मीटिंग नोट्स सहयोग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, फिर भी वे अक्सर टूट जाते हैं। चर्चाओं का नेतृत्व करने, ध्यान से सुनने और नोट्स टाइप करने के बीच, महत्वपूर्ण जानकारी बिना रिकॉर्ड किए निकल जाना आसान है। यहां तक कि जब नोट पकड़ लिए जाते हैं, तब भी वे अव्यवस्थित या पढ़ने योग्य नहीं हो सकते हैं, जिससे वे बेकार हो जाते हैं।
इस पोस्ट में हम जानेंगे कि इसका उपयोग कैसे करें Amazon Transcribe और अमेज़ॅन बेडरॉक स्वचालित रूप से वीडियो या ऑडियो रिकॉर्डिंग के स्वच्छ, संक्षिप्त सारांश उत्पन्न करने के लिए। चाहे वह आंतरिक टीम मीटिंग हो, कॉन्फ़्रेंस सत्र हो, या कमाई कॉल हो, यह दृष्टिकोण आपको घंटों की सामग्री को मुख्य बिंदुओं तक पहुंचाने में मदद कर सकता है।
हम एक प्रोजेक्ट टीम मीटिंग को ट्रांसक्रिप्ट करने और अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ मुख्य निष्कर्षों को सारांशित करने के लिए एक समाधान पर चलते हैं। हम यह भी चर्चा करते हैं कि आप इस समाधान को पाठ्यक्रम व्याख्यान, साक्षात्कार और बिक्री कॉल जैसे अन्य सामान्य परिदृश्यों के लिए कैसे अनुकूलित कर सकते हैं। अपनी नोट लेने की प्रक्रिया को सरल और स्वचालित करने के लिए आगे पढ़ें।
समाधान अवलोकन
अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब और अमेज़ॅन बेडरॉक को मिलाकर, आप समय बचा सकते हैं, अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं और सहयोग बढ़ा सकते हैं। अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब एक स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर) सेवा है जो अनुप्रयोगों में वाक्-से-पाठ क्षमता को जोड़ना आसान बनाती है। यह ऑडियो को टेक्स्ट में सटीकता से ट्रांसक्राइब करने के लिए उन्नत गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करता है। अमेज़ॅन बेडरॉक एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक, कोहेयर, मेटा, स्टेबिलिटी एआई और अमेज़ॅन जैसी अग्रणी एआई कंपनियों से एकल एपीआई के साथ-साथ व्यापक सेट के साथ उच्च प्रदर्शन वाले फाउंडेशन मॉडल (एफएम) का विकल्प प्रदान करती है। जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन बनाने के लिए आपको जिन क्षमताओं की आवश्यकता होती है। अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ, आप विभिन्न प्रकार के शीर्ष एफएम के साथ आसानी से प्रयोग कर सकते हैं, और फाइन-ट्यूनिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) जैसी तकनीकों का उपयोग करके उन्हें अपने डेटा के साथ निजी तौर पर अनुकूलित कर सकते हैं।
इस पोस्ट में प्रस्तुत समाधान का उपयोग करके व्यवस्थित किया गया है AWS स्टेप फ़ंक्शंस जब आप निर्दिष्ट पर रिकॉर्डिंग अपलोड करते हैं तो राज्य मशीन चालू हो जाती है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) बाल्टी। स्टेप फ़ंक्शंस आपको AWS सेवाओं में घटकों को व्यवस्थित करने और कनेक्ट करने के लिए सर्वर रहित वर्कफ़्लो बनाने की सुविधा देता है। यह अंतर्निहित जटिलता को संभालता है ताकि आप एप्लिकेशन लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकें। यह कार्यों के समन्वय, वितरित प्रसंस्करण, ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड) और व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन के लिए उपयोगी है।
निम्नलिखित चित्र उच्च-स्तरीय समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
समाधान वर्कफ़्लो में निम्न चरण शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता S3 एसेट बकेट में रिकॉर्डिंग संग्रहीत करता है।
- यह क्रिया स्टेप फ़ंक्शंस ट्रांसक्रिप्शन और संक्षेपण स्थिति मशीन को ट्रिगर करती है।
- राज्य मशीन के भाग के रूप में, ए AWS लाम्बा फ़ंक्शन चालू हो जाता है, जो अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब का उपयोग करके रिकॉर्डिंग को ट्रांसक्रिप्ट करता है और ट्रांसक्रिप्शन को एसेट बकेट में संग्रहीत करता है।
- एक दूसरा लैम्ब्डा फ़ंक्शन प्रतिलेखन को पुनः प्राप्त करता है और अमेज़ॅन बेडरॉक में एंथ्रोपिक क्लाउड मॉडल का उपयोग करके एक सारांश तैयार करता है।
- अंत में, एक अंतिम लैम्ब्डा फ़ंक्शन का उपयोग होता है अमेज़न सरल अधिसूचना सेवा (अमेज़ॅन एसएनएस) प्राप्तकर्ता को रिकॉर्डिंग का सारांश भेजने के लिए।
यह समाधान उन क्षेत्रों में समर्थित है जहां अमेज़ॅन बेडरॉक पर एंथ्रोपिक क्लाउड है उपलब्ध.
