Catatan rapat adalah bagian penting dari kolaborasi, namun sering kali gagal. Antara memimpin diskusi, mendengarkan dengan cermat, dan mengetik catatan, informasi penting mudah hilang tanpa tercatat. Bahkan ketika catatan dibuat, catatan tersebut bisa saja tidak teratur atau tidak terbaca, sehingga membuatnya tidak berguna.
Dalam posting ini, kami mengeksplorasi cara menggunakannya Amazon Transkripsikan dan Batuan Dasar Amazon untuk secara otomatis menghasilkan ringkasan rekaman video atau audio yang bersih dan ringkas. Baik itu rapat tim internal, sesi konferensi, atau panggilan pendapatan, pendekatan ini dapat membantu Anda menyaring konten berjam-jam hingga ke poin-poin penting.
Kami membahas solusi untuk mentranskripsikan pertemuan tim proyek dan merangkum hal-hal penting yang dapat diambil dengan Amazon Bedrock. Kami juga membahas bagaimana Anda dapat menyesuaikan solusi ini untuk skenario umum lainnya seperti kuliah, wawancara, dan panggilan penjualan. Baca terus untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan proses pencatatan Anda.
Ikhtisar solusi
Dengan menggabungkan Amazon Transcribe dan Amazon Bedrock, Anda dapat menghemat waktu, memperoleh wawasan, dan meningkatkan kolaborasi. Amazon Transcribe adalah layanan pengenalan ucapan otomatis (ASR) yang memudahkan penambahan kemampuan ucapan-ke-teks ke aplikasi. Ini menggunakan teknologi pembelajaran mendalam yang canggih untuk mentranskripsikan audio menjadi teks secara akurat. Amazon Bedrock adalah layanan terkelola sepenuhnya yang menawarkan pilihan model fondasi (FM) berperforma tinggi dari perusahaan AI terkemuka seperti AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, dan Amazon dengan satu API, serta serangkaian luas kemampuan yang Anda perlukan untuk membangun aplikasi AI generatif. Dengan Amazon Bedrock, Anda dapat dengan mudah bereksperimen dengan berbagai FM teratas, dan secara pribadi menyesuaikannya dengan data Anda menggunakan teknik seperti fine-tuning dan Retrieval Augmented Generation (RAG).
Solusi yang disajikan dalam posting ini diatur menggunakan Fungsi Langkah AWS mesin negara yang dipicu saat Anda mengunggah rekaman ke tempat yang ditunjuk Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) ember. Step Functions memungkinkan Anda membuat alur kerja tanpa server untuk mengatur dan menghubungkan komponen di seluruh layanan AWS. Ini menangani kompleksitas mendasar sehingga Anda dapat fokus pada logika aplikasi. Ini berguna untuk mengoordinasikan tugas, pemrosesan terdistribusi, ETL (ekstrak, transformasi, dan memuat), dan otomatisasi proses bisnis.
Diagram berikut mengilustrasikan arsitektur solusi tingkat tinggi.
Alur kerja solusi mencakup langkah-langkah berikut:
- Pengguna menyimpan rekaman di bucket aset S3.
- Tindakan ini memicu mesin status transkripsi dan ringkasan Step Functions.
- Sebagai bagian dari mesin negara, an AWS Lambda fungsi dipicu, yang mentranskripsikan rekaman menggunakan Amazon Transcribe dan menyimpan transkripsi dalam bucket aset.
- Fungsi Lambda kedua mengambil transkripsi dan menghasilkan ringkasan menggunakan model Anthropic Claude di Amazon Bedrock.
- Terakhir, fungsi Lambda terakhir digunakan Layanan Pemberitahuan Sederhana Amazon (Amazon SNS) untuk mengirim ringkasan rekaman ke penerima.
Solusi ini didukung di Wilayah tempat Anthropic Claude di Amazon Bedrock berada tersedia.
