เร่งการรู้จำเอนทิตีแบบกำหนดเองด้วย Claude Tool Use บน Amazon Bedrock

บทนำ: ปลดล็อกข้อมูลจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง

เพื่อนๆ ที่ทำงานในหลายๆ อุตสาหกรรมน่าจะเคยเจอกับความท้าทายที่คล้ายกันนะ คือจะทำยังไงให้ดึงข้อมูลสำคัญๆ จากเอกสารหรือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ? วิธีเดิมๆ มักจะใช้ทรัพยากรเยอะ และโมเดลก็ไม่ค่อยยืดหยุ่นเท่าไหร่ แต่ตอนนี้มีโซลูชันใหม่ที่น่าสนใจมากๆ มาช่วยให้ชีวิตง่ายขึ้น นั่นคือ Claude Tool use บน Amazon Bedrock ที่ใช้พลังของ Large Language Models (LLMs) เพื่อทำการรู้จำเอนทิตี (entity recognition) ได้อย่างรวดเร็วและยืดหยุ่น โดยไม่ต้องตั้งค่าหรือฝึกโมเดลมากมายเลย

Claude Tool use บน Amazon Bedrock คืออะไร?

Claude Tool use หรือที่บางทีก็เรียกว่า "function calling" คือความสามารถสุดเจ๋งที่ช่วยให้เราต่อยอดความสามารถของ Claude ได้ ด้วยการกำหนดและเรียกใช้ฟังก์ชันหรือเครื่องมือภายนอก ฟีเจอร์นี้ทำให้เราสามารถเตรียมชุดเครื่องมือไว้ให้ Claude เข้าถึงและนำไปใช้งานได้ตามต้องการ เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของ Claude ไปอีกระดับ

สำหรับ Amazon Bedrock เองนั้น เป็นบริการ Generative AI แบบ fully managed ที่มีโมเดลพื้นฐาน (Foundation Models - FMs) ประสิทธิภาพสูงจากผู้นำในอุตสาหกรรมหลายราย เช่น Anthropic การใช้ Claude Tool use บน Amazon Bedrock เลยทำได้ง่ายมากๆ แค่เรากำหนดชุดเครื่องมือที่ต้องการใช้งาน พร้อมทั้งโครงสร้างอินพุต (input schemas) และคำอธิบาย จากนั้น Claude จะประเมินและตัดสินใจเองว่าจะเรียกใช้เครื่องมือไหนเพื่อตอบคำถามหรือทำงานตามที่เราสั่ง นี่คือหัวใจสำคัญของการรู้จำเอนทิตีที่ปรับเปลี่ยนได้ตามบริบทเลยล่ะ

โซลูชันนี้ทำอะไรได้บ้าง?

ตัวอย่างที่ทาง AWS เขาได้สาธิตไว้และน่าสนใจมากๆ คือการดึงข้อมูลเฉพาะจากใบขับขี่โดยใช้ Claude Tool use ใน Amazon Bedrock ระบบนี้สามารถประมวลผลเอกสารได้แบบเรียลไทม์ ดึงข้อมูลต่างๆ เช่น ชื่อ, วันที่, และที่อยู่ โดยไม่ต้องผ่านการฝึกโมเดลแบบเดิมๆ เลย นี่มันเจ๋งตรงที่ช่วยลดการป้อนข้อมูลด้วยมือลงได้เยอะมากๆ ลดเวลาในการประมวลผล และยังสามารถปรับขนาด (scale) ได้โดยอัตโนมัติ แถมยังรักษาความถูกต้องในการดึงข้อมูลได้อย่างสม่ำเสมออีกด้วย

โซลูชันนี้มีประโยชน์มากสำหรับธุรกิจที่ต้องจัดการกับเอกสารจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นการอนุมัติสินเชื่อ, การเปิดบัญชี, หรือการตรวจสอบเอกสารต่างๆ ที่ต้องการความรวดเร็วและแม่นยำเป็นพิเศษ ซึ่งทั้งหมดนี้จะทำให้งานเดินหน้าไปได้เร็วขึ้นมาก

เบื้องหลังการทำงาน: สถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์

การทำงานของระบบนี้อาศัยสถาปัตยกรรมแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ (serverless architecture) ซึ่งทำให้ง่ายต่อการจัดการและปรับขนาดมากๆ นี่คือส่วนประกอบหลักๆ ที่ทำงานร่วมกัน:

