使用 Amazon Bedrock 和矢量数据库简化汽车损坏处理
本博文探讨了一种解决方案，该解决方案利用 AWS 生成式 AI 功能（如 Amazon Bedrock 和 OpenSearch 向量搜索）为保险公司、维修店和车队经理进行损害评估。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在汽车行业，有效评估和处理车辆损坏的能力对于高效运营、客户满意度和成本管理至关重要。但是，手动检查和损坏检测可能是一个耗时且容易出错的过程，尤其是在处理大量车辆数据、评估车辆损坏的复杂性以及评估中可能出现人为错误时。
本文探讨了一种解决方案，该解决方案利用 AWS 生成 AI 功能（如 Amazon Bedrock 和 OpenSearch 矢量搜索）的强大功能，为保险公司、维修店和车队经理执行损坏评估。
AWS 生成 AI Amazon BedrockAmazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它通过单个 API 提供来自领先 AI 公司（如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral、Stability AI 和 Amazon）的高性能基础模型 (FM) 选择，以及一系列广泛的功能，用于构建具有安全性、隐私性和负责任的 AI 的生成 AI 应用程序。 Amazon OpenSearch Service 是一个功能强大、高度灵活的搜索引擎，允许您根据各种词汇和语义检索方法检索数据。
Amazon OpenSearch Service通过结合这些强大的工具，我们开发了一个全面的解决方案，简化了识别和分类汽车损坏的过程。 这种方法不仅提高了效率，而且还提供了有价值的见解，可以帮助汽车企业做出更明智的决策。
解决这些问题的传统方法是使用计算机视觉机器学习 (ML) 模型对损坏及其严重程度进行分类，并辅以回归模型，根据输入特征（如汽车的品牌和型号、损坏严重程度、损坏部件等）预测数值结果。
这时大型语言模型 (LLM) 就可以发挥作用了，它可以从视觉上和基于文本描述的角度查看特征，并在语义上找到最接近的匹配。
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