Mesin negara mengatur langkah-langkah untuk melakukan tugas tertentu. Diagram berikut menggambarkan proses detailnya.
Prasyarat
Pengguna Amazon Bedrock perlu meminta akses ke model sebelum tersedia untuk digunakan. Ini adalah tindakan satu kali. Untuk solusi ini, Anda harus mengaktifkan akses ke model Anthropic Claude (bukan Anthropic Claude Instant) di Amazon Bedrock. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Akses model.
Terapkan sumber daya solusi
Solusinya diterapkan menggunakan Formasi AWS Cloud templat, ditemukan di GitHub repo, untuk secara otomatis menyediakan sumber daya yang diperlukan di akun AWS Anda. Templat memerlukan parameter berikut:
- Alamat email yang digunakan untuk mengirim ringkasan โ Ringkasan akan dikirim ke alamat ini. Anda harus mengonfirmasi email konfirmasi Amazon SNS awal sebelum menerima pemberitahuan tambahan.
- Instruksi ringkasan โ Ini adalah instruksi yang diberikan pada model Amazon Bedrock untuk menghasilkan ringkasan.
Jalankan solusinya
Setelah Anda menerapkan solusi menggunakan AWS CloudFormation, selesaikan langkah-langkah berikut:
- Akui konfirmasi email Amazon SNS yang akan Anda terima beberapa saat setelah membuat tumpukan CloudFormation.
- Di konsol AWS CloudFormation, navigasikan ke tumpukan yang baru saja Anda buat.
- Di tumpukan Output tab, dan cari nilai yang terkait dengan
AssetBucketName
; itu akan terlihat seperti itusummary-generator-assetbucket-xxxxxxxxxxxxx
. - Di konsol Amazon S3, navigasikan ke bucket aset Anda.
Di sinilah Anda akan mengunggah rekaman Anda. Format file yang valid adalah MP3, MP4, WAV, FLAC, AMR, OGG, dan WebM.
- Unggah rekaman Anda ke
recordings
folder.
Mengunggah rekaman akan secara otomatis memicu mesin status Step Functions. Untuk contoh ini, kami menggunakan contoh rekaman rapat tim di sample-recording
direktori repositori GitHub.
- Di konsol Step Functions, navigasikan ke mesin status pembuat ringkasan.
- Pilih nama mesin negara yang dijalankan dengan statusnya Running.
Di sini, Anda dapat melihat kemajuan mesin negara saat memproses rekaman.
- Setelah mencapai tujuannya Keberhasilan negara bagian, Anda akan menerima ringkasan rekaman melalui email.
Alternatifnya, Anda dapat menavigasi ke bucket aset S3 dan melihat transkrip di folder transkrip.
Tinjau ringkasannya
Anda akan mendapatkan ringkasan rekaman yang dikirim melalui email ke alamat yang Anda berikan saat membuat tumpukan CloudFormation. Jika Anda tidak menerima email dalam beberapa saat, pastikan Anda mengakui email konfirmasi Amazon SNS yang seharusnya Anda terima setelah membuat tumpukan dan kemudian mengunggah rekamannya lagi, yang akan memicu proses ringkasan.
Solusi ini mencakup rekaman rapat tim tiruan yang dapat Anda gunakan untuk menguji solusi. Ringkasannya akan terlihat mirip dengan contoh berikut. Namun, karena sifat AI generatif, keluaran Anda akan terlihat sedikit berbeda, namun kontennya harus serupa.
Berikut adalah poin-poin penting dari standup tersebut:
- Joe selesai meninjau keadaan saat ini untuk tugas EDU1 dan membuat tugas baru untuk mengembangkan keadaan masa depan. Tugas baru itu masih dalam simpanan untuk diprioritaskan. Dia sekarang memulai EDU2 tetapi diblokir pada pemilihan sumber daya.
