Schritt 3: Formatieren der Entitätsanalyseausgabe als Amazon Kendra Kendra-Metadaten

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Um die von Amazon Comprehend extrahierten Entitäten in das für einen Amazon Kendra Kendra-Index erforderliche Metadatenformat zu konvertieren, führen Sie ein Python-3-Skript aus. Die Ergebnisse der Konvertierung werden in dem metadata Ordner in Ihrem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert.

Weitere Informationen zum Format und zur Struktur Amazon Kendra Kendra-Metadaten finden Sie unter S3-Dokumentmetadaten.

Herunterladen und Extrahieren der Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabe

Um die Ausgabe der Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalyse zu formatieren, müssen Sie zuerst das Amazon output.tar.gz Comprehend-Entitätsanalysearchiv herunterladen und die Entitätsanalysedatei extrahieren.

Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren (Konsole)

1. Navigieren Sie im Navigationsbereich der Amazon Comprehend Comprehend-Konsole zu Analysis-Jobs.

2. Wählen Sie Ihren Analysejob für Entitäten aus. data-entities-analysis

3. Wählen Sie unter Ausgabe den Link aus, der neben Speicherort der Ausgabedaten angezeigt wird. Dadurch werden Sie zum output.tar.gz Archiv in Ihrem S3-Bucket weitergeleitet.

4. Wählen Sie auf der Registerkarte „Übersicht“ die Option Herunterladen aus.

   Tipp

   Die Ausgabe aller Amazon Comprehend Comprehend-Analyseaufträge hat denselben Namen. Wenn Sie Ihr Archiv umbenennen, können Sie es leichter nachverfolgen.

5. Dekomprimieren und extrahieren Sie die heruntergeladene Amazon Comprehend Comprehend-Datei auf Ihr Gerät.

Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren (Konsole)

1. Navigieren Sie im Navigationsbereich der Amazon Comprehend Comprehend-Konsole zu Analysis-Jobs.

2. Wählen Sie Ihren Analysejob für Entitäten aus. data-entities-analysis

3. Wählen Sie unter Ausgabe den Link aus, der neben Speicherort der Ausgabedaten angezeigt wird. Dadurch werden Sie zum output.tar.gz Archiv in Ihrem S3-Bucket weitergeleitet.

4. Wählen Sie auf der Registerkarte „Übersicht“ die Option Herunterladen aus.

   Tipp

   Die Ausgabe aller Amazon Comprehend Comprehend-Analyseaufträge hat denselben Namen. Wenn Sie Ihr Archiv umbenennen, können Sie es leichter nachverfolgen.

5. Dekomprimieren und extrahieren Sie die heruntergeladene Amazon Comprehend Comprehend-Datei auf Ihr Gerät.

Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren ()AWS CLI

1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um auf den Namen des automatisch generierten Amazon Comprehend Comprehend-Ordners in Ihrem S3-Bucket zuzugreifen, der die Ergebnisse des Entitätsanalysejobs enthält: describe-entities-detection-job

   Linux

   aws comprehend describe-entities-detection-job \
             --job-id entities-job-id \
             --region aws-region

   Wobei gilt:

   • entities-job-id ist Ihr Speicher von, comprehend-job-id Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend

   • aws-region ist deine AWS Region.

   macOS

   aws comprehend describe-entities-detection-job \
             --job-id entities-job-id \
             --region aws-region

   Wobei gilt:

   • entities-job-id ist dein gespeichert comprehend-job-id vonSchritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend,

   • aws-region ist deine AWS Region.

   Windows

   aws comprehend describe-entities-detection-job ^
             --job-id entities-job-id ^
             --region aws-region

   Wobei gilt:

   • entities-job-id ist dein gespeichert comprehend-job-id vonSchritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend,

   • aws-region ist deine AWS Region.

2. Kopieren und speichern Sie den S3Uri Wert aus dem OutputDataConfig Objekt in der Stellenbeschreibung Ihrer Entität wie comprehend-S3uri in einem Texteditor.

