Gli appunti delle riunioni sono una parte cruciale della collaborazione, ma spesso finiscono nel dimenticatoio. Tra una discussione e l'altra, ascoltando attentamente e digitando appunti, è facile che le informazioni chiave scivolino via senza essere registrate. Anche quando le note vengono catturate, possono risultare disorganizzate o illeggibili, rendendole inutilizzabili.
In questo post esploriamo come utilizzare Amazon Transcribe ed Roccia Amazzonica per generare automaticamente riepiloghi puliti e concisi di registrazioni video o audio. Che si tratti di una riunione del team interno, di una sessione di conferenza o di una chiamata sugli utili, questo approccio può aiutarti a distillare ore di contenuti fino ai punti salienti.
Esaminiamo una soluzione per trascrivere una riunione del team di progetto e riassumere i punti salienti con Amazon Bedrock. Discuteremo anche come personalizzare questa soluzione per altri scenari comuni come lezioni di corsi, interviste e chiamate di vendita. Continua a leggere per semplificare e automatizzare il processo di presa degli appunti.
Panoramica della soluzione
Combinando Amazon Transcribe e Amazon Bedrock, puoi risparmiare tempo, acquisire informazioni approfondite e migliorare la collaborazione. Amazon Transcribe è un servizio di riconoscimento vocale automatico (ASR) che semplifica l'aggiunta di funzionalità di sintesi vocale alle applicazioni. Utilizza tecnologie avanzate di deep learning per trascrivere accuratamente l'audio in testo. Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che offre una scelta di Foundation Model (FM) ad alte prestazioni di aziende leader nel settore dell'intelligenza artificiale come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon con un'unica API, insieme a un'ampia serie di le funzionalità necessarie per creare applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Con Amazon Bedrock, puoi facilmente sperimentare una varietà dei migliori FM e personalizzarli privatamente con i tuoi dati utilizzando tecniche come il fine tuning e il recupero di generazione aumentata (RAG).
La soluzione presentata in questo post è orchestrata utilizzando un Funzioni AWS Step macchina a stati che viene attivata quando si carica una registrazione nell'oggetto designato Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) secchio. Step Functions ti consente di creare flussi di lavoro serverless per orchestrare e connettere componenti tra i servizi AWS. Gestisce la complessità sottostante in modo che tu possa concentrarti sulla logica dell'applicazione. È utile per coordinare attività, elaborazione distribuita, ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) e automazione dei processi aziendali.
Il diagramma seguente illustra l'architettura della soluzione di alto livello.
Il flusso di lavoro della soluzione include i seguenti passaggi:
- Un utente archivia una registrazione nel bucket di risorse S3.
- Questa azione attiva la macchina a stati di trascrizione e riepilogo di Step Functions.
- Come parte della macchina statale, an AWS Lambda viene attivata la funzione che trascrive la registrazione utilizzando Amazon Transcribe e archivia la trascrizione nel bucket delle risorse.
- Una seconda funzione Lambda recupera la trascrizione e genera un riepilogo utilizzando il modello Anthropic Claude in Amazon Bedrock.
- Infine, utilizza una funzione Lambda finale Servizio di notifica semplice Amazon (Amazon SNS) per inviare un riepilogo della registrazione al destinatario.
Questa soluzione è supportata nelle regioni in cui si trova Anthropic Claude su Amazon Bedrock disponibile.
La macchina a stati orchestra i passaggi per eseguire compiti specifici. Il diagramma seguente illustra il processo dettagliato.
Prerequisiti
Gli utenti di Amazon Bedrock devono richiedere l'accesso ai modelli prima che siano disponibili per l'uso. Questa è un'azione una tantum. Per questa soluzione, dovrai abilitare l'accesso al modello Anthropic Claude (non Anthropic Claude Instant) in Amazon Bedrock. Per ulteriori informazioni, fare riferimento a Accesso al modello.
Distribuire le risorse della soluzione
La soluzione viene distribuita utilizzando un AWS CloudFormazione modello, reperibile sul Repository GitHub, per eseguire automaticamente il provisioning delle risorse necessarie nel tuo account AWS. Il modello richiede i seguenti parametri:
- Indirizzo email utilizzato per inviare il riepilogo – Il riepilogo verrà inviato a questo indirizzo. È necessario confermare l'e-mail di conferma iniziale di Amazon SNS prima di ricevere ulteriori notifiche.
- Istruzioni riassuntive – Queste sono le istruzioni fornite al modello Amazon Bedrock per generare il riepilogo.
Esegui la soluzione
Dopo aver distribuito la soluzione utilizzando AWS CloudFormation, completa i seguenti passaggi:
- Riconosci l'e-mail di conferma di Amazon SNS che dovresti ricevere pochi istanti dopo la creazione dello stack CloudFormation.
- Nella console AWS CloudFormation, vai allo stack appena creato.
- In pila Uscite scheda e cercare il valore associato a
AssetBucketName
; assomiglierà a qualcosa del generesummary-generator-assetbucket-xxxxxxxxxxxxx
. - Nella console Amazon S3, vai al bucket di risorse.
Qui è dove caricherai le tue registrazioni. I formati di file validi sono MP3, MP4, WAV, FLAC, AMR, OGG e WebM.
- Carica la tua registrazione su
recordings
cartella.
Il caricamento delle registrazioni attiverà automaticamente la macchina a stati Step Functions. Per questo esempio, utilizziamo la registrazione di una riunione del team di esempio nel file sample-recording
directory del repository GitHub.
- Nella console Step Functions, vai alla macchina a stati del generatore di riepilogo.
- Scegli il nome della macchina a stati eseguita con lo stato corsa.
Qui puoi osservare l'avanzamento della macchina a stati mentre elabora la registrazione.