- Rob membuat strategi penandaan untuk SLG1 berdasarkan praktik terbaik, namun mungkin perlu berkoordinasi dengan tim lain yang telah membuat strategi mereka sendiri, untuk menyelaraskan pendekatan yang seragam. Tugas baru telah dibuat untuk mengoordinasikan strategi pemberian tag.
- Rob telah membuat kemajuan dalam proses debug untuk SLG2 tetapi mungkin memerlukan bantuan tambahan. Tugas ini akan dipindahkan ke Sprint 2 untuk memberikan waktu mendapatkan sumber daya tambahan.
Langkah berikutnya:
- Joe akan terus mengerjakan EDU2 hingga pemilihan sumber daya diputuskan
- Tugas baru yang harus diprioritaskan untuk mengoordinasikan strategi penandaan di seluruh tim
- SLG2 dipindahkan ke Sprint 2
- Standup dipindahkan ke hari Senin mulai minggu depan
Perluas solusinya
Kini setelah Anda memiliki solusi yang berfungsi, berikut adalah beberapa ide potensial untuk menyesuaikan solusi untuk kasus penggunaan spesifik Anda:
- Coba ubah prosesnya agar sesuai dengan konten sumber yang tersedia dan keluaran yang diinginkan:
- Untuk situasi di mana transkrip tersedia, buat alur kerja Step Functions alternatif untuk menyerap transkripsi berbasis teks atau PDF yang ada.
- Daripada menggunakan Amazon SNS untuk memberi tahu penerima melalui email, Anda dapat menggunakannya untuk mengirimkan output ke titik akhir yang berbeda, seperti situs kolaborasi tim, atau ke saluran obrolan tim.
- Coba ubah instruksi ringkasan parameter tumpukan CloudFormation yang diberikan ke Amazon Bedrock untuk menghasilkan output khusus untuk kasus penggunaan Anda (ini adalah perintah AI generatif):
- Saat merangkum laporan pendapatan suatu perusahaan, Anda dapat membuat model tersebut berfokus pada potensi peluang yang menjanjikan, bidang yang menjadi perhatian, dan hal-hal yang harus terus Anda pantau.
- Jika Anda menggunakan ini untuk meringkas perkuliahan, model tersebut dapat mengidentifikasi tugas yang akan datang, meringkas konsep-konsep utama, membuat daftar fakta, dan menyaring pembicaraan basa-basi dari rekaman.
- Untuk rekaman yang sama, buat ringkasan berbeda untuk audiens berbeda:
- Ringkasan para insinyur berfokus pada keputusan desain, tantangan teknis, dan hasil yang akan datang.
- Ringkasan manajer proyek berfokus pada jadwal, biaya, hasil, dan item tindakan.
- Sponsor proyek mendapatkan informasi terkini singkat tentang status dan eskalasi proyek.
- Untuk rekaman yang lebih panjang, cobalah membuat ringkasan untuk berbagai tingkat minat dan komitmen waktu. Misalnya membuat satu kalimat, satu paragraf, satu halaman, atau ringkasan mendalam. Selain perintah, Anda mungkin ingin menyesuaikan
max_tokens_to_sample
parameter untuk mengakomodasi panjang konten yang berbeda.
Membersihkan
Untuk membersihkan solusinya, hapus tumpukan CloudFormation yang Anda buat sebelumnya. Perhatikan bahwa menghapus tumpukan tidak akan menghapus keranjang aset. Jika Anda tidak lagi memerlukan rekaman atau transkripnya, Anda dapat menghapus keranjang ini secara terpisah. Amazon Transcribe akan secara otomatis menghapus tugas transkripsi setelah 90 hari, namun Anda dapat menghapusnya secara manual sebelum tanggal tersebut.
Kesimpulan
Dalam postingan ini, kami menjelajahi cara menggunakan Amazon Transcribe dan Amazon Bedrock untuk secara otomatis menghasilkan ringkasan rekaman video atau audio yang bersih dan ringkas. Kami mendorong Anda untuk terus mengevaluasi Amazon Bedrock, Amazon Transcribe, dan layanan AWS AI lainnya, misalnya Teks Amazon, Amazon Terjemahan, dan Rekognisi Amazon, untuk melihat bagaimana mereka dapat membantu mencapai tujuan bisnis Anda.
