Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Langkah 3: Memformat output analisis entitas sebagai metadata Amazon Kendra Untuk mengonversi entitas yang diekstrak oleh Amazon Comprehend ke format metadata yang diperlukan oleh indeks Amazon Kendra, Anda menjalankan skrip Python 3. Hasil konversi disimpan di `metadata` folder di bucket Amazon S3 Anda. [Untuk informasi selengkapnya tentang format dan struktur metadata Amazon Kendra, lihat metadata dokumen S3.](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/s3-metadata.html) **Topics** + [Mengunduh dan mengekstrak keluaran Amazon Comprehend](#tutorial-search-metadata-format-output-download-extract) + [Mengunggah output ke dalam ember S3](#tutorial-search-metadata-format-output-upload) + [Mengonversi output ke format metadata Amazon Kendra](#tutorial-search-metadata-format-output-script) + [Membersihkan ember Amazon S3 Anda](#tutorial-search-metadata-format-output-cleanup) ## Mengunduh dan mengekstrak keluaran Amazon Comprehend Untuk memformat output analisis entitas Amazon Comprehend, Anda harus terlebih dahulu mengunduh arsip analisis entitas Amazon Comprehend dan mengekstrak file analisis entitas. `output.tar.gz` ### Untuk mengunduh dan mengekstrak file output (Konsol) 1. **Di panel navigasi konsol Amazon Comprehend, navigasikan ke pekerjaan Analisis.** 1. Pilih pekerjaan analisis entitas Anda`data-entities-analysis`. 1. Di bawah **Keluaran**, pilih tautan yang ditampilkan di sebelah **Lokasi data keluaran**. Ini mengarahkan Anda ke `output.tar.gz` arsip di bucket S3 Anda. 1. Di tab **Ikhtisar**, pilih **Unduh**. **Tip** Output dari semua pekerjaan analisis Amazon Comprehend memiliki nama yang sama. Mengganti nama arsip Anda akan membantu Anda melacaknya dengan lebih mudah. 1. Dekompresi dan ekstrak file Amazon Comprehend yang diunduh ke perangkat Anda. ### Untuk mengunduh dan mengekstrak file output (AWS CLI) 1. Untuk mengakses nama folder Amazon Comprehend yang dibuat secara otomatis di bucket S3 Anda yang berisi hasil pekerjaan analisis entitas, gunakan perintah: [describe-entities-detection-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entities-detection-job.html) ------ #### [ Linux ] ``` aws comprehend describe-entities-detection-job \ --job-id entities-job-id \ --region aws-region ``` Di mana: + *entities-job-id*Engkau diselamatkan `comprehend-job-id` dari [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md) + *aws-region*adalah AWS wilayah Anda. ------ #### [ macOS ] ``` aws comprehend describe-entities-detection-job \ --job-id entities-job-id \ --region aws-region ``` Di mana: + *entities-job-id*Engkau diselamatkan `comprehend-job-id` dari [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md) + *aws-region*adalah AWS wilayah Anda. ------ #### [ Windows ] ``` aws comprehend describe-entities-detection-job ^ --job-id entities-job-id ^ --region aws-region ``` Di mana: + *entities-job-id*Engkau diselamatkan `comprehend-job-id` dari [Langkah 2: Menjalankan pekerjaan analisis entitas di Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md) + *aws-region*adalah AWS wilayah Anda. ------ 1. Dari `OutputDataConfig` objek dalam deskripsi tugas entitas Anda, salin dan simpan `S3Uri` nilainya seperti `comprehend-S3uri` pada editor teks. **catatan** `S3Uri`Nilai memiliki format yang mirip dengan*s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*. 1. Untuk mengunduh arsip keluaran entitas, gunakan perintah [salin](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html): ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz ``` Di mana: + *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*adalah `S3Uri` nilai yang Anda simpan sebagai`comprehend-S3uri`, + *path/*adalah direktori lokal tempat Anda ingin menyimpan output. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz ``` Di mana: + *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*adalah `S3Uri` nilai yang Anda simpan sebagai`comprehend-S3uri`, + *path/*adalah direktori lokal tempat Anda ingin menyimpan output. