Запрос претензий на естественном языке с помощью баз знаний Amazon Bedrock
aws ·
В данной статье представлен технический гид по созданию ассистента для работы с претензиями на основе Amazon Bedrock Knowledge Bases, предназначенного для запросов к неструктурированным страховым документам. Решение решает проблему разрозненности данных о претензиях за счет применения технологии Retrieval Augmented Generation (RAG) для предоставления ответов на естественном языке с указанием источников. Ключевые компоненты включают загрузку файлов PDF и Word из Amazon S3 в управляемую базу знаний с использованием метаданных-«спутников» для фильтрации. Система использует API AgenticRetrieveStream для обработки многокомпонентных вопросов и истории диалога посредством итеративных подзапросов. Безопасность и точность обеспечиваются за счет фильтров метаданных для контроля доступа и Amazon Bedrock Guardrails для контекстной привязки. Метрики производительности на синтетических данных демонстрируют высокую полноту поиска и стабильное генерирование цитат в различных сценариях рассмотрения претензий.
aws