Tentang Penulis
Rob Barnes adalah konsultan utama untuk Layanan Profesional AWS. Dia bekerja dengan pelanggan kami untuk memenuhi persyaratan keamanan dan kepatuhan dalam skala besar di lingkungan AWS multi-akun yang kompleks melalui otomatisasi.
Jason Stehle adalah Arsitek Solusi Senior di AWS, yang berbasis di wilayah New England. Dia bekerja dengan pelanggan untuk menyelaraskan kemampuan AWS dengan tantangan bisnis terbesar mereka. Di luar pekerjaan, ia menghabiskan waktunya membangun sesuatu dan menonton film komik bersama keluarganya.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
- PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
- PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-summaries-of-recordings-using-generative-ai-with-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- :Di mana
- $NAIK
- 100
- 7
- 8
- a
- Sanggup
- mengakses
- menampung
- Akun
- akurat
- mengakui
- diakui
- di seluruh
- Tindakan
- menambahkan
- tambahan
- Tambahan
- alamat
- maju
- Setelah
- lagi
- AI
- Layanan AI
- meluruskan
- mengizinkan
- sepanjang
- juga
- Amazon
- Amazon Transkripsikan
- Amazon Web Services
- an
- dan
- Antropik
- Apa pun
- api
- Aplikasi
- aplikasi
- pendekatan
- arsitektur
- ADALAH
- DAERAH
- daerah
- AS
- aset
- Aktiva
- terkait
- At
- dengar pendapat
- audio
- ditambah
- mengotomatisasikan
- secara otomatis
- secara otomatis
- Otomatisasi
- tersedia
- jauh
- AWS
- Formasi AWS Cloud
- Layanan Profesional AWS
- berdasarkan
- BE
- karena
- sebelum
- TERBAIK
- Praktik Terbaik
- antara
- Bit
- diblokir
- Book
- luas
- membangun
- Bangunan
- bisnis
- Proses bisnis
- tapi
- panggilan
- Panggilan
- CAN
- kemampuan
- kemampuan
- menangkap
- ditangkap
- kasus
- kasus
- tantangan
- mengubah
- Saluran
- pilihan
- membersihkan
- Penyelesaian
- rapat
- kolaborasi
- menggabungkan
- komitmen
- Umum
- Perusahaan
- Perusahaan
- lengkap
- kompleks
- kompleksitas
- pemenuhan
- komponen
- konsep
- Perhatian
- ringkas
- Konferensi
- konfirmasi
- Terhubung
- konsul
- konsultan
- Konten
- terus
- mengkoordinasikan
- koordinasi
- Biaya
- bisa
- Kelas
- membuat
- dibuat
- membuat
- sangat penting
- terbaru
- Kondisi saat ini
- pelanggan
- menyesuaikan
- data
- Hari
- keputusan
- mendalam
- belajar mendalam
- menyebarkan
- dikerahkan
- Mendesain
- ditunjuk
- diinginkan
- terperinci
- mengembangkan
- berbeda
- membahas
- diskusi
- didistribusikan
- Dont
- turun
- Terdahulu
- Pendapatan
- laba panggilan
- mudah
- Mudah
- aktif
- mendorong
- Titik akhir
- Inggris
- mempertinggi
- lingkungan
- mengevaluasi
- Bahkan
- contoh
- ada
- eksperimen
- menyelidiki
- Dieksplorasi
- tambahan
- ekstrak
- fakta
- Jatuh
- keluarga
- beberapa
- File
- menyaring
- terakhir
- cocok
- Fokus
- berikut
- Untuk
- ditemukan
- Prinsip Dasar
- dari
- sepenuhnya
- fungsi
- fungsi
- masa depan
- menghasilkan
- menghasilkan
- menghasilkan
- generasi
- generatif
- AI generatif
- mendapatkan
- GitHub
- diberikan
- terbesar
- Menangani
- Memiliki
- he
- membantu
- di sini
- tingkat tinggi
- berkinerja tinggi
- -nya
- JAM
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTML
- http
- HTTPS
- ide-ide
- mengenali
- if
- menggambarkan
- in
- secara mendalam
- termasuk
- informasi
- mulanya
- wawasan
- saat
- instruksi
- bunga
- intern
- wawancara
- ke
- IT
- item
- NYA
- Jobs
- jpg
- hanya
- kunci
- Labs
- terkemuka
- pengetahuan
- bacaan
- kuliah
- Lets
- adalah ide yang bagus
- 'like'
- Daftar
- Listening
- memuat
- logika
- lagi
- melihat
- mesin
- terbuat
- membuat
- MEMBUAT
- berhasil
- manual
- Mungkin..
