通过利用计算机视觉和大语言模型的AI驱动的施工文档分析|亚马逊网络服务
2025-02-06 20:37:13
Twinknowledge和AWS速度之间的合作导致了一个变革性的解决方案,该解决方案利用高级MLOPS实践和Amazon Sagemaker彻底改变了架构,工程和构建(AEC)行业中的文档处理工作流程。该项目不仅解决了直接的挑战,而且还为扩展AI功能的强大基础奠定了基础,从而提高了效率和创新。###解决方案的关键组件1。**数据摄取和标签:** - 利用AWS服务,例如Amazon S3,DynamoDB,Lambda,Step Functions,Fargate,Cognito,WAF,API Gateway和CloudFormation,以创建可扩展的数据摄入管道。 - 用户可以通过Web Frontend上传施工文档,该文档触发自动化流程以进行文档分配,图像提取和元数据存储。2。**训练管道:** - 旨在使用标记的数据集处理多种AEC文档格式和训练机器学习模型。 - 对AWS SageMaker进行了培训,从而促进了有效的模型开发和部署。3。**推理工作流程:** - 一旦受过培训,将部署ML模型以实时分析新文档,提供可行的见解和自动化审核过程。###建筑图MLOPS管道架构包括三个主要阶段: - **构造文件摄入和标签:**收集,过程和标签AEC文档。 - **培训管道:**使用准备好数据开发,火车和验证机器学习模型。 - **推理工作流程:**部署训练有素的模型,以实时分析新的AEC文档。### AWS服务使用 - ** Amazon S3:**存储上传的施工文档和图像。 - ** DynamoDB:**管理用于文档处理项目的元数据。 - ** lambda&step函数:**自动化文档拆分,图像生成和其他任务。 - ** API Gateway&Cognito:**确保安全用户访问和管理API交互。 - ** Sagemaker:**促进端到端ML模型培训和部署。###关键要点1。** MLOP的整合最佳实践:** - 将MLOP与Amazon SageMaker结合起来,为AEC行业量身定制的可持续可扩展的AI解决方案。2。 - AI模型增强人类审查过程而无需更换它们,确保专家可以在常规分析自动化时专注于更复杂的任务。3。**灵活的技术进化结构:** - 解决方案的架构支持持续改进和适应新的AI技术和行业标准。### 结论Twinknowledge和AWS步伐之间的这种合作证明了将域专业知识与最先进的机器学习能力相结合的力量,以推动AEC领域的创新。通过应对近期挑战并建立可扩展的基础架构,该项目为AI驱动的文档处理工作流程进一步发展铺平了道路。有关AWS如何支持您组织的AI计划或探索类似解决方案的更多信息,请联系您的AWS帐户团队或访问[AWS Solutions Librarys](https://aws.amazon.com/soltions/)。