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使用 Amazon Bedrock 实施矢量提示文档分类
了解如何使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock 上构建多代理文档分类解决方案。三个专业代理将文本分析与 Claude Haiku 4.5 结合起来，将视觉相似性搜索与 Amazon Titan Multimodal Embeddings 相结合，以准确地对保单和宣誓书等保险文件进行分类。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Amazon Bedrock 上的矢量提示分类可帮助保险公司准确分类数千份日常文档：保单、宣誓书、背书和监管表格，以实现合规性、索赔和客户服务。手动分类既耗时又容易出错，而传统的自动化方法则难以处理看起来相似但用途不同的文档。政策背书和监管宣誓书可能包含类似的术语，但错误分类可能会导致合规性违规或处理延迟。
本文演示了如何使用 Strands Agents SDK 构建多代理解决方案。该解决方案协调了三个专门的代理：用于文本推理的文档分析代理、用于布局模式识别的矢量相似性搜索代理以及用于质量保证的验证代理。每个代理在其专业知识范围内自主运作，然后通过 Orchestrator 进行协作以交付结果。
您将通过代码示例和技术指导了解如何实现此多代理架构以满足您自己的文档分类需求。这种多代理方法将 Anthropic 的 Claude Haiku 4.5 的高级推理功能与 Amazon Bedrock 上提供的 Amazon Titan 多模态嵌入的视觉模式识别相结合，以实现更好的分类准确性。
解决方案概述
该解决方案架构结合了多个专门的人工智能代理，每个代理都针对文档分析的特定方面进行了优化，并通过协调编排协同工作。这种多代理方法利用 Amazon Bedrock 提供的不同基础模型和技术的独特优势，解决了单模型分类的局限性。
下图说明了多代理方法：
图 1：多代理文档分类架构
与 Strands Agents SDK 进行多代理协调
架构组件
先决条件
AWS 账户和权限