- Pelajari
- pertemuan
- meta
- model
- model
- Waktu
- Memantau
- lebih
- terharu
- bioskop
- bergerak
- harus
- nama
- Alam
- Arahkan
- perlu
- Perlu
- New
- berikutnya
- tidak
- mencatat
- Catatan
- pemberitahuan
- pemberitahuan
- sekarang
- target
- of
- Penawaran
- sering
- on
- Peluang
- or
- diatur
- Lainnya
- kami
- di luar
- keluaran
- output
- di luar
- sendiri
- halaman
- parameter
- parameter
- bagian
- Melakukan
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- poin
- Pos
- potensi
- praktek
- disajikan
- Utama
- diprioritaskan
- proses
- Otomatisasi proses
- proses
- pengolahan
- menghasilkan
- profesional
- Kemajuan
- proyek
- menjanjikan
- disediakan
- ketentuan
- Mencapai
- Baca
- menerima
- diterima
- menerima
- penerima
- pengakuan
- rekaman
- lihat
- daerah
- render
- gudang
- permintaan
- Persyaratan
- membutuhkan
- sumber
- Sumber
- meninjau
- Run
- penjualan
- sama
- Save
- Skala
- skenario
- Kedua
- keamanan
- melihat
- seleksi
- mengirim
- senior
- mengirim
- putusan pengadilan
- Tanpa Server
- layanan
- Layanan
- Sidang
- set
- harus
- mirip
- Sederhana
- menyederhanakan
- tunggal
- situs web
- situasi
- kecil
- So
- larutan
- Solusi
- beberapa
- sesuatu
- sumber
- tertentu
- pidato
- Speech Recognition
- speech-to-text
- Sponsor
- Lari cepat
- Stabilitas
- tumpukan
- Mulai
- Negara
- Status
- Langkah
- Tangga
- penyimpanan
- toko
- mudah
- strategi
- Penyelarasan
- seperti itu
- meringkaskan
- RINGKASAN
- Didukung
- yakin
- Takeaways
- Berbicara
- tugas
- tugas
- tim
- tim
- Teknis
- teknik
- Teknologi
- Template
- uji
- teks
- bahwa
- Grafik
- Masa depan
- Negara
- mereka
- Mereka
- kemudian
- Sana.
- Ini
- mereka
- hal
- ini
- Melalui
- waktu
- garis waktu
- untuk
- puncak
- Salinan
- Mengubah
- memicu
- dipicu
- mencoba
- pokok
- sampai
- mendatang
- Memperbarui
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- tak berguna
- Pengguna
- Pengguna
- kegunaan
- menggunakan
- sah
- nilai
- variasi
- melalui
- Video
- View
- berjalan
- ingin
- adalah
- Menonton
- menonton
- we
- jaringan
- layanan web
- ketika
- apakah
- yang
- SIAPA
- akan
- dengan
- Kerja
- alur kerja
- Alur kerja
- kerja
- bekerja
- namun
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll