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具有生成AI和Amazon基础数据自动化的智能文档处理

2025年7月11日 16:49 33 Comments
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本文提供了由亚马逊基石数据自动化和其他AWS服务提供支持的端到端IDP应用程序。它提供了可重复使用的AWS基础架构作为代码（IAC），该代码（IAC）部署了IDP管道，并提供了直观的UI，可以将文档转换为大规模的结构化表。该应用程序仅要求用户提供输入文档（例如合同或电子邮件）和要提取的属性列表。然后，它使用生成AI执行IDP。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
按大规模从非结构化文档中提取信息是一项经常出现的业务任务。常见用例包括从描述中创建产品功能表，从文档中提取元数据，并分析法律合同，客户评论，新闻文章等。从文本中提取信息的经典方法被命名为实体识别（NER）。 NER确定来自人和组织等预定类别的实体。尽管各种AI服务和解决方案支持NER，但此方法仅限于文本文档，仅支持固定的实体。此外，经典的NER模型无法处理其他数据类型，例如数字分数（例如情感）或自由形式的文本（例如摘要）。生成的AI在没有昂贵的数据注释或模型培训的情况下解锁了这些可能性，使得更全面的智能文档处理（IDP）最近宣布了亚马逊Bedrock数据自动化的总体可用性，这是亚马逊Bedrock的特征，这是一种自动化的，该功能自动化了来自非结构化多模型内容的宝贵见解，例如文档，图像，图像，图像，视频，视频，和视频，视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频，和视频。该服务通过统一的API提供了用于IDP的预构建功能和信息提取，从而减轻了需要进行复杂的及时工程或微调的需求，并为其作为规模文档处理工作流的绝佳选择。要了解有关亚马逊基岩数据自动化的更多信息，请参阅Amazon Bedrock数据自动化的简化多模式生成AI。Amazon BedRock数据自动化是IDP用例的推荐方法，因为其简单，行业领先的准确性和托管服务功能。它可以自动处理文档解析，上下文管理和模型选择的复杂性，因此开发人员可以专注于他们的业务逻辑而不是IDP实施细节。尽管亚马逊基地数据自动化满足了大多数IDP需求，但一些组织需要在其IDP Pipelin