回顧系列
- 場次 01:開發人員的代理架構設計路線圖
- 場次 02:Amazon Bedrock 數據自動化
- 場次 03:AgentCore 上的多代理
- 場次 04:實務建置代理式 AI:Nova Act 與 Strands Agents
- 場次 04:運用規格驅動開發,以 Kiro 加速移轉專案
- 場次 06:從「比對」到「理解」:由 AgentCore Memory 驅動的個人化 AI 搜尋實踐
- 場次 07:從觀察到最佳化:從 LLM 可觀測性邁向 AIOps,將即時洞察轉化為智慧自動化
- 場次 08:部署 TEAM 並打造最佳工程團隊
- 場次 09:五年來所謂無伺服器資料庫帶來的五個慘痛教訓
- 場次 14:如果 AI 替我工作會怎樣:Q Developer CLI 與 Kiro 如何改變我的日常工作
- 場次 16:兼顧速度與警覺:Amazon Bedrock Agent 開發的安全要點
- 場次 26:在單張 H100 上執行 OSS LLM:更聰明、更便宜、更快速
- 場次 28:現代化統一中繼資料架構:打破資料孤島的新方法
- 場次 29:無伺服器 MediaOps:運用 Amazon Web Services 上的 AI 自動化影片工作流程
- 場次 30:透過大規模效能測試建構兼具效率與可靠性的架構
- 場次 31:透過開放原始碼連結世界:技術、社群與全球開發者關係的實踐歷程
- 場次 33:建置串流 Iceberg 資料表以進行即時物流分析
- 場次 34:加速大規模機器人策略訓練:以 Kiro、Trainium 與 EKS 為基礎的自動化閉環架構
- 場次 35:透過規格驅動開發,從 Vibe 走向可行方案
- 場次 36:讓雲端成本分析更智慧:使用 Strands 與 AgentCore 建置 FinOps 智慧 Agent
- 場次 37:使用 CNCF Kagent、K8sGPT 與 Nova Sonic,轉型 K8s 對話式 Agentic AIOps
場次筆記
問題陳述:
- 各組織難以處理各種格式(文件、影像、音訊、影片)的非結構化資料。
- 人工作業速度慢、不一致且成本高昂。
- 現有的自動化系統缺乏彈性,需要範本、規則與人工修正。
- 對合規性、準確度與可擴展性的需求日益增加。
- 需要使用生成式 AI,以高準確度自動處理多種格式的資料。什麼是 Bedrock 數據自動化 (BDA)?:
- Amazon Web Services 中完全受管的文件與媒體自動化功能。
- 可使用基礎模型建置端對端的擷取、分類與轉換管線。
- 大規模處理文件、影像、音訊與影片。
- 使用無伺服器自動化來編排多步驟工作流程。
- 在將彈性最大化的同時,將自訂程式碼降至最低。輸入資產:
- [ 1 ] 支援各種格式:
- 文件(PDF、DOCX、掃描文件、結構化/非結構化)
- 影像(PNG、JPG)
- 音訊(語音備忘錄、通話錄音)
- 影片(會議、CCTV、網路研討會)
- [ 2 ] 提供兩種類型的輸出指示:
- 標準輸出設定
- 依據相符藍圖建立的自訂結構描述。輸出回應:
- 根據設定產生資產的線性化文字表示。
- 輸出以 JSON 傳回;若在設定中選取,還會傳回其他檔案。
- 支援的格式與 BDA 擷取的資訊:
- [ 1 ] 文件:
- 擷取欄位、表格、實體
- 分類、轉換、摘要與驗證
- [ 2 ] 影像:
- 提供 OCR、文件分類、物件偵測與手寫內容擷取
- [ 3 ] 音訊:
- 提供轉錄、摘要、情緒分析、講者偵測與意圖擷取
- [ 4 ] 影片:
- 提供影片摘要、語音轉文字、場景偵測、物件辨識與動作理解。標準輸出 vs 自訂輸出(藍圖):
- [ 1 ] 標準輸出:
- 開箱即用的擷取功能
- 適合常見文件
- 無須設定,快速取得結果
- [ 2 ] 自訂輸出:
- 以藍圖為基礎
- 可使用提示或使用者定義的藍圖
- 加速設定並維持一致性
- 適合產業特定或複雜文件
文件藍圖類型:
- [ 1 ] 分類:
- 發票、銀行對帳單、身分證、合約、人資信函等。
- [ 2 ] 擷取:
- 實體、欄位、表格、中繼資料
- [ 3 ] 轉換:
- 修改資料或重新調整資料結構
- [ 4 ] 正規化:
- 將資料值標準化
- [ 5 ] 驗證:
- 依照規則驗證擷取的欄位。使用案例:
- [ 1 ] 銀行與金融:
- 自動處理銀行對帳單、發票、收據及詐欺檢查
- [ 2 ] 保險:
- 根據表單、照片與報告處理理賠
- 自動摘要、擷取、驗證
- [ 3 ] 客戶支援:
- 轉錄通話並產生摘要
- 偵測情緒與客戶意圖
- [ 4 ] 人資與法務:
- 處理履歷、合約、錄取通知書
- 擷取技能、條款與義務
- [ 5 ] 安全與營運:
- 根據會議錄影產生摘要
- 擷取 CCTV 情境資訊(人物、動作)。重點摘要:
- Bedrock 數據自動化 (BDA) 是一套完整、可自訂且可擴展的解決方案。
- [ 1 ] 一個平台處理所有格式:
- 自動處理文件、影像、音訊與影片。
- [ 2 ] 可自訂性:
- 使用進階基礎模型,提供高度準確且可自訂的輸出。
- 確保針對任何業務工作流程提供可信賴且一致的洞察。
- [ 3 ] 企業級就緒:
- 能以高準確度及合規性擴展至數千個檔案。
- [ 4 ] 更快、更省、更智慧:
- 減少人工工作量,並立即提供乾淨的結構化輸出。
