通話の生成要約の有効化

注記

Amazon Bedrock を搭載： AWS 自動不正使用検出を実装。生成 AI によるコンタクト後の要約は Amazon Bedrock 上に構築されているため、ユーザーは Amazon Bedrock に実装されている制御を最大限に活用して、人工知能 (AI) の安全性、セキュリティ、責任ある使用を適用できます。

通話の生成要約を通話後の分析ジョブで使用するには、以下の例を参照してください。

AWS Management Console

[要約] パネルで、[通話の生成要約] を有効にすると、概要が出力に表示されます。

AWS CLI

この例では、start-call-analytics-job コマンドと Settings パラメータを Summarization のサブパラメータで使用しています。詳細については、「StartCallAnalyticsJob」を参照してください。

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}}'
    

次に、start-call-analytics-job コマンドと、ジョブの要約を有効にするリクエストボディを使用した別の例を示します。

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

ファイル my-call-analytics-job.json には、次のリクエストボディが含まれています。

{
  "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)

この例では、 を使用して AWS SDK for Python (Boto3) 、start_call_analytics_job メソッドを使用して要約を有効にしたコール分析を開始します。詳細については、「StartCallAnalyticsJob」を参照してください。

機能固有の例、シナリオ例、クロスサービス例など、 AWS SDKs「」のSDK を使用した Amazon Transcribe のコード例 AWS SDKs章を参照してください。

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)