생성형 통화 요약 활성화

참고

Amazon Bedrock 제공: 자동 악용 탐지 AWS 기능을 구현합니다. 생성형 AI 기반의 고객 응대 후 요약은 Amazon Bedrock을 기반으로 구축되었으므로 사용자는 Amazon Bedrock에 구현된 제어 기능을 최대한 활용하여 안전, 보안 및 인공 지능(AI)의 책임 있는 사용을 강화할 수 있습니다.

통화 후 분석 작업에서 생성형 통화 요약을 사용하려면 다음 예시를 참조하세요.

AWS Management Console

요약 패널에서 생성형 통화 요약을 활성화하면 출력에서 요약을 받을 수 있습니다.

AWS CLI

이 예시에서는 start-call-analytics-job 명령과 Settings 파라미터 및 Summarization 하위 파라미터를 사용합니다. 자세한 정보는 StartCallAnalyticsJob을 참조하세요.

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}}'
    

다음은 start-call-analytics-job 명령을 사용하는 또 다른 예 및 해당 작업의 요약을 활성화하는 요청 본문입니다.

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

my-call-analytics-job.json 파일에는 다음과 같은 요청 본문이 포함되어 있습니다.

{
  "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)

이 예제에서는 start_call_analytics_job 메서드를 사용하여 요약이 활성화된 상태에서 통화 분석을 시작하는 AWS SDK for Python (Boto3) 데 사용합니다. 자세한 정보는 StartCallAnalyticsJob을 참조하세요.

기능별, 시나리오 및 크로스 서비스 예제를 포함하여 AWS SDK를 사용하는 추가 예제는 이 장을 참조하십시오. SDK를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제 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)