   Anmerkung

   Der S3Uri Wert hat ein ähnliches Format wie s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz.

3. Verwenden Sie den Befehl copy, um das Ausgabearchiv der Entitäten herunterzuladen:

   Linux

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz

   Wobei gilt:

   • s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz ist der S3Uri Wert, unter dem Sie gespeichert habencomprehend-S3uri,

   • path/ ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.

   macOS

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz

   Wobei gilt:

   • s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz ist der S3Uri Wert, unter dem Sie gespeichert habencomprehend-S3uri,

   • path/ ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.

   Windows

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz

   Wobei gilt:

   • s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz ist der S3Uri Wert, unter dem Sie gespeichert habencomprehend-S3uri,

   • path/ ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.

4. Um die Ausgabe der Entitäten zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:

   Linux

   tar -xf path/output.tar.gz -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zum heruntergeladenen output.tar.gz Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.

   macOS

   tar -xf path/output.tar.gz -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zum heruntergeladenen output.tar.gz Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.

   Windows

   tar -xf path/output.tar.gz -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zum heruntergeladenen output.tar.gz Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.

Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren ()AWS CLI

1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um auf den Namen des automatisch generierten Amazon Comprehend Comprehend-Ordners in Ihrem S3-Bucket zuzugreifen, der die Ergebnisse des Entitätsanalysejobs enthält: describe-entities-detection-job

   Linux

   aws comprehend describe-entities-detection-job \
             --job-id entities-job-id \
             --region aws-region

   Wobei gilt:

   • entities-job-id ist Ihr Speicher von, comprehend-job-id Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend

   • aws-region ist deine AWS Region.

   macOS

   aws comprehend describe-entities-detection-job \
             --job-id entities-job-id \
             --region aws-region

   Wobei gilt:

   • entities-job-id ist dein gespeichert comprehend-job-id vonSchritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend,

   • aws-region ist deine AWS Region.

   Windows

   aws comprehend describe-entities-detection-job ^
             --job-id entities-job-id ^
             --region aws-region

   Wobei gilt:

   • entities-job-id ist dein gespeichert comprehend-job-id vonSchritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend,

   • aws-region ist deine AWS Region.

2. Kopieren und speichern Sie den S3Uri Wert aus dem OutputDataConfig Objekt in der Stellenbeschreibung Ihrer Entität wie comprehend-S3uri in einem Texteditor.

   Anmerkung

   Der S3Uri Wert hat ein ähnliches Format wie s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz.

3. Verwenden Sie den Befehl copy, um das Ausgabearchiv der Entitäten herunterzuladen:

   Linux

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz

   Wobei gilt:

   • s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz ist der S3Uri Wert, unter dem Sie gespeichert habencomprehend-S3uri,

   • path/ ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.

   macOS

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz

   Wobei gilt:

   • s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz ist der S3Uri Wert, unter dem Sie gespeichert habencomprehend-S3uri,

   • path/ ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.

   Windows

   aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz

   Wobei gilt:

   • s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz ist der S3Uri Wert, unter dem Sie gespeichert habencomprehend-S3uri,

   • path/ ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten.

4. Um die Ausgabe der Entitäten zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:

   Linux

   tar -xf path/output.tar.gz -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zum heruntergeladenen output.tar.gz Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.

   macOS

   tar -xf path/output.tar.gz -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zum heruntergeladenen output.tar.gz Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.

   Windows

   tar -xf path/output.tar.gz -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zum heruntergeladenen output.tar.gz Archiv auf Ihrem lokalen Gerät.

Am Ende dieses Schritts sollten Sie auf Ihrem Gerät eine Datei output mit einer Liste der von Amazon Comprehend identifizierten Entitäten haben.

Die Ausgabe in den S3-Bucket hochladen

Nachdem Sie die Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalysedatei heruntergeladen und extrahiert haben, laden Sie die extrahierte output Datei in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hoch.

Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen (Konsole)

1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3/.