- Dopo che ha raggiunto il suo Storie Di stato, dovresti ricevere un riepilogo via email della registrazione.
In alternativa, puoi accedere al bucket delle risorse S3 e visualizzare la trascrizione nella cartella delle trascrizioni.
Esamina il riepilogo
Riceverai il riepilogo della registrazione via email all'indirizzo che hai fornito quando hai creato lo stack CloudFormation. Se non ricevi l'e-mail entro pochi istanti, assicurati di aver riconosciuto l'e-mail di conferma di Amazon SNS che avresti dovuto ricevere dopo aver creato lo stack, quindi carica nuovamente la registrazione, che attiverà il processo di riepilogo.
Questa soluzione include una registrazione simulata della riunione del team che puoi utilizzare per testare la soluzione. Il riepilogo sarà simile all'esempio seguente. A causa della natura dell’intelligenza artificiale generativa, tuttavia, il tuo output avrà un aspetto leggermente diverso, ma il contenuto dovrebbe essere simile.
Ecco i punti chiave dello standup:
- Joe ha terminato di rivedere lo stato corrente per l'attività EDU1 e ha creato una nuova attività per sviluppare lo stato futuro. Questo nuovo compito è in arretrato e deve avere la priorità. Ora sta avviando EDU2 ma è bloccato nella selezione delle risorse.
- Rob ha creato una strategia di tagging per SLG1 basata sulle migliori pratiche, ma potrebbe aver bisogno di coordinarsi con altri team che hanno creato le proprie strategie, per allinearsi su un approccio uniforme. È stata creata una nuova attività per coordinare le strategie di tagging.
- Rob ha fatto progressi nel debugging per SLG2 ma potrebbe aver bisogno di ulteriore aiuto. Questa attività verrà spostata in Sprint 2 per avere tempo per ottenere risorse extra.
Passi successivi:
- Joe continuerà a lavorare su EDU2 finché non verrà decisa la selezione delle risorse
- Nuovo compito a cui dare priorità per coordinare le strategie di tagging tra i team
- SLG2 è passato allo Sprint 2
- Standup spostati al lunedì a partire dalla prossima settimana
Espandi la soluzione
Ora che hai una soluzione funzionante, ecco alcune potenziali idee per personalizzare la soluzione per i tuoi casi d'uso specifici:
- Prova a modificare il processo per adattarlo al contenuto sorgente disponibile e agli output desiderati:
- Per le situazioni in cui sono disponibili trascrizioni, crea un flusso di lavoro Step Functions alternativo per acquisire le trascrizioni esistenti basate su testo o su PDF.
- Invece di utilizzare Amazon SNS per inviare notifiche ai destinatari tramite e-mail, puoi utilizzarlo per inviare l'output a un endpoint diverso, ad esempio un sito di collaborazione del team o al canale di chat del team.
- Prova a modificare le istruzioni di riepilogo del parametro dello stack CloudFormation fornite ad Amazon Bedrock per produrre output specifici per il tuo caso d'uso (questo è il prompt dell'intelligenza artificiale generativa):
- Nel riassumere la previsione degli utili di un'azienda, potresti focalizzare il modello su potenziali opportunità promettenti, aree di preoccupazione e cose che dovresti continuare a monitorare.
- Se lo utilizzi per riassumere una lezione del corso, il modello potrebbe identificare i compiti imminenti, riassumere i concetti chiave, elencare i fatti e filtrare eventuali chiacchiere dalla registrazione.
- Per la stessa registrazione, crea riepiloghi diversi per pubblici diversi:
- I riepiloghi degli ingegneri si concentrano sulle decisioni di progettazione, sulle sfide tecniche e sui risultati finali.
- I riepiloghi dei project manager si concentrano su tempistiche, costi, risultati finali e azioni.
- Gli sponsor del progetto ricevono un breve aggiornamento sullo stato del progetto e sulle escalation.
- Per registrazioni più lunghe, prova a generare riepiloghi per diversi livelli di interesse e impegno di tempo. Ad esempio, crea una singola frase, un singolo paragrafo, una singola pagina o un riepilogo approfondito. Oltre al prompt, potresti voler modificare il file
max_tokens_to_sample
parametro per adattarsi a diverse lunghezze di contenuto.
ripulire
Per ripulire la soluzione, elimina lo stack CloudFormation creato in precedenza. Tieni presente che l'eliminazione dello stack non eliminerà il bucket di risorse. Se non hai più bisogno delle registrazioni o delle trascrizioni, puoi eliminare questo bucket separatamente. Amazon Transcribe eliminerà automaticamente i processi di trascrizione dopo 90 giorni, ma puoi eliminarli manualmente prima di allora.
Conclusione
In questo post, abbiamo esplorato come utilizzare Amazon Transcribe e Amazon Bedrock per generare automaticamente riepiloghi chiari e concisi di registrazioni video o audio. Ti invitiamo a continuare a valutare Amazon Bedrock, Amazon Transcribe e altri servizi AWS AI, come Testo Amazon, Amazon Traduttoree Rekognition di Amazon, per vedere come possono aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.
Informazioni sugli autori
Rob Barnes è un consulente principale per AWS Professional Services. Collabora con i nostri clienti per soddisfare i requisiti di sicurezza e conformità su larga scala in ambienti AWS complessi e multi-account attraverso l'automazione.
Jason Stehle è un Senior Solutions Architect presso AWS, con sede nell'area del New England. Collabora con i clienti per allineare le capacità di AWS alle loro maggiori sfide aziendali. Fuori dal lavoro, passa il tempo costruendo oggetti e guardando film a fumetti con la sua famiglia.
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- Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-summaries-of-recordings-using-generative-ai-with-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe/
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