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利用 Amazon Bedrock 实现向量提示文档分类
在保险行业，每天需要处理成千上万份文档，如保单、宣誓书、批单和监管表格，准确分类对于合规、理赔和客户服务至关重要。然而，手动分类耗时且易出错，传统自动化方法又难以区分外观相似但用途不同的文档。例如，保单批单与监管宣誓书可能包含相似术语，但误分类可能导致合规问题或处理延迟。
本文介绍如何利用 Strands Agents SDK 构建多代理解决方案，在 Amazon Bedrock 上实现向量提示文档分类。该方案通过编排三个专业代理协同工作：文档分析代理（基于文本推理）、向量相似性搜索代理（基于布局模式识别）和验证代理（质量保证）。每个代理在各自领域内自主操作，然后通过编排器协作，最终输出高准确率的分类结果。
架构与工作流程
多代理架构结合了Anthropic 的 Claude Haiku 4.5 的先进推理能力与 Amazon Titan Multimodal Embeddings 的视觉模式识别能力，突破了单模型分类的局限。在测试中，单模型方法在处理边缘案例和复杂文档时表现不佳，而多代理系统通过将任务分解为专门子任务，充分利用不同基础模型的优势。
选择 Strands Agents SDK 的原因在于它将代理实现为工具，使得编排器可以像调用函数一样调用专业代理，实现灵活的任务调度。具体工作流程如下：
- 文档分析代理：使用 Claude Haiku 4.5 对文档文本进行深度推理，提取关键语义特征。
- 向量相似性搜索代理：使用 Titan Multimodal Embeddings 生成文档的向量表示，并与预定义类别向量进行相似度比较，识别布局和视觉模式。
- 验证代理：结合前两个代理的输出，进行交叉验证和置信度评估，确保分类结果可靠。
技术要点与实现
实现过程中，开发者需要掌握以下关键步骤：
- 配置 Amazon Bedrock：启用 Claude Haiku 4.5 和 Titan Multimodal Embeddings 模型。
- 定义代理工具：使用 Strands Agents SDK 将每个代理封装为工具，并注册到编排器。
- 设计提示词：为每个代理定制提示词，明确其职责和输出格式。
- 集成验证逻辑：在验证代理中实现规则或模型，对不一致结果进行纠偏。
总结与展望
该多代理方案在保险文档分类场景中展现了显著优势，不仅提高了准确率，还增强了系统的可解释性和扩展性。未来，此类架构可进一步推广至金融、法律等文档密集型行业，结合更多基础模型和工具，实现更复杂的文档处理任务。
