Selbstverbessernde Dokumentenverarbeitung mit Amazon Bedrock AgentCore erstellen
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Dieser Artikel stellt ein selbstverbesserndes intelligentes Dokumentenverarbeitungssystem vor, das auf Amazon Bedrock AgentCore basiert und darauf ausgelegt ist, die hohen Kosten und die Starrheit traditioneller, auf Vorlagen basierender Methoden zu adressieren. Die Lösung nutzt acht spezialisierte KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um Geschäftsdocuments mit minimalem menschlichen Eingriff zu klassifizieren, Daten zu extrahieren, zu validieren und daraus zu lernen. Durch die Nutzung von Vektorähnlichkeit in Amazon S3 Vectors identifiziert das System bekannte Dokumenttypen, um gespeicherte Extraktionsanweisungen anzuwenden, oder leitet neue Formate durch einen Schulungsworkflow weiter. Während der Schulung generieren Agenten Prompts, extrahieren Daten und verfeinern Anweisungen basierend auf Validierungsfehlern, wobei dieses Wissen für zukünftige Wiederverwendungen gespeichert wird. Diese autonome Lernfähigkeit reduziert die Verarbeitungszeit für nachfolgende Dokumente desselben Typs erheblich, wie eine Fallstudie zeigt, bei der die Verarbeitungszeit von fast vier Minuten auf anderthalb Minuten sank. Die Architektur integriert AWS-Dienste wie Textract, Aurora DSQL und Lambda, die über Strands Agents orchestriert und über AgentCore Observability überwacht werden. Darüber hinaus bietet der Beitrag Bereitstellungsschritte mit AWS CDK, Kostenschätzungen und Best Practices zur Anpassung der Lösung an spezifische Unternehmensbedürfnisse.
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