AWS 기술 블로그가 스트랜즈 에이전트 SDK를 활용해 보험 문서를 분류하는 멀티에이전트 아키텍처를 소개했다. 텍스트 추론을 담당하는 '문서 분석 에이전트'(Claude Haiku 4.5), 레이아웃 유사도를 분석하는 '벡터 유사도 검색 에이전트'(아마존 타이탄 멀티모달 임베딩·FAISS), 두 결과를 교차검증하는 '검증 에이전트'로 구성된다. 20개 문서·3개 클래스로 벤치마크한 결과 이 멀티에이전트 시스템은 정확도 100%를 기록해, 아마존 텍스트랙트·컴프리헨드(각 25%)와 베드락 데이터 오토메이션(70%)을 크게 앞질렀다. 문서당 평균 처리 시간은 약 23초, 신뢰도 93%로 클로드 하이쿠 4.5는 소네트 4.5와 정확도는 같으면서 처리 속도는 17% 빨랐다.
- •문서분석·벡터유사도·검증 3개 전문 에이전트가 협업하는 멀티에이전트 구조
- •20개 문서 테스트에서 정확도 100%, 텍스트랙트·컴프리헨드(25%)·BDA(70%) 크게 상회
- •클로드 하이쿠 4.5가 소네트 4.5와 동일 정확도에 처리속도 17% 빠름
- •문서당 평균 처리시간 약 23초, 신뢰도 낮은 경우 자동으로 사람 검토 플래그
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Implement vector-prompt document classification using Amazon Bedrock
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Learn how to build a multi-agent document classification solution on Amazon Bedrock using the Strands Agents SDK. Three specialized agents combine textual analysis with Claude Haiku 4.5 and visual similarity search with Amazon Titan Multimodal Embeddings to accurately classify insurance documents such as policies and affidavits.
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