राज्य मशीन विशिष्ट कार्यों को करने के लिए चरणों का आयोजन करती है। निम्नलिखित चित्र विस्तृत प्रक्रिया को दर्शाता है।
.. पूर्वापेक्षाएँ
अमेज़ॅन बेडरॉक उपयोगकर्ताओं को उपयोग के लिए उपलब्ध होने से पहले मॉडलों तक पहुंच का अनुरोध करना होगा। यह एक बार की कार्रवाई है. इस समाधान के लिए, आपको अमेज़ॅन बेडरॉक में एंथ्रोपिक क्लाउड (एंथ्रोपिक क्लाउड इंस्टेंट नहीं) मॉडल तक पहुंच सक्षम करने की आवश्यकता होगी। अधिक जानकारी के लिए देखें मॉडल पहुंच.
समाधान संसाधन तैनात करें
समाधान का उपयोग करके तैनात किया गया है एडब्ल्यूएस CloudFormation टेम्प्लेट, पर पाया गया गीथहब रेपो, आपके AWS खाते में आवश्यक संसाधनों को स्वचालित रूप से प्रावधानित करने के लिए। टेम्पलेट को निम्नलिखित पैरामीटर की आवश्यकता है:
- सारांश भेजने के लिए उपयोग किया जाने वाला ईमेल पता – सारांश इस पते पर भेजा जाएगा. अतिरिक्त सूचनाएं प्राप्त करने से पहले आपको प्रारंभिक अमेज़ॅन एसएनएस पुष्टिकरण ईमेल को स्वीकार करना होगा।
- सारांश निर्देश - सारांश तैयार करने के लिए ये अमेज़ॅन बेडरॉक मॉडल को दिए गए निर्देश हैं।
समाधान चलाएँ
AWS CloudFormation का उपयोग करके समाधान तैनात करने के बाद, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- अमेज़ॅन एसएनएस ईमेल पुष्टिकरण स्वीकार करें कि आपको क्लाउडफ़ॉर्मेशन स्टैक बनाने के कुछ क्षण बाद प्राप्त होना चाहिए।
- AWS क्लाउडफ़ॉर्मेशन कंसोल पर, आपके द्वारा अभी बनाए गए स्टैक पर नेविगेट करें।
- ढेर पर आउटपुट टैब, और इससे संबद्ध मान देखें
AssetBucketName
; यह कुछ इस तरह दिखेगाsummary-generator-assetbucket-xxxxxxxxxxxxx
. - Amazon S3 कंसोल पर, अपने एसेट बकेट पर जाएँ।
यह वह जगह है जहां आप अपनी रिकॉर्डिंग अपलोड करेंगे। मान्य फ़ाइल प्रारूप MP3, MP4, WAV, FLAC, AMR, OGG और WebM हैं।
- पर अपनी रिकॉर्डिंग अपलोड करें
recordings
फ़ोल्डर.
रिकॉर्डिंग अपलोड करने से स्टेप फ़ंक्शंस स्थिति मशीन स्वचालित रूप से चालू हो जाएगी। इस उदाहरण के लिए, हम एक नमूना टीम मीटिंग रिकॉर्डिंग का उपयोग करते हैं sample-recording
GitHub रिपॉजिटरी की निर्देशिका।
- स्टेप फ़ंक्शंस कंसोल पर, सारांश-जनरेटर स्थिति मशीन पर जाएँ।
- स्थिति के साथ चलने वाली राज्य मशीन का नाम चुनें रनिंग.
