使用Amazon Bedrock Agents

在这篇文章中,我们演示了如何使用Amazon Bedrock代理来建立智能的Ediscovery解决方案进行实时文档分析。我们展示了如何通过多代理体系结构一起部署专业代理进行文档分类,合同分析,电子邮件审核和法律文档处理。我们详细介绍实施细节,部署步骤和最佳实践,以创建可扩展的基础,组织可以适应其特定的Edissovery要求。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
法律团队花费大部分时间手动查看文档。该过程涉及分析跨电子邮件,合同,财务记录和合作系统的电子存储信息。这种手动方法创造了重要的瓶颈:律师必须确定特权的通讯,评估法律风险,提取合同义务并维持每案件数千个文件的法规合规性。该过程不仅是资源密集型和耗时的,而且在处理大量文档量时也容易出现人为错误。与多机构协作的Amazon Bedroock代理人通过帮助组织部署专业的AI代理,这些专用AI代理可以在维持复杂的法律工作跨越上下文的情况下并行处理文档,从而直接解决这些挑战。多个代理人没有顺序的手动审查,而是同时工作,一个提取合同条款,而另一个则确定了特权通信,所有这些都由中央协调员协调。这种方法可以将文档审查时间减少60-70%,同时维持法律程序所需的准确性和人类监督,尽管实际绩效根据文档的复杂性和基础模型(FM)选择而变化。在这篇文章中,我们演示了如何使用Amazon Bedrock代理进行实时文档分析来构建智能的Ediscervery解决方案。我们展示了如何通过多代理体系结构一起部署专业代理进行文档分类,合同分析,电子邮件审核和法律文档处理。我们详细介绍实施细节,部署步骤和最佳实践,以创建可扩展的基础,组织可以适应其特定的Ediscovery要求。解决方案本解决方案展示了使用具有多机构协作功能的Amazon BedRock代理的智能文档分析系统。该系统使用多个专业代理T