大规模文档处置惩罚利器：Amazon Textract 参考架构

大规模文档处置惩罚利器：Amazon Textract 参考架构

  amazon-textract-serverless-large-scale-document-processingProcess documents at scale using Amazon Textract项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-textract-serverless-large-scale-document-processing
项目介绍

在数字化转型的浪潮中，文档处置惩罚成为了企业一样平常运营的重要环节。为了帮助开发者更高效地处置惩罚大规模文档，我们推出了基于 Amazon Textract 的参考架构。该架构展示了怎样利用 Amazon Textract 从文档中提取文本和数据，并具备高度可扩展性和高可用性。
项目技能分析

焦点技能栈

• Amazon Textract: 用于从文档中提取文本和数据的焦点服务。
  
• AWS Lambda: 无服务器盘算服务，用于处置惩罚文档分析使命。
  
• Amazon SQS: 消息队列服务，用于使命调度和消息传递。
  
• Amazon S3: 对象存储服务，用于存储文档和处置惩罚结果。
  
• AWS CDK: 用于定义基础设施即代码的开发工具包。
  

架构设计

项目采用了双管道设计，分别支持 Amazon Textract 的同步和异步 API：

• 同步管道: 适用于图像文档，通过 Lambda 函数直接调用 Amazon Textract 的同步 API，及时处置惩罚并存储结果。
  
• 异步管道: 适用于图像和 PDF 文档，通过 SQS 队列和 Lambda 函数调度 Amazon Textract 的异步使命，处置惩罚完成后通过 SNS 通知并存储结果。
  

工作流程

• 处置惩罚新文档: 文档上传至 S3 后，触发 Lambda 函数将使命写入 DynamoDB，再通过 DynamoDB 流触发 Lambda 函数将使命写入 SQS 队列，最终由管道处置惩罚。
  
• 处置惩罚现有文档: 通过 S3 批量利用或 S3 清单生成文档列表，触发 Lambda 函数将使命写入 DynamoDB，再由管道处置惩罚。
  

项目及技能应用场景

应用场景

• 企业文档管理: 自动提取和归档大量文档中的关键信息。
  
• 金融行业: 处置惩罚条约、发票等文档，提取关键数据进行分析。
  
• 医疗行业: 从医疗记载中提取患者信息，辅助数据分析和决定。
  
• 法律行业: 处置惩罚法律文件，提取关键条款和信息。
  

技能上风

• 高度可扩展: 基于 AWS 的无服务器架构，自动顺应不同规模的文档处置惩罚需求。
  
• 高可用性: 通过 AWS 的多区域部署，确保服务的持续可用性。
  
• 灵活性: 支持同步和异步处置惩罚模式，满足不同场景的需求。
  
• 易于定制: 通过 AWS CDK 定义基础设施，方便开发者根据需求进行定制和扩展。
  

项目特点

主要特点

• 大规模处置惩罚: 支持处置惩罚大量文档，无论是新上传的文档还是汗青文档。
  
• 灵活的管道设计: 支持同步和异步处置惩罚模式，顺应不同范例的文档和处置惩罚需求。
  
• 易于部署和维护: 通过 AWS CDK 定义基础设施，简化了部署和维护流程。
  
• 本钱可控: 通过控制处置惩罚速率和资源利用，有效控制本钱。
  

未来发展

项目将在 2023 年 9 月 30 日后渐渐淘汰，建议用户迁移至基于 Amazon Textract IDP CDK Constructs 的新解决方案，新架构具备版本化、易于定制和扩展等上风。
结语

Amazon Textract 参考架构为大规模文档处置惩罚提供了一个高效、灵活且易于扩展的解决方案。无论是企业文档管理、金融数据分析，还是医疗和法律行业的文档处置惩罚，该架构都能帮助开发者快速构建和部署高效的文档处置惩罚系统。立即尝试，体验无与伦比的文档处置惩罚本领！
  amazon-textract-serverless-large-scale-document-processingProcess documents at scale using Amazon Textract项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-textract-serverless-large-scale-document-processing

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