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AI判断AI：使用Amazon Nova缩放非结构化文本分析

2025年8月4日 17:51 33 Comments
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在这篇文章中，我们强调了如何在亚马逊基岩中部署多个生成AI模型，以指示LLM模型创建文本响应的主题摘要。然后，我们展示如何使用多个LLM模型作为陪审团来审查这些LLM生成的摘要，并分配评分来判断摘要标题和摘要描述之间的内容一致性。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
图片以下图片：您的团队刚刚收到了10,000个客户反馈响应。传统方法？数周的手动分析。但是，如果AI不仅可以分析此反馈，还可以验证自己的工作，该怎么办？欢迎来到使用亚马逊基地部署的大型语言模型（LLM）陪审团系统的世界。越来越多的组织拥抱生成的AI，尤其是针对各种应用程序的LLM，出现了新的挑战：确保这些AI模型的输出与人类的角度保持一致，并且与业务环境保持准确并相关。大型数据集的手动分析可能是耗时，资源大量的，因此不切实际。例如，根据评论长度，复杂性和研究人员分析，手动审查2,000条评论可能需要80多个小时。 LLMs offer a scalable approach to serve as qualitative text annotators, summarizers, and even judges evaluating text outputs from other AI systems.This prompts the question, “But how can we deploy such LLM-as-a-judge systems effectively and then use other LLMs to evaluate performance?”In this post, we highlight how you can deploy multiple generative AI models in Amazon Bedrock to instruct an LLM model to create thematic文本响应的摘要（例如向客户开放式调查问题），然后使用多个LLM模型作为陪审团来审查这些LLM生成的摘要，并分配一个评分，以判断摘要标题和摘要说明之间的内容一致性。此设置通常称为LLM陪审团系统。将LLM陪审团视为AI法官的小组，每个人都带来了自己的观点来评估内容。多种模型不依赖单个模型的潜在偏见观点，而是共同提供了更加平衡的评估。问题：分析文本反馈您的组织会收到数千个客户反馈响应。对响应的传统手动分析可能会艰苦而大量的资源花费几天或几周，具体取决于
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