Créer un traitement de documents auto-améliorant avec Amazon Bedrock AgentCore
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Cet article présente un système intelligent de traitement de documents auto-améliorant, conçu sur Amazon Bedrock AgentCore, qui vise à résoudre les coûts élevés et la rigidité des méthodes traditionnelles basées sur des modèles. La solution utilise huit agents IA spécialisés qui collaborent pour classifier, extraire, valider et apprendre à partir de documents commerciaux avec une intervention humaine minimale. En tirant parti de la similarité vectorielle dans Amazon S3 Vectors, le système identifie les types de documents connus afin d'appliquer des instructions d'extraction stockées ou d'acheminer les nouveaux formats vers un flux de travail de formation. Lors de cette formation, les agents génèrent des invites, extraient les données et affinent les instructions en fonction des échecs de validation, persistant ces connaissances pour une réutilisation future. Cette capacité d'apprentissage autonome réduit considérablement le temps de traitement des documents ultérieurs du même type, comme l'illustre une étude de cas où le temps de traitement est passé de près de quatre minutes à une minute et demie. L'architecture intègre des services AWS tels que Textract, Aurora DSQL et Lambda, orchestrés via Strands Agents et surveillés grâce à AgentCore Observability. De plus, l'article fournit des étapes de déploiement à l'aide d'AWS CDK, des estimations de coûts et des bonnes pratiques pour personnaliser la solution selon les besoins spécifiques des entreprises.
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