☁️ Amazon Bedrock Data Automation: оптимизация точности извлечения данных из документов

AWS представила функцию Blueprint Instruction Optimization для Amazon Bedrock Data Automation (BDA), которая автоматически улучшает точность извлечения структурированных данных из неструктурированных документов — счетов, контрактов, налоговых форм. Вместо недель ручной настройки инструкций для каждого поля, BDA анализирует 3–10 примеров документов с эталонными значениями и за минуты генерирует оптимизированные инструкции на естественном языке.

Функция решает ключевую проблему IDP-пайплайнов: деградацию точности при отклонении документов от шаблонов, различиях в макетах у разных поставщиков и низком качестве сканов. BDA автоматически сравнивает результаты извлечения с ground truth, корректируя инструкции для каждого поля (например, «номер счета» или «общая сумма»), при этом типы полей и inferenceType остаются неизменными. Метрики оптимизации включают F1-score и точное совпадение (exact match rate).

Для разработчиков это означает возможность быстро адаптировать экстракцию под сотни вариантов документов без дообучения моделей. Оптимизация доступна через консоль Amazon Bedrock и API — достаточно загрузить репрезентативные документы, включая сложные кейсы, указать правильные значения и запустить процесс.

#Tech #AWS #Bedrock #DataAutomation #IDP #Documents

📄 Amazon Bedrock AgentCore: самообучающаяся обработка документов без шаблонов

AWS представила решение для агентной обработки документов (IDP) на базе Amazon Bedrock AgentCore. Восемь специализированных агентов работают в двух графовых процессах, построенных на открытом SDK Strands Agents, и классифицируют, извлекают, валидируют данные и обучаются на каждом новом формате без ручной настройки шаблонов.

Как это устроено: Analyzer извлекает текст через Amazon Textract, Matcher ищет похожие документы по векторному сходству в S3 Vectors. Для нового типа запускается training workflow - агенты Instructions, Extractor и Validator генерируют промпты, проверяют результат по схемам и бизнес-правилам в Aurora DSQL. При ошибке Instructions Fixer уточняет промпт и повторяет попытку, после успеха Save Instructions сохраняет инструкции. Для известных форматов работает automation workflow с уже готовыми правилами.

Инфраструктура: документы приходят через Amazon SES или S3, EventBridge и Lambda создают задачу в DynamoDB и запускают AgentCore Runtime. Доступ к ресурсам обеспечивают AgentCore Identity и Cognito, а Lambda-функции становятся инструментами агентов через MCP-интерфейс AgentCore Gateway. Мониторинг - через AgentCore Observability и CloudWatch. Развёртывание шести CloudFormation-стеков через AWS CDK занимает 15-20 минут.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#Tech #AWS #Bedrock #AgentCore #IDP #AI