本分类的各个部门的大量文本分类组织面临的共同挑战：需要有效地处理高vollume分类任务。从将客户查询分类的旅行社呼叫中心到分析损失的机会和财务部门对发票进行分类的销售团队，这些手动流程是每日必要的。但是这些任务面临着重大挑战。分析和分类这些分类请求的手动方法不仅是耗时的，而且很容易出现矛盾。随着团队处理大量数据，错误和效率低下的潜力也会越来越多。通过实施自动化系统来对这些交互进行分类，多个部门将获得可观的好处。他们可以发现数据中隐藏的趋势，大大提高了客户服务的质量，并简化其运营以提高效率。组织必须努力应对有效处理大量文本信息的复杂性，同时在其分类结果中保持一致的准确性。在这篇文章中，我们演示了如何在控制运营成本的同时创建全自动的工作流程。Datafor此解决方案，我们使用了合成呼叫中心对话数据。用于维护的现实培训数据
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