Acelere o processamento inteligente de documentos com IA generativa na AWS

TL;DR

• A AWS apresenta o GenAI IDP Accelerator, uma solução de código aberto, sem servidor, que combina IA generativa com o Bedrock Data Automation e modelos de fundação para automatizar o processamento inteligente de documentos.
• O acelerador converte documentos não estruturados em dados estruturados, permitindo processamento escalável em diversos setores e reduzindo a entrada manual e erros.
• A implantação é facilitada por um template do AWS CloudFormation e por um fluxo de trabalho modular baseado em padrões, com entrega de resultados em dias, não meses.
• Casos reais incluem a Competiscan, que lida com dezenas de milhares de campanhas diárias, e a Ricoh, com transformação de documentos de saúde de alto volume e alta precisão.
• O projeto enfatiza um pipeline configurável, com prompts, templates de extração e regras de validação, tudo construído sobre serviços da AWS, com foco em segurança e custo-benefício.

Contexto e antecedentes

Todos os dias, organizações processam milhões de documentos, desde faturas e contratos até sinistros e prontuários médicos. Uma parcela significativa dos dados contidos nesses documentos é não estruturada, representando valor ainda não aproveitado que pode transformar resultados de negócios. A entrada manual de dados continua comum, pois PDFs, imagens digitalizadas e formulários costumam exigir intervenção humana. Essa abordagem é lenta, sujeita a erros e difícil de dimensionar conforme os volumes aumentam. O cenário de IDP (processamento inteligente de documentos) evoluiu com o surgimento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e IA generativa. Modelos antigos baseados em templates e regras enfrentavam variações de documentos e layouts complexos. Hoje, modelos de IA podem compreender o contexto do documento, lidar com formatos diversos sem templates e alcançar alta precisão em extrações desafiadoras. Esse movimento permite processar vários tipos de documentos com menor tempo e custo de implementação. Nesse contexto, a AWS apresenta o GenAI IDP Accelerator como uma solução de código aberto, pronta para implantar e pronta para produção. O GenAI IDP Accelerator é uma solução serverless e modular, construída com serviços da AWS. Ela utiliza o Amazon Bedrock Data Automation para recursos de processamento de documentos prontos para uso e os modelos Bedrock para cenários que demandam lógica personalizada. O objetivo é oferecer um ponto de partida com qualidade empresarial que possa ser rapidamente adaptado a diferentes setores e tipos de documentos, mantendo segurança e escalabilidade. Para equipes técnicas, este projeto oferece um caminho concreto de transição de demonstração para uma solução de automação de documentos orientada a produção com IA generativa na AWS. A abordagem enfatiza manutenibilidade, controle de custos e uma arquitetura pronta para escalar. Fonte

O que há de novo

O GenAI IDP Accelerator é apresentado como uma solução de código aberto, pronta para implantação, que combina IA generativa com Bedrock Data Automation e modelos Bedrock. Pontos-chave:

• Uma base sem servidor com padrões de processamento baseados no Bedrock Data Automation, oferecendo recursos de processamento de documentos prontos para uso, alta precisão e precificação simples por página. Fonte
• Integração com os melhores modelos Bedrock (FMs) para lidar com documentos complexos que requerem lógica personalizada.
• Um pipeline modular que enriquece documentos em cada etapa—OCR, classificação, extração, avaliação, resumo e avaliação final—permitindo implantar e personalizar cada etapa de forma independente.
• Design orientado à configuração, tornando fácil ajustar prompts, templates de extração e regras de validação sem mexer na infraestrutura subjacente.
• Implantação via template do AWS CloudFormation; a implantação leva aproximadamente 15–20 minutos, após o que você recebe credenciais para acessar a interface web. Fonte
• Demonstração prática (Pattern-1) da fluxo padrão do Bedrock Data Automation e a possibilidade de acrescentar mais padrões conforme necessidades reais.
• Resultados reais de clientes mostrados no post, incluindo a Competiscan com alto volume de campanhas e a Ricoh com processamento de documentos de saúde. Fonte O projeto foi desenvolvido para ser compatível com o ecossistema, oferecendo um caminho escalável para que empresas automatizem fluxos de documentos, mantendo segurança e disciplina de custos.

