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文档智能进化：建立和评估KIE解决方案

2025年9月2日 16:34 33 Comments
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在这篇博客文章中，我们展示了一种使用亚马逊基地可用的Amazon Nova模型来构建和评估KIE解决方案的端到端方法。这种端到端方法包括三个关键阶段：数据准备（了解和准备文档），解决方案开发（使用适当模型实施提取逻辑）和绩效衡量（评估准确性，效率和成本效益）。我们使用Fatura数据集说明了这种全面的方法，该方法集合了各种发票文档，该文档是现实世界中企业数据的代表代理。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
智能文档处理（IDP）是指来自各种文档格式的数据的自动提取，分类和处理，包括结构化和非结构化。在IDP景观中，关键信息提取（KIE）是基本组成部分，使系统能够从人类干预最少的文档中识别和提取关键数据点。各个部门的组织（包括金融服务，医疗保健，法律和供应链管理）越来越多地采用IDP解决方案来简化运营，减少手动数据输入并加速业务流程。 随着文档量呈指数增长，IDP解决方案不仅自动化处理，而且可以使复杂的代理工作流动 - AI系统可以分析提取的数据并以最少的人类干预来启动适当的操作。准确处理发票，合同，医疗记录和监管文件的能力不仅成为竞争优势，而且成为业务必要性。 重要的是，开发有效的IDP解决方案不仅需要强大的提取功能，还需要与特定行业需求和单个组织用例保持一致的量身定制的评估框架。在此博客文章中，我们展示了一种端到端的方法，用于构建和评估使用Amazon Nova模型通过Amazon Bedrock获得的KIE解决方案。这种端到端方法包括三个关键阶段：数据准备（了解和准备文档），解决方案开发（使用适当模型实施提取逻辑）和绩效衡量（评估准确性，效率和成本效益）。我们使用Fatura数据集说明了这种全面的方法，该方法集合了各种发票文档，该文档是现实世界中企业数据的代表代理。通过浏览这个实际示例，我们向您展示如何选择，实施和评估文档Proc
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