Anthropic 모델을 사용하여 데이터 추출

AWS에서 데이터 추출을 위해 Document Automation 및 GCP에서 제공되는 Anthropic 생성형 AI 모델을 사용할 수 있습니다.이 Anthropic 옵션은 v.33 이상 릴리스에서 사용할 수 있습니다.

전제 조건

기본적으로 Anthropic에 추가 구성은 필요하지 않습니다. 데이터 추출은 AWS에서 사용 가능한 Automation Anywhere 서비스 계정을 사용하여 작동할 것입니다. 하지만 자신의 계정을 사용하고 싶다면 Anthropic에 대해 자신이 구성한 클라우드 공급자에 따라 다음 태스크를 수행했는지 확인하십시오.

Anthropic에서는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 대용량 비정형 문서의 효율적인 처리 가능
  • 영어 및 다른 언어로 된 문서 처리 가능
  • 데이터 추출 정확도가 향상되어 문서를 빠르게 처리 가능
  • BYOL(Bring Your Own License) 모델을 사용하여 자체 라이선스를 사용할 수 있는 유연성
주: 데이터 추출에는 Anthropic Claude 3.0 이상 모델을 사용할 것을 권장합니다.

프로시저

  1. 자동화 > Document Workspace 프로세스로 이동합니다.
  2. 학습 인스턴스와 이름이 같은 폴더를 클릭합니다. 예를 들어 학습 인스턴스 이름이 Residential Lease경우 폴더 이름은 Residential Lease입니다.
  3. <li_name>_extractionbot을 클릭합니다.
  4. Bot 편집기에서 데이터 추출 작업을 선택합니다.
  5. 추가 설정 옵션에서 Anthropic을 선택합니다.
  6. Anthropic에 대해 구성한 클라우드 공급자에 따라, 다음 옵션 중 하나를 사용합니다.
    • AWS Bedrock
      1. 액세스 키 옵션에서 인증에 필요한 사용자와 관련된 고유 ID를 입력합니다.

        액세스 키는 인증을 위한 사용자 이름으로 사용됩니다. 자격증명, 변수 또는 안전하지 않은 문자열 옵션을 사용하여 액세스 키를 입력합니다.

      2. 비밀 액세스 키 옵션에서 인증에 필요한 액세스 키와 관련된 비밀 문자열을 입력합니다.

        비밀 액세스 키는 인증을 위한 비밀번호로 사용됩니다. 자격증명, 변수 또는 안전하지 않은 문자열 옵션을 사용하여 비밀 액세스 키를 입력합니다.

      3. (선택 사항) 세션 토큰 옵션에 서비스에 임시로 액세스할 수 있는 단기 보안 자격증명을 입력합니다.

        이 구성은 선택 사항이며 사용자가 제한된 기간 동안만 액세스하도록 하려는 경우에만 필요합니다. 자격증명, 변수 또는 안전하지 않은 문자열 옵션을 사용하여 세션 토큰을 입력합니다.

        주: 세션 토큰 옵션을 사용하는 경우, 중단이나 오류 없이 문서를 처리하려면 이 토큰을 새로 고칠 때마다 업데이트해야 합니다.
      4. Claude 모델용 엔드포인트 URL 옵션에 Anthropic 모델을 지정할 URL을 입력하고 AWS Bedrock 엔드포인트에 요청을 전송합니다.

        예: https://bedrock-runtime.{aws-region}.amazonaws.com/model/{model-id}/invoke. Amazon Bedrock endpoints and quotas 및 AWS Bedrock model IDs 항목을 참조하십시오.

    • GCP Vertex AI
      1. 서비스 계정 키 옵션에서 GCP 서비스 인증에 사용되는 자격증명을 입력합니다.

        자격증명, 변수 또는 안전하지 않은 문자열 옵션을 사용하여 서비스 계정 키를 입력합니다. Creating a service account 항목을 참조하십시오.

        주: Google은 보안상의 이유로 서비스 계정 키의 개인 키 값을 일정 간격으로 새로 고칩니다. 문서를 중단 및 오류 없이 처리하려면 개인 키 값을 새로 고칠 때마다 이 값을 업데이트해야 합니다.
      2. Claude 모델용 엔드포인트 URL 옵션에 Anthropic 모델을 지정할 URL을 입력하고 Google Vertex AI 엔드포인트에 요청을 전송합니다.

        예: https://{gcp-region}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{project-id}/locations/{deployment-region}/publishers/anthropic/models/{model-ID}:RawPredict. AWS Bedrock InvokeModel examples 항목을 참조하십시오.

    주: Anthropic 설정이 올바르게 구성되었는지 확인합니다. 그렇지 않으면 학습 인스턴스에서 문서가 처리될 때 오류가 표시됩니다.
이제 Anthropic 모델을 사용하도록 BYOL을 구성했으므로 학습 인스턴스를 사용하여 문서를 처리하여 데이터를 추출할 수 있습니다.