Solution GenIA infonuagique pour l'indexation efficace des documents

Solution GenIA infonuagique pour l’indexation efficace des documents

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Aperçu

Dans cette étude de cas, nous examinons comment un client a cherché à améliorer ses capacités de gestion documentaire en mettant en œuvre un nouveau système d’indexation alimenté par l’IA générative (GenAI) et bâti sur une architecture moderne infonuagique. Le défi consistait à renforcer la classification des documents, la mise à l’échelle et la sécurité, tout en assurant une extraction efficace des informations clés et la génération de métadonnées. En tirant parti d’Amazon Bedrock, de Textract et d’autres services AWS, le client a réussi à développer un indexeur de documents à la fine pointe de la technologie, ce qui s’est traduit par des gains de productivité significatifs et une réduction des coûts, transformant ainsi ses processus de gestion documentaire.

Le défi

Le client avait besoin d’un nouveau système d’indexation de documents afin d’améliorer ses capacités actuelles de gestion documentaire, notamment par l’intégration de LLM pour une meilleure classification des documents
Ils exigeaient une architecture moderne basée sur le cloud utilisant des microservices qui offrirait évolutivité, flexibilité et sécurité robuste
L’application devait être capable d’extraire des informations clés configurables à partir des documents et de générer des métadonnées pertinentes

L’Objectif

Créer un système d’indexation de documents infonuagique hautement évolutif qui exploite les capacités de GenAI via Amazon Bedrock. Ce système vise à traiter et à organiser efficacement de vastes quantités de données de documents, permettant aux utilisateurs de retrouver et de gérer rapidement l’information provenant de différents formats et sources.

La solution

Développement d’une application GenAI utilisant Amazon Bedrock. Cette application classe et valide des documents en analysant leur contenu et leur structure, en utilisant des instructions spécifiques pour guider GenAI à se concentrer sur les sections pertinentes des documents
Utilisation d’Amazon Textract pour extraire automatiquement les métadonnées des documents en détectant et en analysant le texte et les données dans les fichiers. Le traitement des données est géré par des fonctions AWS Lambda pour transformer les données extraites en formats structurés
Utilisation des LLM d’Amazon Bedrock pour extraire les métadonnées avec une grande précision, en utilisant l’ingénierie des instructions pour améliorer le processus d’extraction
Les métadonnées extraites sont stockées et mises à jour dans DynamoDB pour un stockage et une récupération efficaces
AWS S3 est utilisé pour stocker les documents téléversés et les métadonnées extraites
Développement d’une application Web basée sur React qui permet aux utilisateurs de téléverser des documents et de suivre les activités d’extraction et de traitement à l’aide d’un tableau de bord interactif de suivi

L'impact

Grâce à la mise en œuvre réussie de cette application GenAI, le client a bénéficié d'une amélioration de la productivité de plus de 35 % et d'une réduction substantielle des coûts
Le client a atteint l'évolutivité, la flexibilité et a sécurisé un système amélioré d'indexation de documents sur AWS