Procesamiento Inteligente de Documentos Usando Amazon Bedrock y Anthropic Claude

Elena Digital López

La inteligencia artificial generativa (IA) no solo impulsa la innovación a través de la ideación, creación de contenido y mejora del servicio al cliente, sino que también optimiza las operaciones y aumenta la productividad en diversos campos. Para aprovechar eficazmente esta tecnología transformadora, Amazon Bedrock ofrece un servicio completamente gestionado que integra modelos de base de alto rendimiento de empresas líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, Mistral AI y Amazon. Al proporcionar acceso a estos modelos avanzados a través de una única API y apoyar el desarrollo de aplicaciones de IA generativa con énfasis en la seguridad, privacidad y responsabilidad, Amazon Bedrock permite explorar nuevas vías de innovación y mejorar las ofertas generales.

Los clientes empresariales pueden desbloquear un valor significativo al aprovechar el poder del procesamiento inteligente de documentos (IDP) mejorado con IA generativa. Al infundir soluciones de IDP con capacidades de IA generativa, las organizaciones pueden revolucionar sus flujos de trabajo de procesamiento de documentos, logrando niveles excepcionales de automatización y confiabilidad. Esta combinación permite la comprensión avanzada de documentos, la extracción efectiva de datos estructurados, la clasificación automatizada de documentos y la recuperación fluida de información de textos no estructurados. Con estas capacidades, las organizaciones pueden alcanzar un procesamiento de documentos escalable, eficiente y de alto valor que impulsa la transformación empresarial y la competitividad, llevando a una mayor productividad, reducción de costos y mejora en la toma de decisiones.

En esta demostración, mostramos cómo desarrollar una solución de IDP utilizando el modelo Anthropic Claude 3 Sonnet en Amazon Bedrock. Este modelo está optimizado para la velocidad y la eficiencia, lo que lo convierte en una excelente opción para tareas inteligentes, particularmente para cargas de trabajo empresariales. También posee capacidades sofisticadas de visión, demostrando una gran aptitud para comprender una amplia gama de formatos visuales, incluidos fotos, gráficos, diagramas técnicos. Aunque la demostración utiliza el modelo Anthropic Claude 3 Sonnet, también se pueden utilizar los modelos Haiku y Opus según se requiera.

La solución propuesta utiliza Amazon Bedrock y el poderoso modelo Anthropic Claude 3 Sonnet para habilitar capacidades de IDP. La arquitectura consiste en varios servicios de AWS integrados de manera eficiente con Amazon Bedrock, permitiendo la extracción precisa de datos de documentos escaneados. La arquitectura sigue estos pasos: los documentos escaneados se suben a un bucket de Amazon S3, lo que invoca una función AWS Lambda que llama al modelo Anthropic Claude 3 Sonnet en Amazon Bedrock; el modelo procesa los documentos y extrae datos relevantes en formato JSON estructurado; los datos extraídos se envían a una cola de Amazon SQS; otra función Lambda consume los mensajes de la cola SQS, analiza los datos JSON y los almacena en una tabla de Amazon DynamoDB para su posterior procesamiento.

Este enfoque sin servidor aprovecha la escalabilidad y rentabilidad de los servicios de AWS mientras utiliza la inteligencia avanzada del modelo Anthropic Claude 3 Sonnet, permitiendo a las organizaciones optimizar sus flujos de trabajo de procesamiento de documentos y extraer información valiosa de manera eficiente. La solución también permite mejorar el ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones con características adicionales, como la traducción de formularios en otros idiomas y ajuste fino del modelo.

En el ejemplo presentado, una agencia estatal responsable de emitir certificados de nacimiento puede recibir aplicaciones de diversas maneras. Actualmente, el proceso es manual, costoso y propenso a errores. Con esta solución, la información de los formularios de solicitud de certificados de nacimiento se extrae de manera automática y se almacena en una base de datos, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores.

La implementación de esta solución no solo es aplicable a la emisión de certificados de nacimiento, sino que también puede ser beneficiosa en sectores como el gubernamental, atención médica, finanzas, logística y comercio electrónico, mejorando la exactitud de datos y operatividad en estos campos.

En conclusión, esta demostración ilustra cómo utilizar Amazon Bedrock y el modelo Anthropic Claude 3 para desarrollar una solución de IDP que mejora la eficiencia operativa. Aunque esta solución muestra el potencial de la IA generativa, es importante considerar su idoneidad para cada caso específico y complementar con una evaluación humana y técnicas adicionales para asegurar la precisión y cumplimiento regulatorio en aplicaciones críticas.
vía: AWS machine learning blog

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