Veröffentlicht am: Jul 25, 2023
Amazon SageMaker Canvas unterstützt jetzt Document Queries, ein sofort einsatzbereites Modell, das von Amazon Textract unterstützt wird. Mit Document Queries können Sie die Daten, die Sie aus strukturierten Dokumenten extrahieren möchten, in natürlicher Sprache angeben, ohne die Struktur des Dokuments (Tabelle, Formular, Felder, verschachtelte Daten) kennen zu müssen. Dadurch müssen die extrahierten Daten nicht mehr manuell bearbeitet und durchsucht werden, sodass Sie Zeit sparen und menschliche Fehler vermeiden.
Amazon SageMaker Canvas ist eine visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche, mit der Geschäftsanalysten eigenständig genaue ML-Prognosen erstellen können – ohne Erfahrung mit Machine Learning zu haben oder Code schreiben zu müssen. Vor dieser Einführung bot Canvas einsatzbereite Modelle, mit denen Sie Informationen wie Text, Tabellen und Formulare aus Dokumenten extrahieren konnten. Um jedoch Ad-hoc-Fragen zu beantworten (z. B. „Wie hoch ist der Gesamtumsatz im dritten Quartal?“), mussten Sie die extrahierten Informationen suchen und verarbeiten, was ineffizient und zeitaufwändig ist. Mit Document Queries können Sie die gewünschten Informationen angeben, indem Sie Fragen in natürlicher Sprache stellen (z. B. „Wie lautet der Name des Kunden“) und die genauen Informationen (z. B. „Max Mustermann“) zusammen mit der Position im Dokument erhalten, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
Um loszulegen, melden Sie sich bei Amazon SageMaker Canvas an und greifen Sie auf das neue Document-Queries-Modell zu, das in der Liste der einsatzbereiten Modelle verfügbar ist. Laden Sie einfach Ihr Dokument hoch und erhalten Sie mithilfe von Fragen in natürlicher Sprache die Antwort, nach der Sie suchen.
Diese neue Funktion ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen SageMaker Canvas unterstützt wird. Es gelten die Preise von Amazon Textract. Weitere Informationen finden Sie in der Produktdokumentation.