Abilitazione del riepilogo generativo delle chiamate - Amazon Transcribe

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Abilitazione del riepilogo generativo delle chiamate

Nota

Realizzato da Amazon Bedrock: AWS implementa il rilevamento automatico degli abusi. Poiché il riepilogo post-contatto con tecnologia dell'IA generativa è basato su Amazon Bedrock, gli utenti possono sfruttare appieno i controlli implementati in Amazon Bedrock per garantire la sicurezza, la protezione e l'uso responsabile dell'intelligenza artificiale (IA).

Per utilizzare il riepilogo generativo delle chiamate con un processo di analisi post-chiamata, consulta quanto segue per alcuni esempi:

Nel pannello Riepilogo, abilita il riepilogo generativo delle chiamate per ricevere il riepilogo nell'output.

Amazon Transcribe screenshot della console: la pagina «Call Analytics jobs».

Questo esempio utilizza il start-call-analytics-jobcomando e il Settings parametro con i sottoparametri. Summarization Per ulteriori informazioni, consulta StartCallAnalyticsJob. 


aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--call-analytics-job-name my-first-call-analytics-job \
--media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-location s3://amzn-s3-demo-bucket/my-output-files/ \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole \
--channel-definitions ChannelId=0,ParticipantRole=AGENT ChannelId=1,ParticipantRole=CUSTOMER
--settings '{"Summarization":{"GenerateAbstractiveSummary":true}}'

Ecco un altro esempio di utilizzo del start-call-analytics-jobcomando e un corpo della richiesta che consente il riepilogo per quel processo.


aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-call-analytics-job.json

Il file my-call-analytics-job.json contiene il seguente corpo della richiesta.


{
  "CallAnalyticsJobName": "my-first-call-analytics-job",
  "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole",
  "Media": {
    "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputLocation": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-output-files/",
  "ChannelDefinitions": [
    {
      "ChannelId": 0,
      "ParticipantRole": "AGENT"
    },
    {
      "ChannelId": 1,
      "ParticipantRole": "CUSTOMER"
    }
  ],
  "Settings": {
    "Summarization":{
      "GenerateAbstractiveSummary": true
    }
  }
}

Questo esempio lo utilizza AWS SDK per Python (Boto3) per avviare una Call Analytics con il riepilogo abilitato utilizzando il metodo start_call_analytics_job. Per ulteriori informazioni, consulta StartCallAnalyticsJob.

Per ulteriori esempi di utilizzo dello scenario e degli esempi interservizi AWS SDKs, inclusi quelli relativi a specifiche funzionalità, consultate il capitolo. Esempi di codice per l'utilizzo di Amazon Transcribe AWS SDKs


from __future__ import print_function
from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-call-analytics-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
output_location = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-output-files/"
data_access_role = "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
transcribe.start_call_analytics_job(
  CallAnalyticsJobName = job_name,
  Media = {
    'MediaFileUri': job_uri
  },
  DataAccessRoleArn = data_access_role,
  OutputLocation = output_location,
  ChannelDefinitions = [
    {
      'ChannelId': 0, 
      'ParticipantRole': 'AGENT'
    },
    {
      'ChannelId': 1, 
      'ParticipantRole': 'CUSTOMER'
    }
  ],
  Settings = {
    "Summarization":
      {
        "GenerateAbstractiveSummary": true
      }
  }
)
    
while True:
  status = transcribe.get_call_analytics_job(CallAnalyticsJobName = job_name)
  if status['CallAnalyticsJob']['CallAnalyticsJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
    break
  print("Not ready yet...")
  time.sleep(5)
print(status)