Aufbau einer KI-gestützten Vertragsintelligenzplattform mit Amazon Quick und Amazon Bedrock AgentCore
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Dieser Artikel beschreibt die Architektur einer KI-gestützten Plattform für Vertragsintelligenz, die auf AWS entwickelt wurde, um die Einschränkungen von Standard-Retrieval-Augmented-Generation (RAG) bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu überwinden. Das System nutzt Amazon Bedrock AgentCore mit Strands Agents, um Schlüsselinformationen aus PDF-Verträgen mithilfe eines Dual-Modell-Verifikationsansatzes zu extrahieren: Claude Sonnet wird zur Extraktion und Claude Haiku zur unabhängigen Verifikation eingesetzt. Um Diskrepanzen bei der Erkennung von Signaturen zu beheben, dient Amazon Textract als deterministischer Schiedsrichter, was eine höhere Genauigkeit bietet als die alleinige Nutzung von Sprachmodellen. Die extrahierten strukturierten Daten werden in Amazon Aurora PostgreSQL gespeichert, was präzise mathematische Abfragen ermöglicht, die semantische Suchverfahren nicht leisten können. Nutzer interagieren mit der Plattform über eine React-Webanwendung, die eingebettete Amazon Quick Sight-Dashboards und einen Chat-Agenten für natürliche Sprache enthält, der auf Amazon Quick basiert. Diese einheitliche Schnittstelle ermöglicht es Stakeholdern, nahtlos sowohl portfolioübergreifende Aggregationen als auch Details einzelner Dokumente abzufragen. Das serverlose Design verarbeitet Verträge schnell und kostengünstig, wobei die variablen Kosten hauptsächlich durch Analytics-Lizenzen und nicht durch Inferenzkosten getrieben werden. Die wichtigsten Erkenntnisse betonen die Bedeutung der Datenerfassung für Aggregationsaufgaben, die Verifizierung der Ergebnisse durch unabhängige Modelle sowie den Einsatz deterministischer Dienste für visuelle oder numerische Präzision.
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