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz ``` Di mana: + *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*adalah `S3Uri` nilai yang Anda simpan sebagai`comprehend-S3uri`, + *path/*adalah direktori lokal tempat Anda ingin menyimpan output. ------ 1. Untuk mengekstrak output entitas, jalankan perintah berikut pada jendela terminal: ------ #### [ Linux ] ``` tar -xf path/output.tar.gz -C path/ ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file ke `output.tar.gz` arsip yang diunduh di perangkat lokal Anda. ------ #### [ macOS ] ``` tar -xf path/output.tar.gz -C path/ ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file ke `output.tar.gz` arsip yang diunduh di perangkat lokal Anda. ------ #### [ Windows ] ``` tar -xf path/output.tar.gz -C path/ ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file ke `output.tar.gz` arsip yang diunduh di perangkat lokal Anda. ------ Di akhir langkah ini, Anda harus memiliki file di perangkat Anda yang dipanggil `output` dengan daftar entitas yang diidentifikasi Amazon Comprehend. ## Mengunggah output ke dalam ember S3 Setelah mengunduh dan mengekstrak file analisis entitas Amazon Comprehend, Anda mengunggah file yang `output` diekstrak ke bucket Amazon S3 Anda. ### Untuk mengunggah file keluaran Amazon Comprehend yang diekstrak (Konsol) 1. Buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) 1. Di **Bucket**, klik nama bucket Anda, lalu pilih **Unggah**. 1. Di **File dan folder**, pilih **Tambahkan file**. 1. Di kotak dialog, navigasikan ke `output` file yang diekstrak di perangkat Anda, pilih, dan pilih **Buka**. 1. Simpan pengaturan default untuk **Tujuan**, **Izin**, dan **Properti**. 1. Pilih **Unggah**. ### Untuk mengunggah file keluaran Amazon Comprehend yang diekstrak ()AWS CLI 1. Untuk mengunggah `output` file yang diekstrak ke bucket Anda, gunakan perintah [salin](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html): ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file lokal ke file yang Anda ekstrak`output`, + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file lokal ke file yang Anda ekstrak`output`, + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file lokal ke file yang Anda ekstrak`output`, + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ 1. Untuk memastikan bahwa `output` file berhasil diunggah ke bucket S3 Anda, periksa isinya dengan menggunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html): ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ ## Mengonversi output ke format metadata Amazon Kendra Untuk mengonversi output Amazon Comprehend ke metadata Amazon Kendra, Anda menjalankan skrip Python 3. Jika Anda menggunakan Konsol, Anda gunakan AWS CloudShell untuk langkah ini. ### Untuk menjalankan skrip Python 3 (Konsol) 1. Unduh file zip [converter.py.zip](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip) di perangkat Anda. 1. Ekstrak file Python 3. `converter.py` 1. Masuk ke [Konsol AWS Manajemen](https://aws.amazon.com/console/) dan pastikan AWS wilayah Anda disetel ke wilayah yang sama dengan bucket S3 dan tugas analisis Amazon Comprehend Anda. 1. Pilih **AWS CloudShell ikon** atau ketik **AWS CloudShell**kotak **Pencarian** di bilah navigasi atas untuk meluncurkan lingkungan. **catatan** Saat AWS CloudShell diluncurkan di jendela browser baru untuk pertama kalinya, panel selamat datang menampilkan dan mencantumkan fitur-fitur utama. Shell siap untuk interaksi setelah Anda menutup panel ini dan prompt perintah ditampilkan. 1. Setelah terminal disiapkan, pilih **Tindakan** dari panel navigasi dan kemudian pilih **Unggah file** dari menu. 1. Di kotak dialog yang terbuka, **pilih Pilih file** dan kemudian pilih file Python 3 yang diunduh `converter.py` dari perangkat Anda. Pilih **Unggah**. 1. Di AWS CloudShell lingkungan, masukkan perintah berikut: ``` python3 converter.py ``` 1. Saat antarmuka shell meminta Anda untuk **Masukkan nama bucket S3 Anda, masukkan nama bucket** S3 Anda dan tekan enter. 