2. Klicken Sie in Buckets auf den Namen Ihres Buckets und wählen Sie dann Upload.

3. Wählen Sie unter Dateien und Ordner die Option Dateien hinzufügen aus.

4. Navigieren Sie im Dialogfeld zu Ihrer extrahierten output Datei auf Ihrem Gerät, wählen Sie sie aus und wählen Sie Öffnen.

5. Behalten Sie die Standardeinstellungen für „Ziel“, „Berechtigungen“ und „Eigenschaften“ bei.

6. Klicken Sie auf Hochladen.

Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen (Konsole)

1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3/.

2. Klicken Sie in Buckets auf den Namen Ihres Buckets und wählen Sie dann Upload.

3. Wählen Sie unter Dateien und Ordner die Option Dateien hinzufügen aus.

4. Navigieren Sie im Dialogfeld zu Ihrer extrahierten output Datei auf Ihrem Gerät, wählen Sie sie aus und wählen Sie Öffnen.

5. Behalten Sie die Standardeinstellungen für „Ziel“, „Berechtigungen“ und „Eigenschaften“ bei.

6. Klicken Sie auf Hochladen.

Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen ()AWS CLI

1. Verwenden Sie den Befehl copy, um die extrahierte output Datei in Ihren Bucket hochzuladen:

   Linux

   aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output

   Wobei gilt:

   • path/ ist der lokale Dateipfad zu Ihrer extrahierten output Datei,

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output

   Wobei gilt:

   • path/ ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, output

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output

   Wobei gilt:

   • path/ ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, output

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

2. Um sicherzustellen, dass die output Datei erfolgreich in Ihren S3-Bucket hochgeladen wurde, überprüfen Sie ihren Inhalt mit dem Befehl list:

   Linux

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen ()AWS CLI

1. Verwenden Sie den Befehl copy, um die extrahierte output Datei in Ihren Bucket hochzuladen:

   Linux

   aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output

   Wobei gilt:

   • path/ ist der lokale Dateipfad zu Ihrer extrahierten output Datei,

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output

   Wobei gilt:

   • path/ ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, output

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output

   Wobei gilt:

   • path/ ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, output

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

2. Um sicherzustellen, dass die output Datei erfolgreich in Ihren S3-Bucket hochgeladen wurde, überprüfen Sie ihren Inhalt mit dem Befehl list:

   Linux

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

Konvertierung der Ausgabe in das Amazon Kendra Kendra-Metadatenformat

Um die Amazon Comprehend-Ausgabe in Amazon Kendra-Metadaten zu konvertieren, führen Sie ein Python-3-Skript aus. Wenn Sie die Konsole verwenden, verwenden Sie AWS CloudShell für diesen Schritt.

Um das Python-3-Skript auszuführen (Konsole)

1. Laden Sie die komprimierte Datei converter.py.zip auf Ihr Gerät herunter.

2. Extrahieren Sie die Python-3-Dateiconverter.py.

3. Melden Sie sich bei der AWS Management Console an und stellen Sie sicher, dass Ihre AWS Region auf dieselbe Region wie Ihr S3-Bucket und Ihr Amazon Comprehend Comprehend-Analysejob eingestellt ist.

4. Wählen Sie das AWS CloudShell Symbol oder geben Sie AWS CloudShellin das Suchfeld in der oberen Navigationsleiste ein, um eine Umgebung aufzurufen.

   Anmerkung

   Beim ersten AWS CloudShell Start in einem neuen Browserfenster wird ein Begrüßungsfenster mit einer Liste der wichtigsten Funktionen angezeigt. Die Shell ist bereit für die Interaktion, nachdem Sie dieses Fenster geschlossen haben und die Befehlszeile angezeigt wird.

5. Nachdem das Terminal vorbereitet ist, wählen Sie im Navigationsbereich Aktionen und dann im Menü Datei hochladen aus.

6. Wählen Sie in dem sich öffnenden Dialogfeld Datei auswählen und wählen Sie dann die heruntergeladene Python 3-Datei converter.py von Ihrem Gerät aus. Klicken Sie auf Hochladen.

7. Geben Sie in der AWS CloudShell Umgebung den folgenden Befehl ein:

   python3 converter.py

8. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den Namen Ihres S3-Buckets einzugeben, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste.

9. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den vollständigen Dateipfad zu Ihrer Comprehend-Ausgabedatei einzugeben, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die Eingabetaste. output

10. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den vollständigen Dateipfad zu Ihrem Metadatenordner einzugeben, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die Eingabetaste. metadata/

Wichtig

Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 8 bis 10 exakt sein.

Um das Python-3-Skript auszuführen (Konsole)

1. Laden Sie die komprimierte Datei converter.py.zip auf Ihr Gerät herunter.

2. Extrahieren Sie die Python-3-Dateiconverter.py.

3. Melden Sie sich bei der AWS Management Console an und stellen Sie sicher, dass Ihre AWS Region auf dieselbe Region wie Ihr S3-Bucket und Ihr Amazon Comprehend Comprehend-Analysejob eingestellt ist.

4. Wählen Sie das AWS CloudShell Symbol oder geben Sie AWS CloudShellin das Suchfeld in der oberen Navigationsleiste ein, um eine Umgebung aufzurufen.

   Anmerkung

   Beim ersten AWS CloudShell Start in einem neuen Browserfenster wird ein Begrüßungsfenster mit einer Liste der wichtigsten Funktionen angezeigt. Die Shell ist bereit für die Interaktion, nachdem Sie dieses Fenster geschlossen haben und die Befehlszeile angezeigt wird.

5. Nachdem das Terminal vorbereitet ist, wählen Sie im Navigationsbereich Aktionen und dann im Menü Datei hochladen aus.

6. Wählen Sie in dem sich öffnenden Dialogfeld Datei auswählen und wählen Sie dann die heruntergeladene Python 3-Datei converter.py von Ihrem Gerät aus. Klicken Sie auf Hochladen.

7. Geben Sie in der AWS CloudShell Umgebung den folgenden Befehl ein:

   python3 converter.py

8. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den Namen Ihres S3-Buckets einzugeben, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste.

9. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den vollständigen Dateipfad zu Ihrer Comprehend-Ausgabedatei einzugeben, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die Eingabetaste. output

10. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den vollständigen Dateipfad zu Ihrem Metadatenordner einzugeben, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die Eingabetaste. metadata/

Wichtig

Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 8 bis 10 exakt sein.

Um das Python-3-Skript auszuführen (AWS CLI)

1. Um die Python-3-Datei herunterzuladenconverter.py, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:

   Linux

   curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.

   macOS

   curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.

   Windows

   curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.

2. Um die Python-3-Datei zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl im Terminalfenster aus:

   Linux

   unzip path/converter.py.zip -d path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. converter.py.zip

   macOS

   unzip path/converter.py.zip -d path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

   Windows

   tar -xf path/converter.py.zip -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

3. Stellen Sie sicher, dass Boto3 auf Ihrem Gerät installiert ist, indem Sie den folgenden Befehl ausführen.

   Linux

   pip3 show boto3

   macOS

   pip3 show boto3

   Windows

   pip3 show boto3

   Anmerkung

   Wenn Sie Boto3 nicht installiert haben, führen Sie es auspip3 install boto3, um es zu installieren.

4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Python 3-Skript zum Konvertieren der output Datei auszuführen.

   Linux

   python path/converter.py

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. converter.py.zip

   macOS

   python path/converter.py

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

   Windows

   python path/converter.py

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

5. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werdenEnter the name of your S3 bucket, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste.

6. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werdenEnter the full filepath to your Comprehend output file, geben Sie die Eingabetaste ein output und drücken Sie die Eingabetaste.

7. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werdenEnter the full filepath to your metadata folder, geben Sie die Eingabetaste ein metadata/ und drücken Sie die Eingabetaste.

Wichtig

Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 5 bis 7 exakt sein.

Um das Python-3-Skript auszuführen (AWS CLI)

1. Um die Python-3-Datei herunterzuladenconverter.py, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus:

   Linux

   curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.

   macOS

   curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.

   Windows

   curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten.