Amazon S3: ใช้สำหรับเก็บเอกสารที่เราจะอัปโหลดเข้าไปเพื่อประมวลผล
AWS Lambda: เป็นฟังก์ชันที่จะถูกเรียกใช้งานเมื่อมีการอัปโหลดเอกสารเข้า S3 จากนั้นจะทำหน้าที่ประมวลผลและส่งข้อมูลไปยัง Amazon Bedrock
Amazon Bedrock (Claude model): ส่วนสำคัญในการประมวลผลและดึงเอนทิตี (ข้อมูลที่ต้องการ) ออกมาจากเอกสาร
Amazon CloudWatch: ใช้สำหรับมอนิเตอร์และบันทึกการทำงานของเวิร์กโฟลว์ เพื่อให้เราตรวจสอบประสิทธิภาพได้

เมื่อเอกสารถูกอัปโหลดขึ้น S3, AWS Lambda จะถูกเรียกทำงานโดยอัตโนมัติ มันจะอ่านภาพเอกสาร แปลงเป็น base64 แล้วส่งไปยัง Claude 4.5 Sonnet ผ่าน Amazon Bedrock โดยใช้ Tool use API ซึ่งเป็นส่วนที่ Claude จะใช้ความสามารถในการเข้าใจบริบทและเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมมาใช้ในการดึงข้อมูลได้อย่างชาญฉลาด

เริ่มต้นใช้งานยังไง?

ถ้าใครสนใจอยากลองสร้างโซลูชันแบบนี้ขึ้นมาใช้เอง ทาง AWS ก็มี คู่มือการใช้งานแบบละเอียด ที่อธิบายขั้นตอนตั้งแต่ต้นจนจบเลย ไม่ว่าจะเป็นการตั้งค่า S3 bucket, การกำหนด IAM roles และ permissions ไปจนถึงการสร้าง AWS Lambda function ที่ทำหน้าที่ส่งรูปภาพไปยัง Claude 4.5 Sonnet ผ่าน Amazon Bedrock's Tool use API

ในตัวอย่าง Lambda function จะมีการกำหนดเครื่องมือตัวอย่างชื่อ extract_license_fields ไว้เพื่อสาธิตการทำงาน แต่เราสามารถปรับแต่งเครื่องมือและโครงสร้างข้อมูลได้ตาม Use Case ของเราเอง เช่น การดึงข้อมูลจากบัตรประกัน บัตรพนักงาน หรือแบบฟอร์มธุรกิจต่างๆ นี่แหละคือความยืดหยุ่นที่ทำให้โซลูชันนี้มีประโยชน์มากๆ

สรุปและประโยชน์

การใช้ Claude Tool use บน Amazon Bedrock เปิดโอกาสใหม่ๆ ให้กับการจัดการข้อมูลจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างจริงๆ มันช่วยให้ธุรกิจสามารถ:

ลดการทำงานซ้ำซ้อน: บอกลาการป้อนข้อมูลด้วยมือที่เสียเวลาและมีโอกาสผิดพลาดสูงไปได้เลย
เพิ่มความเร็ว: ประมวลผลเอกสารได้แบบเรียลไทม์ ลดระยะเวลาที่ต้องใช้ในการดำเนินการ
ปรับขนาดได้ง่าย: ไม่ว่าจะเอกสารน้อยหรือมาก ระบบก็สามารถขยายขนาดเพื่อรองรับการใช้งานได้โดยอัตโนมัติ
คงความแม่นยำ: ดึงข้อมูลได้อย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับข้อมูลทางธุรกิจ

ถ้าคุณกำลังมองหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพในการดึงข้อมูลจากเอกสาร ลองดูโซลูชันนี้จาก AWS ที่น่าสนใจมากๆ ครับ

อ่านต่อ: อยากเจาะลึกรายละเอียดเพิ่มเติมและดูวิธีสร้างโซลูชันนี้ด้วยตัวเอง สามารถเข้าไปอ่านบทความฉบับเต็มได้ที่ AWS Machine Learning Blog เพื่อเร่งการรู้จำเอนทิตีแบบกำหนดเองของคุณได้เลย!