🤖 Classify call center conversations with Amazon Bedrock batch inference
原文链接: Classify call center conversations with Amazon Bedrock batch inference 作者: Nika Mishurina 发布日期: 2025-07-08 16:05:33 UTC
📋 内容摘要
本文介绍了如何使用Amazon Bedrock批量推理功能和Anthropic的Claude Haiku模型构建端到端文本分类解决方案。该方案主要用于处理旅行社呼叫中心对话分类,通过使用AWS无服务器架构实现自动化工作流程。系统使用S3存储数据,通过SQS队列和Lambda函数进行数据预处理,利用Amazon Bedrock进行批量推理(可节省50%成本),最后使用AWS Glue、Athena和QuickSight进行数据分析和可视化。解决方案支持CSV、JSON和XLSX格式输入,可以将对话自动分类为10个预定义类别。测试结果显示在处理1190个合成对话样本时,每批200条分类的处理时间稳定在11-12分钟,并达到了100%的分类准确率。该解决方案架构具有灵活性,可以适应不同行业的分类需求。
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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题
- Amazon Bedrock
- Amazon Machine Learning
- Artificial Intelligence
- Intermediate (200)
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