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Amazon Bedrock 动态按需与批量管道：灵活提取文档数据
许多企业积压了大量纸质或电子文档，其中蕴藏的商业智能亟待挖掘。生成式 AI 的进步使得利用大语言模型（LLM）从文档中准确提取相关数据成为可能。本文介绍了一套基于 Amazon Bedrock 的智能文档处理方案，它同时提供按需推理和批量推理两种管道，让用户能在处理时间和成本之间灵活权衡。
对时间敏感的请求，可采用按需管道，在数秒内返回结果；而对成本更敏感的大规模处理，则可选择批量管道，通过异步批处理来优化开销。更关键的是，该方案支持在文档级别动态指定 LLM 模型和提示词，从而用同一套管道处理多种类型的文档，无需为每种文档单独构建流程。
方案概述
以某客户场景为例：该客户拥有数亿份扫描版 PDF 土地租赁文档（仅含图像，无可编辑文本），且每天仍有新文档涌入。本文的方案正是为这类场景设计，能够有效提取数据。
方案架构包含两个推理管道，并配有动态调用机制：
- 按需管道（On-demand Pipeline）：通过 Amazon SQS FIFO 队列 触发。当队列消息携带文档 ID、LLM 模型 ID、提示词 ID/版本等信息时，会调用 AWS Lambda 函数 进行实时推理。该管道适用于需要秒级响应的场景。
- 批量管道（Batch Inference Pipeline）：将多个文档请求合并为一个 Amazon Bedrock 批量推理作业，异步处理。适合处理大量非紧急请求，成本更低。
两个管道均可从 Amazon Bedrock Prompt Management 中检索对应的提示词模板，用户只需在请求中指定提示词 ID 和版本即可。
动态指定模型与提示词
方案的一大亮点是动态性：在文档级别指定 LLM 模型和提示词。这意味着不同格式（如扫描 PDF、文本文件）或不同业务类型的文档，可以共享同一套管道，而只需在请求中传入不同的模型 ID 或提示词 ID。这大大降低了维护成本，并提高了扩展性。
适用场景与价值
该方案特别适合：
- 文档种类多、格式不统一的企业，如法律合同、金融单据、政府文件等。
- 处理量巨大且实时性与成本需平衡的场景，例如每天数万份文档，部分需要即时响应，其余可排队处理。
通过将按需与批量管道结合，企业既能满足紧急业务需求，又能控制长期运营成本，在 AI 文档处理中实现效率与经济的双赢。
