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用亚马逊NOVA

2025年8月19日 18:17 33 Comments
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这篇文章演示了如何在亚马逊基石（特别是亚马逊Nova Pro）中使用基础模型（FMS）来实现高准确的文档字段本地化，同时大大简化了实现。我们展示了这些模型如何通过最小的前端努力来精确找到和解释文档字段，从而减少了处理错误和手动干预。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
每天，企业会处理数千个包含关键业务信息的文件。从发票和采购订单到表格和合同，准确地定位和提取特定字段一直是文档处理管道中最复杂的挑战之一。尽管光学特征识别（OCR）可以告诉我们文档中存在哪些文本，但确定特定信息的定义需要复杂的计算机视觉解决方案。该领域的演变说明了挑战的复杂性。诸如Yolo（您只看一次）之类的早期对象检测方法通过将对象检测作为回归问题进行重新定义，从而彻底改变了现场，从而实现了实时检测。视网膜通过局灶性损失解决了类不平衡问题，而DETR引入了基于变压器的体系结构，以最大程度地减少手工设计的组件。但是，这些方法具有共同的局限性：它们需要广泛的培训数据，复杂的模型体系结构以及重要的专业知识来实施和维护。多模式大语言模型（LLMS）的出现代表文档处理中的范式转移。 These models combine advanced vision understanding with natural language processing capabilities, offering several groundbreaking advantages:Minimized use of specialized computer vision architecturesZero-shot capabilities without the need for supervised learningNatural language interfaces for specifying location tasksFlexible adaptation to different document typesThis post demonstrates how to use foundation models (FMs) in Amazon Bedrock, specifically Amazon Nova Pro, to achieve high-accuracy document field localization而大幅简化实施。我们展示了这些模型如何通过最小的前端努力来精确找到和解释文档字段，从而减少了处理错误和手动干预。通过在Fatura数据集上进行全面的基准测试，我们提供
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