このブログ記事では、Amazon Bedrockを通じて利用可能なAmazon Novaモデルを使用して、KIE (知識抽出) ソリューションを構築し、評価するためのエンドツーエンドのアプローチを実演します。このエンドツーエンドのアプローチは、次の3つの重要な段階で構成されています。データ準備（ドキュメントの理解と準備）、ソリューション開発（適切なモデルを使用して抽出ロジックを実装）、パフォーマンス測定（精度、効率性、および費用対効果の評価）です。この包括的なアプローチを、実際のエンタープライズデータを代表する代表的なものとして、多様な請求書ドキュメントのコレクションであるFATURAデータセットを使用して説明します。