2. Um die Python-3-Datei zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl im Terminalfenster aus:

   Linux

   unzip path/converter.py.zip -d path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. converter.py.zip

   macOS

   unzip path/converter.py.zip -d path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

   Windows

   tar -xf path/converter.py.zip -C path/

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

3. Stellen Sie sicher, dass Boto3 auf Ihrem Gerät installiert ist, indem Sie den folgenden Befehl ausführen.

   Linux

   pip3 show boto3

   macOS

   pip3 show boto3

   Windows

   pip3 show boto3

   Anmerkung

   Wenn Sie Boto3 nicht installiert haben, führen Sie es auspip3 install boto3, um es zu installieren.

4. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Python 3-Skript zum Konvertieren der output Datei auszuführen.

   Linux

   python path/converter.py

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. converter.py.zip

   macOS

   python path/converter.py

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

   Windows

   python path/converter.py

   Wobei gilt:

   • path/ ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. converter.py.zip

5. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werdenEnter the name of your S3 bucket, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste.

6. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werdenEnter the full filepath to your Comprehend output file, geben Sie die Eingabetaste ein output und drücken Sie die Eingabetaste.

7. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werdenEnter the full filepath to your metadata folder, geben Sie die Eingabetaste ein metadata/ und drücken Sie die Eingabetaste.

Wichtig

Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 5 bis 7 exakt sein.

Am Ende dieses Schritts werden die formatierten Metadaten in dem metadata Ordner in Ihrem S3-Bucket abgelegt.

Ihren Amazon S3 S3-Bucket aufräumen

Da der Amazon Kendra Kendra-Index alle in einem Bucket gespeicherten Dateien synchronisiert, empfehlen wir Ihnen, Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen, um redundante Suchergebnisse zu vermeiden.

So bereinigen Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket (Konsole)

1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3/.

2. Wählen Sie in Buckets Ihren Bucket aus und wählen Sie dann den Amazon Comprehend Entity Analysis-Ausgabeordner, die Amazon Comprehend Entity Analysis-Datei und die extrahierte Amazon .temp Comprehend-Datei aus. output

3. Wählen Sie auf der Registerkarte „Übersicht“ die Option Löschen aus.

4. Wählen Sie unter Objekte löschen die Option Objekte dauerhaft löschen? und geben Sie permanently delete in das Texteingabefeld ein.

5. Wählen Sie Delete objects (Objekte löschen).

So bereinigen Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket (Konsole)

1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/s3/.

2. Wählen Sie in Buckets Ihren Bucket aus und wählen Sie dann den Amazon Comprehend Entity Analysis-Ausgabeordner, die Amazon Comprehend Entity Analysis-Datei und die extrahierte Amazon .temp Comprehend-Datei aus. output

3. Wählen Sie auf der Registerkarte „Übersicht“ die Option Löschen aus.

4. Wählen Sie unter Objekte löschen die Option Objekte dauerhaft löschen? und geben Sie permanently delete in das Texteingabefeld ein.

5. Wählen Sie Delete objects (Objekte löschen).

Um Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen (AWS CLI)

1. Um alle Dateien und Ordner in Ihrem S3-Bucket mit Ausnahme der metadata Ordner data und zu löschen, verwenden Sie den Befehl remove im AWS CLI:

   Linux

   aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

2. Um sicherzustellen, dass die Objekte erfolgreich aus Ihrem S3-Bucket gelöscht wurden, überprüfen Sie dessen Inhalt mit dem Befehl list:

   Linux

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

Um Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen (AWS CLI)

1. Um alle Dateien und Ordner in Ihrem S3-Bucket mit Ausnahme der metadata Ordner data und zu löschen, verwenden Sie den Befehl remove im AWS CLI:

   Linux

   aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*"

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

2. Um sicherzustellen, dass die Objekte erfolgreich aus Ihrem S3-Bucket gelöscht wurden, überprüfen Sie dessen Inhalt mit dem Befehl list:

   Linux

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   macOS

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

   Windows

   aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/

   Wobei gilt:

   • amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets.

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