Aktivieren der generativen Anrufzusammenfassung

Anmerkung

Bereitgestellt von Amazon Bedrock: AWS implementiert automatisierte Missbrauchserkennung. Da die durch generative KI gestützte Zusammenfassung nach erfolgtem Kontakt auf Amazon Bedrock basiert, können Benutzer die in Amazon Bedrock implementierten Kontrollen zur Durchsetzung von Sicherheit und dem verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in vollem Umfang nutzen.

Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Verwendung der generativen Anrufzusammenfassung mit einem Auftrag zur Analyse nach dem Anruf:

AWS Management Console

Aktivieren Sie im Bereich „Zusammenfassung“ die Option „Generative Anrufzusammenfassung“, um eine Zusammenfassung in der Ausgabe zu erhalten.

AWS CLI

In diesem Beispiel werden der Befehl start-call-analytics-job und der Parameter Settings mit den Subparametern Summarization verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter StartCallAnalyticsJob.

aws transcribe start-call-analytics-job \
--region us-west-2 \
--call-analytics-job-name my-first-call-analytics-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-location s3://DOC-EXAMPLE-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}}'
    

Hier ein weiteres Beispiel mit dem Befehl start-call-analytics-job und einem Anforderungstext, der eine Zusammenfassung für diesen Auftrag aktiviert.

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

Die Datei my-call-analytics-job.json enthält den folgenden Anforderungstext.

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

AWS SDK for Python (Boto3)

In diesem Beispiel wird mithilfe der Methode AWS SDK for Python (Boto3) start_call_analytics_job ein Call Analytics mit aktivierter Zusammenfassung gestartet. Weitere Informationen finden Sie unter StartCallAnalyticsJob.

Weitere Beispiele für die Verwendung der AWS SDKs, einschließlich funktionsspezifischer, szenarienspezifischer und serviceübergreifender Beispiele, finden Sie im Kapitel. Codebeispiele für Amazon Transcribe mit SDKs AWS

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
output_location = "s3://DOC-EXAMPLE-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)