Abrechnungsanträge mit natürlichen Spracheingaben über Amazon Bedrock Knowledge Bases abfragen
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Dieser Artikel stellt einen technischen Leitfaden zur Entwicklung eines Schadensfall-Assistenten vor, der Amazon Bedrock Knowledge Bases nutzt, um unstrukturierte Versicherungsunterlagen abzufragen. Die Lösung adressiert die Herausforderung verstreuter Schadensfalldaten durch den Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG), um zitierte Antworten in natürlicher Sprache zu liefern. Zu den Kernkomponenten gehören das Einlesen von PDF- und Word-Dateien aus Amazon S3 in eine verwaltete Wissensdatenbank unter Verwendung von Metadaten-Seitenwagen zum Filtern. Das System nutzt die AgenticRetrieveStream-API, um mehrteilige Fragen und Konversationsverläufe durch iterative Unterabfragen zu verarbeiten. Sicherheit und Genauigkeit werden durch Metadatenfilter für Zugriffskontrollen sowie Amazon Bedrock Guardrails zur kontextuellen Verankerung gewährleistet. Leistungsmetriken auf synthetischen Daten zeigen eine hohe Retrieval-Erinnerungsrate und eine konsistente Generierung von Zitaten über verschiedene Schadensfallszenarien hinweg.
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