1. Ketika antarmuka shell meminta Anda untuk **Masukkan filepath lengkap ke file output Comprehend Anda, masukkan dan tekan** enter. **output** 1. Ketika antarmuka shell meminta Anda untuk **Masukkan filepath lengkap ke folder metadata Anda**, masukkan dan tekan enter. **metadata/** **penting** Agar metadata diformat dengan benar, nilai input pada langkah 8-10 harus tepat. ### Untuk menjalankan skrip Python 3 ()AWS CLI 1. Untuk mengunduh file Python 3`converter.py`, jalankan perintah berikut pada jendela terminal: ------ #### [ Linux ] ``` curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan file zip. ------ #### [ macOS ] ``` curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan file zip. ------ #### [ Windows ] ``` curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip ``` Di mana: + *path/*adalah jalur file ke lokasi tempat Anda ingin menyimpan file zip. ------ 1. Untuk mengekstrak file Python 3, jalankan perintah berikut di jendela terminal: ------ #### [ Linux ] ``` unzip path/converter.py.zip -d path/ ``` Di mana: + *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip` ------ #### [ macOS ] ``` unzip path/converter.py.zip -d path/ ``` Di mana: + *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip` ------ #### [ Windows ] ``` tar -xf path/converter.py.zip -C path/ ``` Di mana: + *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip` ------ 1. Pastikan Boto3 diinstal pada perangkat Anda dengan menjalankan perintah berikut. ------ #### [ Linux ] ``` pip3 show boto3 ``` ------ #### [ macOS ] ``` pip3 show boto3 ``` ------ #### [ Windows ] ``` pip3 show boto3 ``` ------ **catatan** Jika Anda belum menginstal Boto3, jalankan `pip3 install boto3` untuk menginstalnya. 1. Untuk menjalankan skrip Python 3 untuk mengonversi `output` file, jalankan perintah berikut. ------ #### [ Linux ] ``` python path/converter.py ``` Di mana: + *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip` ------ #### [ macOS ] ``` python path/converter.py ``` Di mana: + *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip` ------ #### [ Windows ] ``` python path/converter.py ``` Di mana: + *path/*adalah filepath untuk Anda selamatkan. `converter.py.zip` ------ 1. Saat AWS CLI diminta`Enter the name of your S3 bucket`, masukkan nama bucket S3 Anda dan tekan enter. 1. Ketika AWS CLI meminta Anda untuk`Enter the full filepath to your Comprehend output file`, masuk **output** dan tekan enter. 1. Ketika AWS CLI meminta Anda untuk`Enter the full filepath to your metadata folder`, masuk **metadata/** dan tekan enter. **penting** Agar metadata diformat dengan benar, nilai input pada langkah 5-7 harus tepat. Di akhir langkah ini, metadata yang diformat disimpan di dalam `metadata` folder di bucket S3 Anda. ## Membersihkan ember Amazon S3 Anda Karena indeks Amazon Kendra menyinkronkan semua file yang disimpan dalam ember, kami sarankan Anda membersihkan bucket Amazon S3 Anda untuk mencegah hasil pencarian yang berlebihan. ### Untuk membersihkan bucket Amazon S3 Anda (Konsol) 1. Buka konsol Amazon S3 di. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) 1. Di **Bucket**, pilih bucket Anda lalu pilih folder keluaran analisis entitas Amazon Comprehend, file analisis entitas Amazon Comprehend, dan file Amazon Comprehend yang diekstrak`.temp`. `output` 1. Dari tab **Ikhtisar** pilih **Hapus**. 1. Di **Hapus objek**, pilih **Hapus objek secara permanen?** dan masukkan **permanently delete** di bidang input teks. 1. Pilih **Hapus objek**. ### Untuk membersihkan ember Amazon S3 Anda ()AWS CLI 1. Untuk menghapus semua file dan folder di bucket S3 Anda kecuali `metadata` folder `data` dan folder, gunakan perintah [remove](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/rm.html) di AWS CLI: ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*" ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*" ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*" ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ 1. Untuk memastikan bahwa objek berhasil dihapus dari bucket S3 Anda, periksa isinya dengan menggunakan perintah [list](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html): ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Di mana: + amzn-s3-demo-bucket adalah nama bucket S3 Anda. ------ Di akhir langkah ini, Anda telah mengonversi output analisis entitas Amazon Comprehend ke metadata Amazon Kendra. Anda sekarang siap untuk membuat indeks Amazon Kendra.