Criando uma Solução de Processamento Inteligente de Documentos com Amazon Bedrock Data Automation

Transformando o Processamento de Documentos com IA

O processamento inteligente de documentos (Intelligent Document Processing — IDP) representa uma mudança fundamental em como as organizações lidam com dados não estruturados. Faturas, contratos, relatórios e outros documentos comerciais contêm informações valiosas que, tradicionalmente, exigem extração manual. A AWS demonstra uma abordagem programática e automatizada para essa tarefa, combinando tecnologias recentes em inteligência artificial.

A solução apresentada integra o Strands SDK, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Bedrock Knowledge Base e Bedrock Data Automation (BDA). Todo o processo é documentado através de um Jupyter notebook que permite aos usuários fazer upload de documentos multimodais e extrair conhecimentos aplicando BDA como analisador de conteúdo, recuperando trechos relevantes e enriquecendo prompts enviados para modelos de linguagem.

Um caso de uso prático demonstra a extração de contexto educacional relevante a partir de relatórios públicos — especificamente, dados de distritos escolares públicos obtidos do relatório nacional da educação americana.

Capacidades e Componentes Principais

Amazon Bedrock Data Automation

Amazon Bedrock Data Automation pode funcionar de duas formas: como recurso independente ou como analisador integrado ao configurar uma base de conhecimento para fluxos de Geração Aumentada por Recuperação (Retrieval-Augmented Generation — RAG). O serviço processa conteúdo multimodal não estruturado — documentos, imagens, vídeos e áudio — gerando insights automaticamente e de forma econômica.

A combinação de BDA com fluxos RAG permite construir sistemas que entendem contextos complexos armazenando representações vetoriais dos documentos. Para isso, a solução utiliza Amazon OpenSearch Service como repositório das embeddings vetoriais necessárias.

Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore é um serviço totalmente gerenciado que permite construir e configurar agentes autônomos. Desenvolvedores podem criar e implantar agentes usando frameworks populares e um conjunto diverso de modelos — incluindo opções da Amazon Bedrock, Anthropic, Google e OpenAI — sem necessidade de gerenciar infraestrutura subjacente ou escrever código customizado.

Na solução apresentada, o AgentCore utiliza BDA através de ferramentas para executar RAG multimodal aplicado ao processamento inteligente de documentos.

Strands Agents SDK

O Strands Agents SDK é um toolkit sofisticado de código aberto que revoluciona o desenvolvimento de agentes de inteligência artificial por meio de uma abordagem orientada por modelo. Desenvolvedores criam um agente Strands com um prompt (que define o comportamento do agente) e uma lista de ferramentas disponíveis. Um modelo de linguagem grande (Large Language Model — LLM) realiza o raciocínio, decidindo autonomamente quais ações executar e quando utilizar cada ferramenta com base no contexto e na tarefa solicitada.

Esse fluxo de trabalho suporta sistemas complexos, minimizando o código necessário para orquestrar colaboração entre múltiplos agentes. O Strands SDK é responsável pela criação do agente e definição das ferramentas necessárias para realizar o processamento inteligente de documentos.

Pré-requisitos e Arquitetura

Preparação Inicial

Antes de começar, certifique-se de que você possui:

Credenciais AWS com permissões apropriadas
Acesso ao Github
Git instalado localmente — consulte Getting Started – Installing Git para instruções

Componentes da Arquitetura

A solução integra os seguintes serviços AWS:

Amazon S3 para armazenamento e upload de documentos
Bedrock Knowledge Bases para converter objetos armazenados no S3 em um fluxo preparado para RAG
Amazon OpenSearch para embeddings vetoriais
Amazon Bedrock AgentCore para orquestrar o fluxo de processamento inteligente
Strands Agent SDK como framework de código aberto para definir ferramentas de IDP
Bedrock Data Automation para extrair insights estruturados dos documentos

Implementação Passo a Passo

Configuração da AWS CLI

O primeiro passo é configurar a AWS Command Line Interface (AWS CLI) com suas credenciais e região. Execute o comando:

aws configure

Antes de prosseguir, verifique a disponibilidade regional e preços de AWS Bedrock Data Automation for region availability and pricing.

Clonagem do Repositório

Faça o clone do repositório de exemplo localmente:

git clone https://github.com/aws-samples/sample-for-amazon-bda-agents
cd sample-for-amazon-bda-agents

Abra o Jupyter notebook chamado bedrock-data-automation-with-agents.ipynb.

Fluxo de Trabalho com Bedrock Data Automation e AgentCore

O notebook demonstra como criar uma solução de processamento inteligente usando BDA com o Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Em vez de usar agentes tradicionais do Bedrock, a solução implanta um agente Strands através do AgentCore, fornecendo capacidades de nível empresarial com flexibilidade de framework.

O processo segue estas etapas:

Importar bibliotecas e configurar capacidades do AgentCore
Criar a Knowledge Base para Amazon Bedrock com BDA
Fazer upload do dataset de relatórios acadêmicos para Amazon S3
Implantar o agente Strands usando o AgentCore Runtime
Testar o agente hospedado no AgentCore
Limpar todos os recursos após conclusão

Instruções mais específicas estão incluídas no Jupyter notebook fornecido.

Fluxo de Dados da Solução

O fluxo geral da solução funciona da seguinte forma:

Usuários fazem upload de documentos relevantes para Amazon S3
A Knowledge Base do Amazon Bedrock processa a fonte de dados no S3 utilizando Bedrock Data Automation como analisador
Chunks de documentos são armazenados como embeddings vetoriais em Amazon OpenSearch
Um agente Strands implantado no Amazon Bedrock AgentCore Runtime executa RAG para responder perguntas do usuário
O usuário final recebe a resposta consultada

Considerações de Segurança

A implementação inclui várias salvaguardas de segurança:

Tratamento seguro de upload de arquivos
Controle de acesso baseado em papéis (Identity and Access Management — IAM)
Validação de entrada e tratamento de erros

É importante notar que essa implementação destina-se a fins de demonstração. Antes de implantar em um ambiente de produção, controles de segurança adicionais, testes abrangentes e revisões arquiteturais são necessários.

Benefícios e Casos de Uso

Essa solução é particularmente valiosa para:

Fluxos de trabalho automatizados de processamento de documentos
Análise inteligente de documentos em datasets de grande escala
Sistemas de perguntas e respostas baseados em conteúdo de documentos
Processamento de conteúdo multimodal

Recursos Adicionais

Para saber mais sobre cada componente:

Conclusão

A solução apresentada demonstra como o Amazon Bedrock AgentCore e suas capacidades podem ser usados para construir aplicações robustas de processamento inteligente de documentos. Ao criar agentes Strands que suportam Amazon Bedrock Data Automation, é possível desenvolver aplicações poderosas que compreendem e interagem com conteúdo multimodal de documentos utilizando ferramentas especializadas.

Com Amazon Bedrock Data Automation, as organizações podem aprimorar significativamente a experiência RAG para formatos de dados mais complexos — incluindo documentos visualmente ricos, imagens, áudios e vídeos — sem necessidade de construir infraestrutura customizada.

Fonte

Programmatically creating an IDP solution with Amazon Bedrock Data Automation (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/programmatically-creating-an-idp-solution-with-amazon-bedrock-data-automation/)