啟用生成式通話摘要 - Amazon Transcribe

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

啟用生成式通話摘要

注意

由 Amazon 基岩提供支援： AWS 實作自動濫用偵測。因為採用生成式 AI 技術的聯絡後摘要是建立在 Amazon Bedrock 的基礎上，所以使用者可以充分利用 Amazon Bedrock 中實作的控制措施，強制執行人工智慧 (AI) 的安全、保障和負責任使用目標。

若要使用生成式通話摘要搭配通話後分析作業，請參閱下列範例：

在「摘要」面板中啟用「生成式通話摘要」，以在輸出中接收摘要。

Amazon Transcribe 控制台屏幕截圖：「呼叫分析工作」頁面。

此範例使用 start-call-analytics-job 命令和 Settings 參數搭配 Summarization 子參數。如需詳細資訊，請參閱 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}}'

以下是使用 start-call-analytics-job 命令的另一個範例，以及啟用該作業摘要的請求本文。


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

檔案 my-call-analytics-job.json 包含以下請求主文。


{
  "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
    }
  }
}

此範例會使用啟動呼叫分析，並 AWS SDK for Python (Boto3) 使用 start_call_ Analytics_job 方法啟動摘要功能。如需詳細資訊，請參閱 StartCallAnalyticsJob。

如需使用 AWS SDK 的其他範例，包括特定功能、案例和跨服務範例，請參閱本章。使用 SDK 進行 Amazon Transcribe 的代碼示例 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)