यहां, आप राज्य मशीन की रिकॉर्डिंग की प्रक्रिया की प्रगति देख सकते हैं।
- इसके पहुंचने के बाद सफलता बता दें, आपको रिकॉर्डिंग का ईमेल सारांश प्राप्त होना चाहिए।
वैकल्पिक रूप से, आप S3 एसेट बकेट पर नेविगेट कर सकते हैं और वहां ट्रांसक्रिप्ट फ़ोल्डर में ट्रांसक्रिप्ट देख सकते हैं।
सारांश की समीक्षा करें
आपको रिकॉर्डिंग सारांश ईमेल द्वारा उस पते पर प्राप्त होगा जो आपने क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक बनाते समय प्रदान किया था। यदि आपको कुछ क्षणों में ईमेल प्राप्त नहीं होता है, तो सुनिश्चित करें कि आपने अमेज़ॅन एसएनएस पुष्टिकरण ईमेल को स्वीकार कर लिया है जो आपको स्टैक बनाने के बाद प्राप्त होना चाहिए था और फिर रिकॉर्डिंग को फिर से अपलोड करें, जो सारांश प्रक्रिया को ट्रिगर करेगा।
इस समाधान में एक मॉक टीम मीटिंग रिकॉर्डिंग शामिल है जिसका उपयोग आप समाधान का परीक्षण करने के लिए कर सकते हैं। सारांश निम्नलिखित उदाहरण के समान दिखेगा. हालाँकि, जेनरेटिव एआई की प्रकृति के कारण, आपका आउटपुट थोड़ा अलग दिखेगा, लेकिन सामग्री करीब होनी चाहिए।
यहां स्टैंडअप से मुख्य बिंदु दिए गए हैं:
- जो ने कार्य EDU1 के लिए वर्तमान स्थिति की समीक्षा पूरी की और भविष्य की स्थिति को विकसित करने के लिए एक नया कार्य बनाया। वह नया कार्य प्राथमिकता देने के लिए बैकलॉग में है। वह अब EDU2 प्रारंभ कर रहा है लेकिन संसाधन चयन पर अवरोधित है।
- रोब ने सर्वोत्तम प्रथाओं के आधार पर एसएलजी1 के लिए एक टैगिंग रणनीति बनाई, लेकिन एक समान दृष्टिकोण पर संरेखित करने के लिए अन्य टीमों के साथ समन्वय करने की आवश्यकता हो सकती है जिन्होंने अपनी रणनीति बनाई है। टैगिंग रणनीतियों के समन्वय के लिए एक नया कार्य बनाया गया था।
- रोब ने SLG2 के लिए डिबगिंग में प्रगति की है लेकिन अतिरिक्त सहायता की आवश्यकता हो सकती है। अतिरिक्त संसाधन प्राप्त करने के लिए समय देने के लिए इस कार्य को स्प्रिंट 2 में ले जाया जाएगा।
अगले कदम:
- जब तक संसाधन चयन का निर्णय नहीं हो जाता, जो EDU2 पर काम करना जारी रखेंगे
- टीमों में टैगिंग रणनीतियों के समन्वय के लिए नए कार्य को प्राथमिकता दी जाएगी
- एसएलजी2 को स्प्रिंट 2 में ले जाया गया
- स्टैंडअप अगले सप्ताह से सोमवार तक चलेंगे
समाधान का विस्तार करें
अब जब आपके पास एक कार्यशील समाधान है, तो आपके विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए समाधान को अनुकूलित करने के लिए यहां कुछ संभावित विचार दिए गए हैं:
- अपनी उपलब्ध स्रोत सामग्री और वांछित आउटपुट को फिट करने के लिए प्रक्रिया को बदलने का प्रयास करें:
- उन स्थितियों के लिए जहां ट्रांसक्रिप्ट उपलब्ध हैं, मौजूदा टेक्स्ट-आधारित या पीडीएफ-आधारित ट्रांस्क्रिप्शन को समाहित करने के लिए एक वैकल्पिक स्टेप फ़ंक्शंस वर्कफ़्लो बनाएं।
- ईमेल के माध्यम से प्राप्तकर्ताओं को सूचित करने के लिए अमेज़ॅन एसएनएस का उपयोग करने के बजाय, आप इसका उपयोग आउटपुट को एक अलग एंडपॉइंट, जैसे टीम सहयोग साइट, या टीम के चैट चैनल पर भेजने के लिए कर सकते हैं।
- आपके उपयोग के मामले के लिए विशिष्ट आउटपुट उत्पन्न करने के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक को प्रदान किए गए सारांश निर्देश क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक पैरामीटर को बदलने का प्रयास करें (यह जेनरेटिव एआई प्रॉम्प्ट है):
