某科技公司是一家深耕通用人工智能（AGI）领域的科技企业，围绕全模态大模型研发构建了覆盖文本、语音、视频、图像与音乐的完整模型矩阵，业务遍及全球 200 多个国家和地区，服务数亿个人用户与数十万企业客户。在模型训练与产品迭代过程中，公司需持续从互联网采集处理海量网页数据，将非结构化 HTML 内容转化为可用于分析与训练的结构化信息。随着数据规模快速膨胀，传统数据处理管线已无法满足效率与精度要求，团队决定借助Amazon Bedrock大模型能力，联合 AWS 资深合作伙伴勤易科技，打造一套智能化网页内容提取与多意图搜索增强平台。
核心痛点
解决方案
本方案采用Amazon Bedrock + Claude 3.7 Sonnet模型，结合 AWS 云原生架构，打造端到端智能数据处理与多意图搜索平台
HTML 结构高度异构
不同网站 DOM 结构、标签嵌套、样式命名差异极大，无法用统一规则覆盖全场景；
智能内容提取
基于 Claude 3.7 Sonnet 语义理解能力，自动过滤噪声、提取正文并保留完整语义结构，无需为每个网站定制规则；
有效内容与噪声混杂
导航、广告、侧边栏等噪声干扰严重，传统规则提取算法在复杂页面准确率不足；
多意图智能检索
自然语言查询自动解析单 / 多意图，支持混合维度筛选，实现从 “关键词匹配” 到 “语义理解” 升级；
语义信息严重丢失
简单文本抽取丢失段落层级、表格、列表等语义，影响下游训练与分析；
稳定结构化输出
强制 JSON 格式输出，保障数据一致性，降低后处理异常修复成本；
多语言混排处理困难
支持中、英、日、韩等多语言及混合排版，对工具语言适应性要求极高；
弹性高可用架构
依托 Amazon S3、批量调度、自动扩缩容，支持日处理数十万页面与万级并发，可用性达 99.9%；
传统方案维护成本爆炸
定制规则随网站数量指数级上升，网站改版后规则频繁失效；开源工具对复杂页面提取质量差；
低代码快速迭代
数据 schema 变更仅需调整 Prompt 模板，无需修改前端与后端逻辑，业务上线周期大幅缩短；
搜索意图理解能力不足
传统关键词搜索无法解析模糊、多维度查询意图，召回率与精准率低；数据结构变更需大量改造代码，迭代成本高；
架构图
客户收益
数据处理效率革命性提升
从 “人工定制规则” 升级为 “通用 AI 提取”，规则维护成本大幅下降，日处理数十万页面稳定运行;
数据质量与完整性显著提高
正文提取准确率超 90%，完整保留段落、表格、列表等语义信息，支撑大模型训练效果提升;
搜索体验全面升级
用户用自然语言即可完成复杂多维度检索，使用门槛大幅降低，检索精准度与效率显著提升;
业务迭代速度大幅加快
数据 schema 变更从 “周级” 缩短至 “天级”，仅需更新 Prompt 即可快速适配新业务;
总体成本最优
无需自建 GPU 集群，按需调用 Amazon Bedrock，弹性架构避免资源浪费，大规模场景下成本可控;
技术架构安全稳定
依托 AWS 全球基础设施，高可用、高弹性、高安全，满足全球化业务与海量数据处理需求;
关于合作伙伴
我们是一家深耕于AWS云服务的顶级咨询合作伙伴，持有包括安全、大数据、运维在内的多项AWS专业化认证。我们致力于通过前沿的云技术与深刻的行业洞察，帮助这样的创新企业构建面向未来的数字化基石，加速其全球业务的成功。
关于AWS
亚马逊云科技（AWS）是全球领先的云计算服务提供商，拥有覆盖计算、存储、数据库、物联网、安全合规等领域的全方位云服务。AWS 以灵活的服务模式与丰富的生态资源，帮助企业降低 IT 成本、提升运维效率，为各类企业的数字化转型、全球化拓展提供坚实可靠的技术支撑，是企业实现业务增长与创新的重要合作伙伴。
