Dynamic Data Extraction with Amazon Bedrock Pipelines

🔑 增強重點摘要

•Amazon Bedrock Data Automation (BDA) 是一項關鍵功能，可將多模態內容（包括文件、圖像、音訊和視訊）自動轉換為結構化格式，從而簡化複雜的提示工程並提高資料提取效率。
•Amazon Bedrock 提供來自多個領先AI供應商（如Anthropic、Meta、AI21 Labs、Cohere、Stability AI、Amazon Titan和Nova系列等）的基礎模型（FMs）市場，讓企業能夠靈活選擇最適合其特定任務的模型。
•該服務支援進階功能，包括用於檢索增強生成（RAG）的知識庫、用於內容過濾和安全的Guardrails，以及用於協調多步驟AI工作流程並支援工具使用和程式碼解釋的代理（Agents）。
•Bedrock 的定價模式包括隨選（on-demand）、批次（提供50%折扣）和預置吞吐量（provisioned throughput），成本因模型和令牌使用量而異，且客製化、評估和知識庫等額外功能會產生額外費用。
•跨區域推論（Cross-Region Inference, CRIS）功能允許將推論處理無縫分佈到多個AWS區域，以實現更高的吞吐量和彈性，特別適用於隨選推論模式，同時確保客戶資料仍保留在來源區域。

📊 競品分析▸ Show

功能/定價/基準	Amazon Bedrock	Google Cloud Vertex AI	Microsoft Azure AI
模型目錄	策劃數十種模型，來自Anthropic (Claude)、Meta (Llama)、Amazon (Titan, Nova)、Mistral AI、Cohere、AI21 Labs、Stability AI、DeepSeek、Google、Luma AI、MiniMax AI、Qwen、OpenAI、TwelveLabs等。	提供Google自家的Gemini、PaLM模型，以及透過Model Garden提供的開源模型。	提供1,800多種模型，深度整合OpenAI模型（如GPT-4o、DALL-E 3）及Microsoft Phi模型。
文件處理能力	透過Amazon Bedrock Data Automation (BDA) 處理多模態內容（文件、圖像、音訊、視訊），支援自動分類、正規化、驗證、視覺化基礎和置信度評分；可與Amazon Textract整合。	透過Document AI提供文件解析、佈局分析和多語言提取；可利用基礎模型進行文件分析。	透過Azure AI Document Intelligence提供文件解析、佈局分析和多語言提取。
生態系統整合	深度整合AWS服務，如S3、Lambda、DynamoDB、CloudWatch、CloudTrail、IAM、VPC端點。	深度整合Google Cloud生態系統，如BigQuery、Google Workspace、Google Cloud IAM。	深度整合Microsoft 365、Entra ID、SharePoint、Teams。
RAG/知識庫	提供全託管的知識庫功能，支援中繼資料過濾，並可整合第三方向量資料庫。	透過Azure OpenAI Embedding Models、AI Search和向量資料庫實現。	可利用基礎模型進行RAG應用。
安全與合規	內建Guardrails用於內容過濾和敏感資訊偵測；支援HIPAA、GDPR、SOC 2、PCI DSS、FedRAMP。	支援HIPAA、SOC 2、PCI DSS；使用Google Cloud IAM、VPC Service Controls、CMEK加密、Cloud Audit Logs。	整合Microsoft現有合規認證（ISO 27001, SOC 2, HIPAA, FedRAMP）；使用Entra ID進行身份驗證。
定價模式	隨選、批次（50%折扣）、預置吞吐量；按輸入/輸出令牌計費，價格因模型而異；客製化、評估、知識庫、Guardrails等有額外費用。	通常按輸入/輸出令牌計費，價格因模型而異。	通常按輸入/輸出令牌計費，價格因模型而異。
性能基準	Claude 3.5 Sonnet在原始性能和準確性方面領先；Nova Micro在簡單任務上成本效益高。	GPT-4o提供更平衡的方法，具有更好的成本效益。	GPT-4o提供更平衡的方法，具有更好的成本效益。

🛠️ 技術深入

基礎模型選擇: Amazon Bedrock 提供多種基礎模型，包括Amazon自家的Titan和Nova系列、Anthropic的Claude系列（Opus、Sonnet、Haiku）、AI21 Labs的Jurassic-2、Cohere的Command和Embed、Stability AI的Stable Diffusion、Meta的Llama 2、Mistral AI、DeepSeek、Google、Luma AI、MiniMax AI、Qwen、OpenAI、TwelveLabs等。
推論模式: 支援隨選（On-Demand）、批次（Batch）和預置吞吐量（Provisioned Throughput）三種推論模式，其中批次推論成本比隨選模式低50%。
API 介面: 提供統一的API，如InvokeModel API和Converse API，支援工具使用（Tool Use）和函數呼叫（Function Calling），使開發者能夠以模型無關的方式構建應用程式。
模型客製化: 允許透過持續預訓練（continued pre-training）或微調（fine-tuning）使用專有資料來客製化基礎模型，以優化特定使用案例的性能。
智慧文件處理架構: 結合Amazon Bedrock Data Automation (BDA) 處理多模態內容，執行資產分割、分類、資訊提取、視覺化基礎和置信度評分。
RAG 實作: 透過Amazon Bedrock 知識庫（Knowledge Bases）實現檢索增強生成（RAG），將專有資料轉換為向量表示並儲存在向量資料庫中，支援智慧中繼資料過濾。
安全與合規: 內建Guardrails功能，用於實施內容過濾策略和敏感資訊偵測，確保資料隱私和合規性。
代理（Agents）功能: 允許模型與外部系統互動，協調多步驟AI工作流程，支援工具使用和程式碼解釋（預覽功能），以處理複雜的分析查詢和資料操作。
跨區域推論 (CRIS): 透過智慧路由將推論請求分佈到多個AWS區域，以提高應用程式的吞吐量和彈性，同時確保客戶資料不儲存在目的地區域。
整合服務: 與多個AWS服務無縫整合，包括Amazon S3（儲存）、AWS Lambda（協調）、Amazon DynamoDB（任務條目、快取）、Amazon EventBridge（工作流程協調）、Amazon CloudWatch（監控）和AWS CloudTrail（稽核）。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

企業將加速採用生成式AI於核心業務流程。

Amazon Bedrock透過簡化基礎模型存取、提供多樣化模型選擇及整合企業級安全與合規功能，降低了生成式AI的導入門檻，使其能更廣泛應用於文件處理、客戶服務等關鍵業務。

智慧文件處理將從單純的資料提取轉向更複雜的決策支援與自動化。

結合Bedrock的代理（Agents）功能、工具使用（Tool Use）及程式碼解釋（Code Interpretation），文件處理不僅能提取資訊，還能執行分析、驗證並觸發下游業務流程，實現更高層次的自動化。

⏳ 時間線

2023-04-13

Amazon Bedrock 宣布推出，作為一項新的全託管生成式AI服務。

2023-09-28

Amazon Bedrock 正式全面上市 (GA)。

2023-11-28

Amazon Bedrock 知識庫 (Knowledge Bases) 和代理 (Agents) 功能全面上市。

2024-04

Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能全面上市。

2025-03-20

Amazon Bedrock Data Automation (BDA) 全面上市，簡化多模態內容處理。

使用 Amazon Bedrock 進行動態資料提取

⚡ 30-Second TL;DR

關鍵要點

🧠 深度解析

🔑 增強重點摘要

🛠️ 技術深入

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

⏳ 時間線

📎 來源 (40)

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