- किसी कंपनी की कमाई कॉल का सारांश देते समय, आप मॉडल का ध्यान संभावित आशाजनक अवसरों, चिंता के क्षेत्रों और उन चीज़ों पर केंद्रित कर सकते हैं जिनकी आपको निगरानी करना जारी रखना चाहिए।
- यदि आप किसी पाठ्यक्रम व्याख्यान को सारांशित करने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं, तो मॉडल आगामी असाइनमेंट की पहचान कर सकता है, मुख्य अवधारणाओं को सारांशित कर सकता है, तथ्यों को सूचीबद्ध कर सकता है और रिकॉर्डिंग से किसी भी छोटी बातचीत को फ़िल्टर कर सकता है।
- एक ही रिकॉर्डिंग के लिए, अलग-अलग दर्शकों के लिए अलग-अलग सारांश बनाएं:
- इंजीनियरों के सारांश डिज़ाइन निर्णयों, तकनीकी चुनौतियों और आगामी डिलिवरेबल्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
- परियोजना प्रबंधकों के सारांश समयसीमा, लागत, डिलिवरेबल्स और एक्शन आइटम पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
- परियोजना प्रायोजकों को परियोजना की स्थिति और वृद्धि पर एक संक्षिप्त अपडेट मिलता है।
- लंबी रिकॉर्डिंग के लिए, रुचि और समय प्रतिबद्धता के विभिन्न स्तरों के लिए सारांश तैयार करने का प्रयास करें। उदाहरण के लिए, एक वाक्य, एक अनुच्छेद, एक पृष्ठ या गहन सारांश बनाएँ। संकेत के अतिरिक्त, आप इसे समायोजित करना चाह सकते हैं
max_tokens_to_sample
विभिन्न सामग्री लंबाई को समायोजित करने के लिए पैरामीटर।
क्लीन अप
समाधान साफ़ करने के लिए, आपके द्वारा पहले बनाए गए क्लाउडफ़ॉर्मेशन स्टैक को हटा दें। ध्यान दें कि स्टैक को हटाने से एसेट बकेट नहीं हटेगा। यदि आपको अब रिकॉर्डिंग या ट्रांसक्रिप्ट की आवश्यकता नहीं है, तो आप इस बकेट को अलग से हटा सकते हैं। अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब 90 दिनों के बाद स्वचालित रूप से ट्रांसक्रिप्शन नौकरियों को हटा देगा, लेकिन आप इससे पहले इन्हें मैन्युअल रूप से हटा सकते हैं।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने पता लगाया कि वीडियो या ऑडियो रिकॉर्डिंग के स्वच्छ, संक्षिप्त सारांश स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब और अमेज़ॅन बेडरॉक का उपयोग कैसे करें। हम आपको अमेज़ॅन बेडरॉक, अमेज़ॅन ट्रांसक्राइब और अन्य एडब्ल्यूएस एआई सेवाओं का मूल्यांकन जारी रखने के लिए प्रोत्साहित करते हैं अमेज़न टेक्सट्रेक, अमेज़न अनुवाद, तथा अमेज़ॅन रेकग्निशन, यह देखने के लिए कि वे आपके व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करने में कैसे मदद कर सकते हैं।
लेखक के बारे में
रोब बार्न्स AWS प्रोफेशनल सर्विसेज के लिए एक प्रमुख सलाहकार है। वह स्वचालन के माध्यम से जटिल, बहु-खाता AWS वातावरण में बड़े पैमाने पर सुरक्षा और अनुपालन आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए हमारे ग्राहकों के साथ काम करता है।
जेसन स्टेहले न्यू इंग्लैंड क्षेत्र में स्थित AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। वह ग्राहकों के साथ उनकी सबसे बड़ी व्यावसायिक चुनौतियों के साथ AWS क्षमताओं को संरेखित करने के लिए काम करता है। काम के अलावा, वह अपना समय चीज़ें बनाने और अपने परिवार के साथ कॉमिक बुक फिल्में देखने में बिताता है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-summaries-of-recordings-using-generative-ai-with-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe/
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