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使用 Streamlit 和 Amazon Bedrock 自动处理发票
在本文中，我们将逐步介绍使用 Streamlit 和 Amazon Bedrock 自动处理发票的指南，以解决处理来自多个供应商的不同格式发票的挑战。我们展示了如何设置环境、处理存储在 Amazon S3 中的发票以及部署用户友好的 Streamlit 应用程序来查看和与处理后的数据交互。
来源:亚马逊云科技 _机器学习对于各种规模的企业来说，发票处理都是一项关键但往往繁琐的任务，尤其是对于处理来自多个供应商且格式各异的发票的大型企业而言。庞大的数据量加上对准确性和效率的要求，使发票处理成为一项重大挑战。发票的格式、结构和内容可能千差万别，这使得大规模高效处理变得困难。传统方法依赖于手动数据输入或针对每种供应商格式的自定义脚本，这不仅会导致效率低下，而且还会增加出错的可能性，从而导致财务差异、运营瓶颈和积压。
为了提取发票号、日期和金额等关键详细信息，我们使用 Amazon Bedrock，这是一项完全托管的服务，通过单个 API 提供来自领先 AI 公司（例如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon）的高性能基础模型 (FM) 的选择，以及构建具有安全性、隐私性和负责任的 AI 的生成式 AI 应用程序所需的广泛功能。
Amazon Bedrock 生成式 AI在本文中，我们提供了分步指南，其中包含创建 Streamlit 应用程序所需的构建块，以处理和审查来自多个供应商的发票。 Streamlit 是一个开源框架，供数据科学家高效地用纯 Python 创建基于 Web 的交互式数据应用程序。 我们在 Amazon Bedrock 中使用 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet 模型，并使用 Streamlit 构建应用程序前端。
Streamlit解决方案概述
此解决方案使用 Amazon Bedrock 知识库与文档聊天功能来分析和提取发票中的关键详细信息，而无需知识库。结果显示在 Streamlit 应用程序中，发票和提取的信息并排显示以供快速查看。重要的是，您的文档和数据在处理后不会被存储。
Amazon Bedrock 知识库