简化以数据为中心的多模态工作流程中的数据提取和流程自动化,包括智能文档处理(IDP)
本指南展示了 Amazon Bedrock 数据自动化如何通过统一的多模态推理 API,简化从文档、图像、音频和视频等非结构化多模态内容中生成有价值的洞察。Amazon Bedrock 数据自动化可帮助开发人员,快速且经济高效地构建生成式人工智能应用程序,或自动执行以数据为中心的多模态工作流程,例如 IDP、媒体分析或检索增强生成(RAG)。通过遵循本指南,您可以简化复杂的任务,例如文档拆分、分类、数据提取、输出格式标准化和数据验证,从而显著增强处理的可扩展性。
请注意:[免责声明]
架构图
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智能文档处理
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医疗索赔处理
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智能文档处理
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此架构图显示了如何使用金融服务公司的贷款发放处理示例进行文档分类和提取。
第 1 步
数据科学团队将示例文档上传到 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)存储桶。 -
医疗索赔处理
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该架构图显示了如何使用多模态输入数据和处理实现医疗索赔处理的自动化,进而提高效率和准确性。
第 1 步
提供商向 Amazon S3 提交索赔文档、图像和视频。
Well-Architected 支柱
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当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营
Amazon S3、EventBridge 和 Lambda 通过安全存储为各种文档类型创建了无缝的自动化工作流程,用于文档处理和数据提取。 Amazon Bedrock 数据自动化简化了数据的提取和标准化,减少了手动工作并提高了准确性。 Amazon Bedrock 知识库对处理过的信息进行索引,使其易于搜索和访问,而 Amazon Bedrock 代理则利用这些结构化数据来做出明智的决策并有效地提出索赔。 Aurora 是一个强大的数据库,用于存储和检索关键信息。这些服务共同实现了高效、可扩展和可靠的系统,最大限度地减少了人为干预并最大限度地提高了生产力。
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安全性
Amazon S3 提供加密存储,Lambda 在隔离的环境中执行代码,Amazon Bedrock 利用安全的 AWS 基础设施以及内置的加密和访问控制。Aurora 提供高级数据库安全功能。这些服务创建了一种全面的安全方法,可在数据的整个生命周期中保护数据,同时保持严格的访问控制并保留审计跟踪记录。借助集中管理安全策略以及利用持续的 AWS 安全更新和改进的能力,您能够保持强大的安全态势,同时专注于核心业务运营。
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可靠性
Amazon S3 为文档提供耐用且高度可用的存储。EventBridge 通过可靠地触发 Lambda 函数来帮助确保一致的事件驱动处理,这些函数可以无缝扩展,无需停机即可处理各种工作负载。Aurora 是一个高度可用的数据库,提供自动备份和失效转移功能。这些服务提供了一个强大的容错系统,可以承受组件故障,自动扩展,并在高负载下保持稳定的性能,从而最大限度地减少停机时间和数据丢失风险。
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性能效率
AWS 服务通过可扩展的高性能文档处理解决方案提高性能效率。Amazon S3 提供对存储文档的低延迟访问,而 EventBridge 支持实时事件处理。Lambda 提供快速的按需计算能力。Lambda 和 EventBridge 的无服务器性质消除了与服务器预置相关的瓶颈。此外,Amazon Bedrock 利用人工智能模型来高效处理复杂的数据分析任务。
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成本优化
AWS 服务通过即用即付模式(即您只为使用的资源付费)和取消前期基础设施投资来促进成本优化。Amazon S3 提供分层存储选项,平衡性能和成本。EventBridge 和 Lambda 的无服务器性质意味着只需为实际使用的计算时间付费。Amazon Bedrock 无需昂贵的内部基础设施或专业知识即可提供人工智能功能,而 Aurora 的性能可与商业数据库相媲美,而成本只是商业数据库的一小部分。
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可持续性
AWS 服务通过优化资源利用率和能源效率来促进可持续发展。Amazon S3 使用高效的存储技术,而 EventBridge 和 Lambda 则提供可最大限度减少空闲容量的无服务器架构。这些基于云的服务显著减少了本地基础设施,降低了能耗和碳排放。这些服务的可扩展性可确保最佳的资源使用,避免过度预置和浪费。
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