Membuat Workflow Tinjauan Manusia (API)

Anda dapat membuat alur kerja tinjauan manusia, ataudefinisi alur, menggunakan Amazon A2I,CreateFlowDefinitionoperasi.

Untuk contoh ini, Anda dapat menggunakan dokumen Anda sendiri di Amazon S3, atau Anda dapat mengunduhdokumen contoh inidan menyimpannya dalam bucket S3 Anda.

Pastikan bucket Amazon S3 berada di tempat yang samaAWSWilayah yang akan Anda gunakan untuk meneleponAnalyzeDocument. Untuk membuat bucket, ikuti petunjuk diBuat BucketdiPanduan Pengguna Amazon Simple Storage Service.

Prasyarat

Untuk menggunakan API Amazon A2I untuk membuat alur kerja tinjauan manusia, Anda harus menyelesaikan prasyarat berikut:

• Konfigurasikan peran IAM dengan izin untuk memanggil operasi Amazon A2I dan Amazon Textract Texact API. Untuk memulai, Anda dapat melampirkan kebijakan AWS, AmazonAugmentedaiFullAccess, dan AmazonTextractFullAccess ke peran IAM. Rekam peran IAM Amazon Resources Name (ARN) karena Anda akan membutuhkannya nanti.

  Untuk izin granular lainnya saat menggunakan Amazon Textract, lihatContoh Kebijakan Berbasis Identitas Amazon Textract. Untuk Amazon A2I, lihatIzin dan Keamanan di Amazon Augmented AIdiPanduan Developer Amazon SageMaker.

• Buat tim kerja pribadi dan rekam tim kerja ARN. Jika Anda adalah pengguna baru Amazon A2I, ikuti petunjuk diLangkah 1: Buat Tim Kerja (Konsol).

• Membuat template tugas pekerja. Ikuti petunjuknya diBuat Template Tugas Pekerjauntuk membuat template menggunakan konsol Amazon A2I. Saat Anda membuat template, pilihEkstraksi Form TeksturuntukJenis templat. Dalam template, gantis3_arndengan Amazon S3 ARN dokumen Anda. Tambahkan instruksi pekerja tambahan di<full-instructions header="Instructions"></full-instructions>.

  Jika Anda ingin melihat pratinjau template Anda, pastikan peran IAM Anda memiliki izin yang dijelaskan dalamAktifkan Pratinjau Template Tugas Pekerja.

  Setelah Anda membuat template Anda, rekam template tugas pekerja ARN.

Anda menggunakan sumber daya yang Anda buatPrasyaratuntuk mengonfigurasiCreateFlowDefinitionpermintaan. Dalam permintaan ini, Anda juga menentukan kondisi aktivasi dalam format JSON. Untuk mempelajari cara mengonfigurasi kondisi aktivasi Anda, lihatGunakan Kondisi Aktivasi Loop Manusia Skema JSON dengan Amazon Textract.

Membuat Alur Kerja Tinjauan Manusia (AWS SDK for Python (Boto3))

Untuk menggunakan contoh ini, gantimerahteks dengan spesifikasi dan sumber daya Anda.

Pertama, encode kondisi aktivasi Anda menjadi objek JSON menggunakan kode berikut. Ini memicu tinjauan manusia jika Amazon Textract mengembalikan skor kepercayaan yang kurang dari 99 untukAlamat suratdan nilainya, atau jika ia mengembalikan skor kepercayaan kurang dari 90 untuk setiap pasangan kunci-nilai terdeteksi dalam dokumen. Jika Anda menggunakan dokumen sampel yang disediakan dalam contoh ini, kondisi aktivasi ini membuat tugas tinjauan manusia.

import json

humanLoopActivationConditions = json.dumps("{
                "Conditions": [
                    {
                        "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
                        "ConditionParameters": {
                            "ImportantFormKey": "Mail Address",
                            "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 99,
                            "WordBlockConfidenceLessThan": 99
                        }
                    },
                    {
                        "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
                        "ConditionParameters": {
                            "ImportantFormKey": "*",
                            "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 90,
                            "WordBlockConfidenceLessThan": 90
                        }
                    }
                ]
            }"
)

GunakanhumanLoopActivationConditionsuntuk mengonfigurasicreate_flow_definitionpermintaan. Contoh berikut menggunakan SDK for Python (Boto3) untuk memanggilcreate_flow_definitionWilayah AWS us-west-2. Ini menentukan menggunakan tim kerja pribadi.

response = client.create_flow_definition(
    FlowDefinitionName='string',
    HumanLoopRequestSource={
         'AwsManagedHumanLoopRequestSource': "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1"
    }, 
    HumanLoopActivationConfig={
        'HumanLoopActivationConditionsConfig': {
            'HumanLoopActivationConditions': humanLoopActivationConditions
        }
    },
    HumanLoopConfig={
        'WorkteamArn': "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:workteam/private-crowd/work-team-name",
        'HumanTaskUiArn': "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:human-task-ui/worker-task-template-name",
        'TaskTitle': "Add a task title",
        'TaskDescription': "Describe your task",
        'TaskCount': 1,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 3600,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 86400,
        'TaskKeywords': ["Document Review", "Content Review"]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/prefix/",
    },
    RoleArn="arn:aws:iam::111122223333:role/role-name"
)