亚马逊AWS官方博客

Category: Architecture

基于 MinerU 和 AWS Serverless 构建企业级 RAG 文档处理平台-平台搭建-聊天助手部署与 Prompt 工程

本文介绍如何将 MinerU 处理的文档接入 Dify 构建智能问答系统。针对 RAG 系统中图片、表格、公式等多模态内容显示不正确的问题,通过精确的 Prompt 工程设计,强制大模型保留原始格式和 CloudFront URL。提供经过验证的 Prompt 模板、配置参数,帮助快速构建生产级多模态 RAG 应用。

基于 MinerU 和 AWS Serverless 构建企业级 RAG 文档处理平台-文档处理平台搭建

本文介绍基于 MinerU 和 AWS Serverless 构建的企业级文档处理平台。针对传统 RAG 系统文档处理质量不足的问题,采用 MinerU 专业解析引擎(表格准确率 94.8%)结合 ECS + Lambda + CloudFront 架构,实现高精度文档解析、弹性扩展(成本节省 89%)和多模态内容展示。支持私有化部署,满足金融、医疗等行业的数据安全和合规要求,为企业级 RAG 应用提供完整的文档处理解决方案。

基于 Amazon Q Developer CLI 进行智能混沌工程实验

在现代云原生架构中,系统的复杂性和分布式特性使得传统的测试方法难以全面验证系统的韧性。混沌工程作为一种主动发现系统弱点的方法论,已经成为构建可靠系统的重要实践。然而,传统的混沌工程实施过程往往需要大量的人工干预,从定义稳态假设到设计实验模板,再到分析实验结果,都需要依赖架构师具备深厚的专业知识和丰富的经验。为了解决这一挑战,AWS 提供了生成式 AI 解决方案,旨在通过自然语言交互和智能体的特性,自动化这些任务,提升混沌工程的整体效率,可以极大地提高混沌工程实验的效率和实验的准确性。

用 DeepSeek 构建从自然语言到 PNR 机器指令的转换系统

在航空票务领域,PNR 是航空公司存储旅客预订信息的电子记录,传统票务代理需掌握复杂 PNR 指令系统操作,其格式严格、代码繁多、参数复杂且错误率高,学习成本大、易出错。本项目旨在构建自然语言到 PNR 机器指令转换系统,实现准确理解用户意图、识别关键实体、生成标准指令、支持复杂场景及具备高容错性等功能,以简化票务代理工作流程、提升效率,为智能客服系统奠基。