本教程将指导您如何利用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude 3 Sonnet 模型构建智能文档处理（IDP）解决方案。我们将演示如何从扫描文档中提取数据并将其高效地插入数据库，提升文档处理的工作效率。
为什么选择生成式 AI 和 Amazon Bedrock？
生成式 AI 技术通过创意生成、内容创作和客户服务优化推动创新，同时简化各领域的运营流程，显著提升工作效率。Amazon Bedrock 作为一项完全托管的服务，集成了 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型。通过一个 API，开发者可以轻松访问这些先进模型，开发安全、隐私优先且负责任的生成式 AI 应用。
企业如何从智能文档处理中获益？
将生成式 AI 融入 IDP 解决方案，可以彻底革新文档处理流程，实现更高的自动化和可靠性。通过先进的文档理解、结构化数据提取、自动化文档分类和非结构化文本信息检索，企业能够实现可扩展、高效且高价值的文档处理，从而提升生产力、降低成本并增强决策能力。
实践：构建基于 Amazon Bedrock 的 IDP 解决方案
方案概述
我们使用 Amazon Bedrock 和 Anthropic Claude 3 Sonnet 模型构建 IDP 解决方案。该方案通过多个 AWS 服务无缝集成，高效地从扫描文档中提取数据。
架构设计
以下是解决方案的核心架构：
- 扫描文档上传至 Amazon S3 存储桶，触发 S3 事件通知。
- 事件调用 AWS Lambda 服务，该服务在 Amazon Bedrock 上调用 Anthropic Claude 3 Sonnet 模型。
- Anthropic Claude 3 Sonnet 模型处理扫描文档，并将提取的数据以 JSON 格式输出。
- 提取的数据发送至 Amazon SQS 队列，作为消息缓冲区，确保系统的可扩展性和容错能力。
- 另一项 Lambda 服务解析 SQS 队列中的消息，并将提取的键值对存储在 Amazon DynamoDB 表中，便于后续检索和处理。
核心技术与服务
- Amazon Bedrock：完全托管的服务，支持调用大型语言模型（LLMs）。
- Anthropic Claude 3 Sonnet：具备高级视觉理解能力，适用于企业工作负载。
- Amazon DynamoDB：完全托管、无服务器的 NoSQL 数据库服务。
- AWS Lambda：无服务器计算服务，无需管理服务器即可运行代码。
- Amazon SQS：完全托管的消息队列服务。
- Amazon S3：高扩展性、高持久性和安全的对象存储服务。
实现步骤
- 文档上传：将扫描文档上传至 S3 存储桶（例如
bedrock-claude3-idp-{随机字符}）。 - SQS 队列创建：创建一个标准队列（例如
bedrock-idp-extracted-data）。 - Lambda 服务配置：创建 Lambda 服务（例如
invoke_bedrock_claude3）调用 Anthropic Claude 3 Sonnet 模型。 - 数据提取与存储：
- 使用 Anthropic Claude 3 Sonnet 提取数据并发送至 SQS 队列。
- 另一项 Lambda 服务（例如
insert_into_dynamodb）将数据插入 DynamoDB 表。
示例用例：出生证明申请表处理
假设某州政府机构需要处理出生证明申请表，传统方式耗时且容易出错。通过本方案，机构可以自动提取申请表信息，甚至支持多语言（如西班牙语）文件的处理。
测试与验证
在 S3 文件夹中上传示例图像（如英语和西班牙语申请表），然后在 DynamoDB 表中查看提取的数据。如果一切配置正确，数据将在数秒内自动存储。
总结与展望
通过 Amazon Bedrock 和 Anthropic Claude 3 Sonnet，企业能够构建高效、自动化的 IDP 解决方案，显著提升文档处理效率。此方案适用于政府、医疗、金融、物流、零售等多个行业，推动业务流程的数字化转型。
关键词：Amazon Bedrock，Anthropic Claude 3 Sonnet，智能文档处理，生成式 AI，AWS Lambda，Amazon S3，Amazon DynamoDB，Amazon SQS，文档数据提取，企业数字化转型
