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解決的問題

本專案提供一個可擴展的無伺服器文件處理系統。透過結合光學字元辨識（OCR）與生成式AI，解決大量非結構化文件轉換為結構化資料的挑戰，減少手動資料輸入與提取的需求。

運作方式

基於AWS無伺服器技術（Lambda、Step Functions、SQS、DynamoDB）建構，此系統提供兩種主要處理模式：

1. 流程模式：依序執行OCR、基於Bedrock的分類（頁面層級或整體）、基於Bedrock的提取、信任度評估、規則驗證與摘要生成。
2. BDA模式：使用Bedrock Data Automation（BDA）進行端對端處理，隨後進行規則驗證與摘要生成。

使用者可透過Web UI、直接上傳S3檔案，或使用專用命令列介面（CLI）進行批次處理與評估與系統互動。

適用對象

適用於需要大規模處理大量文件的組織、尋求模組化框架以實現智慧文件處理（IDP）的開發者，以及需要人工介入驗證關鍵資料提取結果的企業。

主要亮點

• 無伺服器架構：完全管理的AWS基礎設施，實現高吞吐量與成本最佳化。
• 彈性處理：支援模組化流程與端對端BDA模式兩種處理方式。
• AI驅動的品質控制：包含基於LLM的提取信任度評估，以及基於AI的評估框架，用於衡量與基準的準確性。
• 人機協同（HITL）：內建審查系統，支援人工驗證提取的資料。
• 可擴展性：支援少樣本範例提示、透過Lambda實作自訂業務邏輯，以及透過Model Context Protocol（MCP）整合外部分析工具。
• 完整的工具鏈：包含用於監控的Web UI、用於程式化批次執行的CLI，以及用於查詢已處理文件的知識庫。