Amazon Bedrock을 이용한 벡터 프롬프트 문서 분류 구현

Implement vector-prompt document classification using Amazon Bedrock

Amazon Bedrock의 벡터 프롬프트 분류는 보험사들이 매일 수천 개의 문서(정책, 진술서, 보증서, 규제 양식 등)를 정확하게 분류하는 데 도움을 준다. 이 시스템은 Document Analysis Agent, Vector Similarity Search Agent, Validation Agent의 세 가지 전문 에이전트를 사용하여 문서 분석을 수행하고, 각 에이전트는 자율적으로 작동한 후 Orchestrator를 통해 협력하여 결과를 제공한다. 이 다중 에이전트 접근법은 Anthropic의 Claude Haiku 4.5와 Amazon Titan Multimodal Embeddings의 고급 추론 능력을 결합하여 분류 정확도를 높인다.