Por que isso importa (impacto para desenvolvedores/empresas)

O GenAI IDP Accelerator responde a duas realidades persistentes no processamento de documentos: o volume de dados e a variação de formatos. Ao combinar IA generativa com uma pipeline sem servidor na AWS, a solução permite:

• Processar centenas a milhões de documentos com menos esforço manual, liberando insights de dados não estruturados com velocidade.
• Reduzir o tempo para ir à produção. Ao contrário de protótipos que costumam falhar em escala, o acelerador foca em robustez, tratamento de erros, escalabilidade e segurança empresarial.
• Manter flexibilidade e controle de custos. Um fluxo de trabalho modular baseado em padrões permite ajustar prompts, templates de extração e regras de validação, explorando também economia por página.
• Aproveitar a segurança, confiabilidade e ecossistema da AWS. Construído com serviços da AWS, a solução oferece escalabilidade e segurança de nível empresarial com opções de extensão para CDK ou Terraform no futuro. Fonte Para desenvolvedores e arquitetos, o acelerador oferece diretrizes concretas para transformar uma demonstração em uma solução de automação de documentos pronta para produção, capaz de lidar com diferentes tipos de documentos com alta precisão e escalabilidade. Fonte

Detalhes técnicos ou Implementação

O GenAI IDP Accelerator é apresentado como uma solução modular, sem servidor, construída sobre serviços da AWS. Elementos centrais:

• Um pipeline modular que enriquece documentos em cada etapa—OCR, classificação, extração, avaliação, resumo e avaliação final—permitindo implantar e personalizar etapas independentemente, mantendo o fluxo integrado. Esse design facilita adaptações a diferentes tipos de documentos.
• Utilização do Amazon Bedrock Data Automation para recursos de processamento de documentos prontos para uso, alta precisão e precificação simples por página. Para cenários mais complexos, modelos bedrock (FMs) fornecem lógica personalizada. Fonte
• Modelo de entrega aberto no GitHub, com capacidade de atualizar a pilha para a versão mais recente e de construir a partir do código-fonte, se for necessário personalizar mais ou implantar em outras regiões. O projeto adota uma abordagem orientada a configuração para prompts, templates de extração e regras de validação sem mexer na infraestrutura. Fonte
• Pattern-1 representa o fluxo de trabalho padrão do Bedrock Data Automation, e o post indica planos de adicionar mais padrões para cobrir necessidades reais. A arquitetura é ilustrada com o padrão padrão e as conexões entre os componentes na pilha da AWS. Fonte Detalhes de implantação e operação:
• Pré-requisitos: uma conta AWS com permissões de administrador e acesso aos modelos do Amazon Bedrock (incluindo modelos Anthropic, quando aplicável) no Bedrock. Consulte as diretrizes de acesso aos modelos. Fonte
• Implantação via AWS CloudFormation: o template provisiona os recursos necessários; após a implantação, você recebe um e-mail com as credenciais de acesso à interface web. A pilha leva cerca de 15–20 minutos para ficar pronta.
• Fluxo de produção: em produção, os documentos são enviados para um bucket S3 de entrada para acionar automaticamente o processamento. Há orientações para testar sem a interface e para atualizar a pilha para a versão mais recente. Fonte
• Extensibilidade: é possível construir a partir do código para suportar mais regiões ou alterações. Existem planos para suporte ao AWS CDK e Terraform no futuro. Acompanhe o repositório GitHub para atualizações e participe da comunidade para contribuir com melhorias. Fonte Casos de uso e resultados reais mencionados no artigo: Competiscan, que lida com um grande arquivo de campanhas diárias com histórico de 15 anos, e Ricoh, que transformou o processamento de documentos de saúde para clientes, com volumes mensais significativos. Fonte

Principais conclusões

• O GenAI IDP Accelerator oferece um caminho testado e orientado à produção para automatizar a transformação de documentos não estruturados com IA generativa na AWS.
• A solução é modular, sem servidor e configurável, permitindo ajustes rápidos a tipos de documentos e regras de negócio.
• Bedrock Data Automation cuida do processamento de documentos pronto para uso, enquanto Bedrock FMs fornecem lógica personalizada para cenários mais complexos.
• A implantação é simplificada por meio de um template do CloudFormation, com janela de provisionamento de 15–20 minutos e economia por página escalável.
• Casos reais de clientes destacam o potencial de substituir a entrada manual por extrações estruturadas com alta precisão em larga escala. Fonte

Referências

• AWS: Accelerate intelligent document processing with generative AI on AWS