🎯 情报来源：Artificial Intelligence
亚马逊云科技（AWS）近日发布基于Amazon Bedrock平台的智能文档处理（IDP）解决方案性能评估报告。该研究采用包含10,000张发票的FATURA数据集，对比测试Nova系列大语言模型在文本、图像及多模态输入下的表现。结果显示，最高配置的Nova Pro模型在文本+图像双模态下取得0.9793的F1分数，但处理成本高达$4.2672/千页；而轻量级Nova Lite模型在纯文本模式下以$0.2162/千页的成本实现0.9222的F1值，展现出显著的性价比优势。
研究采用端到端评估框架，涵盖数据准备（标准化50种发票版式）、解决方案开发（基于Converse API的统一接口）和性能测量（精度、延迟、成本三维度）全流程。特别值得注意的是，团队开发了字段特定比较器来处理日期格式、货币符号等现实场景中的语义等价问题，确保评估结果真实反映业务场景需求。
💡 核心要点
- 极致精度：Nova Pro双模态处理达到97.93% F1分数，接近人类水平准确率
- 成本差异：模型选择造成20倍价差（Nova Lite $0.2162 vs Nova Pro $4.2672/千页）
- 模态影响：纯文本处理普遍优于图像，F1分数平均差距达5.82个百分点
- 延迟敏感：Nova Pro图像处理延迟达10.99ms/页，是Nova Lite的2.37倍
- 数据规模：测试集覆盖1,960个样本（49种版式×40份），确保统计显著性
📌 情报分析
技术价值：高
Nova系列展现出强大的多模态处理能力，特别是通过标准化提示工程（Jinja2模板）实现跨模型一致性。字段级错误分析工具为精度优化提供明确路径。
商业价值：极高
成本差异揭示清晰的ROI计算模型，金融、医疗等精度敏感行业可选用Nova Pro，而物流、零售等大批量场景更适合Nova Lite。
趋势预测：高
研究指出的领域自适应微调方向（医疗记录、法律合同等）将成为下一竞争焦点，专业化模型溢价空间可达30-50%。