Erstellen eines Workflows für die Prüfung durch Menschen (Human Review) (API) - Amazon Textract
Erstellen eines Workflows für die Prüfung durch Menschen (AWS SDK for Python (Boto3))

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Erstellen eines Workflows für die Prüfung durch Menschen (Human Review) (API)

Sie können einen Workflow für die Prüfung durch Menschen (Human Review) oderFlow-DefinitionVerwenden des Amazon A2I,CreateFlowDefinitionverwenden.

In diesem Beispiel können Sie entweder Ihr eigenes Dokument in Amazon S3 verwenden oder herunterladendieses Beispieldokumentund lagere es in deinem S3-Bucket.

Stellen Sie sicher, dass sich Ihr Amazon S3 S3-Bucket im selben befindetAWSRegion, die Sie zum Anrufen verwenden möchtenAnalyzeDocumentaus. Um einen Bucket zu erstellen, befolgen Sie die Anweisungen unter Erstellen eines Buckets im Amazon Simple Storage Service Console Benutzerhandbuch.

Voraussetzungen

Um die Amazon A2I-API zum Erstellen eines Workflows für menschliche Überprüfung zu verwenden, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

  • Konfigurieren Sie eine IAM-Rolle mit der Berechtigung, sowohl Amazon A2I- als auch Amazon Textract Textract-API-Vorgänge aufzurufen. Zu Beginn können Sie die AWS-Richtlinien AmazonAugmentedAIFullAccess und AmazonTextractFullAccess an eine IAM-Rolle anhängen. Notieren Sie die IAM-Rolle Amazon Resources Name (ARN), da Sie sie später benötigen.

    Weitere detailliertere Berechtigungen bei der Verwendung von Amazon Textract finden Sie unterBeispiele für Amazon Textract identitätsbasierte -Richtlinienaus. Weitere Informationen zur Amazon A2I finden Sie unterBerechtigungen und Sicherheit in Amazon Augmented AIimAmazon SageMaker Entwicklerhandbuchaus.

  • Erstellen Sie ein privates Arbeitsteam und notieren Sie den ARN des Arbeitsteams. Wenn Sie ein neuer Benutzer von Amazon A2I sind, folgen Sie den Anweisungen unterSchritt 1: Erstellen eines Arbeitsteams (-Konsole)aus.

  • Erstellen Sie eine Vorlage für Auftragnehmeraufgaben. Folgen Sie den Anweisungen unterErstellen einer Vorlage für Auftragnehmeraufgabenum eine Vorlage mit der Amazon A2I-Konsole zu erstellen. Wenn Sie die Vorlage erstellen, wählen SieTextrakt-Form-ExtraktionzumVorlagentypaus. Ersetzen Sie in der Vorlages3_arnmit dem Amazon S3 S3-ARN Ihres Dokuments. Fügen Sie zusätzliche Arbeiteranweisungen hinzu<full-instructions header="Instructions"></full-instructions>aus.

    Wenn Sie eine Vorschau der Vorlage anzeigen möchten, stellen Sie sicher, dass Ihre IAM-Rolle über die in beschriebenen Berechtigungen verfügtAktivieren der Vorschau von Vorlagen für Auftragnehmeraufgabenaus.

    Nachdem Sie Ihre Vorlage erstellt haben, notieren Sie den ARN der Worker-Aufgabenvorlage.

Sie verwenden die in erstellten RessourcenVoraussetzungenKonfigurieren desCreateFlowDefinitionrequest. In dieser Anforderung geben Sie auch Aktivierungsbedingungen im JSON-Format an. Weitere Informationen zum Konfigurieren der Aktivierungsbedingungen finden Sie unterVerwenden Sie Human Loop Aktivierungsbedingungen JSON-Schema mit Amazon Textractaus.

Erstellen eines Workflows für die Prüfung durch Menschen (AWS SDK for Python (Boto3))

Um dieses Beispiel zu verwenden, ersetzen Sie dierotText mit Ihren Spezifikationen und Ressourcen.

Kodieren Sie zuerst Ihre Aktivierungsbedingungen mit dem folgenden Code in ein JSON-Objekt. Dies löst eine menschliche Überprüfung aus, wenn Amazon Textract einen Konfidenzwert zurückgibt, der weniger als 99 beträgtPostanschriftund seinen Wert oder wenn es für jedes im Dokument erkannte Schlüssel-Wert-Paar einen Konfidenzwert von weniger als 90 zurückgibt. Wenn Sie das in diesem Beispiel bereitgestellte Beispieldokument verwenden, erstellen diese Aktivierungsbedingungen eine menschliche Überprüfungsaufgabe.

import json

humanLoopActivationConditions = json.dumps("{
                "Conditions": [
                    {
                        "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
                        "ConditionParameters": {
                            "ImportantFormKey": "Mail Address",
                            "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 99,
                            "WordBlockConfidenceLessThan": 99
                        }
                    },
                    {
                        "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
                        "ConditionParameters": {
                            "ImportantFormKey": "*",
                            "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 90,
                            "WordBlockConfidenceLessThan": 90
                        }
                    }
                ]
            }"
)

Verwenden vonhumanLoopActivationConditionsum dascreate_flow_definitionrequest. Im folgenden Beispiel wird das SDK for Python (Boto3) zum Aufrufencreate_flow_definitionIn us-west-2 AWS-Region. Es spezifiziert die Verwendung eines privaten Arbeitsteams. 

response = client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='string',
    HumanLoopRequestSource={
         'AwsManagedHumanLoopRequestSource': "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1"
    }, 
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': humanLoopActivationConditions
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:workteam/private-crowd/work-team-name",
        'HumanTaskUiArn': "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:human-task-ui/worker-task-template-name",
        'TaskTitle': "Add a task title",
        'TaskDescription': "Describe your task",
        'TaskCount': 1,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 3600,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 86400,
        'TaskKeywords': ["Document Review", "Content Review"]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/prefix/",
    },
    RoleArn="arn:aws:iam::111122223333:role/role-name"
)