Toplantı notları işbirliğinin çok önemli bir parçasıdır, ancak çoğu zaman gözden kaçarlar. Tartışmaları yönetmek, yakından dinlemek ve not yazmak arasında önemli bilgilerin kaydedilmeden kaybolması kolaydır. Notlar alındığında bile düzensiz veya okunaksız olabilir, bu da onları işe yaramaz hale getirebilir.

Bu yazıda nasıl kullanılacağını araştırıyoruz Amazon Yazısı ve Amazon Ana Kayası Video veya ses kayıtlarının temiz, kısa özetlerini otomatik olarak oluşturmak için. İster şirket içi bir ekip toplantısı, ister konferans oturumu ya da kazanç görüşmesi olsun, bu yaklaşım saatlerce süren içeriği dikkat çekici noktalara ayırmanıza yardımcı olabilir.

Bir proje ekibi toplantısını yazıya dökmek ve Amazon Bedrock ile ilgili önemli çıkarımları özetlemek için bir çözüm üzerinde yürüyoruz. Ayrıca bu çözümü kurs dersleri, röportajlar ve satış görüşmeleri gibi diğer yaygın senaryolar için nasıl özelleştirebileceğinizi de tartışıyoruz. Not alma sürecinizi basitleştirmek ve otomatikleştirmek için okumaya devam edin.

Çözüme genel bakış

Amazon Transcribe ile Amazon Bedrock'u birleştirerek zamandan tasarruf edebilir, içgörüler elde edebilir ve iş birliğini geliştirebilirsiniz. Amazon Transcribe, uygulamalara konuşmayı metne dönüştürme özelliğini eklemeyi kolaylaştıran bir otomatik konuşma tanıma (ASR) hizmetidir. Sesi doğru bir şekilde metne dönüştürmek için gelişmiş derin öğrenme teknolojilerini kullanır. Amazon Bedrock, AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ve Amazon gibi önde gelen AI şirketlerinin yüksek performanslı temel modelleri (FM'ler) seçeneklerini tek bir API ile geniş bir yelpazede sunan, tümüyle yönetilen bir hizmettir. Üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak için ihtiyacınız olan yetenekler. Amazon Bedrock ile çeşitli en iyi FM'leri kolayca deneyebilir ve ince ayar ve Alma Artırılmış Üretim (RAG) gibi teknikleri kullanarak bunları verilerinizle özel olarak özelleştirebilirsiniz.

Bu yazıda sunulan çözüm, bir AWS Basamak İşlevleri belirlenen konuma bir kayıt yüklediğinizde tetiklenen durum makinesi Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) kovası. Step Functions, AWS hizmetlerindeki bileşenleri düzenlemek ve bağlamak için sunucusuz iş akışları oluşturmanıza olanak tanır. Uygulama mantığına odaklanabilmeniz için temeldeki karmaşıklığı ele alır. Görevleri koordine etmek, dağıtılmış işleme, ETL (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) ve iş süreci otomasyonu için kullanışlıdır.

Aşağıdaki diyagram üst düzey çözüm mimarisini göstermektedir.

Çözüm iş akışı aşağıdaki adımları içerir:

1. Kullanıcı bir kaydı S3 varlık kümesinde saklar.
2. Bu eylem, Step Functions transkripsiyon ve özetleme durumu makinesini tetikler.
3. Durum makinesinin bir parçası olarak AWS Lambda Amazon Transcribe'ı kullanarak kaydı metne dönüştüren ve transkripsiyonu varlık grubunda saklayan işlev tetiklenir.
4. İkinci bir Lambda işlevi, transkripsiyonu alır ve Amazon Bedrock'taki Antropik Claude modelini kullanarak bir özet oluşturur.
5. Son olarak, son bir Lambda işlevi şunu kullanır: Amazon Basit Bildirim Servisi (Amazon SNS) alıcıya kaydın bir özetini göndermek için.

Bu çözüm, Amazon Ana Kayasındaki Antropik Claude'un bulunduğu Bölgelerde desteklenir mevcut.

Durum makinesi belirli görevleri gerçekleştirmek için gereken adımları düzenler. Aşağıdaki diyagram ayrıntılı süreci göstermektedir.

Önkoşullar

Amazon Bedrock kullanıcılarının, kullanıma sunulmadan önce modellere erişim talebinde bulunmaları gerekir. Bu tek seferlik bir eylemdir. Bu çözüm için Amazon Bedrock'ta Anthropic Claude (Anthropic Claude Instant değil) modeline erişimi etkinleştirmeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz. Model erişimi.

Çözüm kaynaklarını dağıtın

Çözüm bir kullanılarak dağıtılır AWS CloudFormation üzerinde bulunan şablon GitHub repoAWS hesabınızda gerekli kaynakları otomatik olarak sağlamak için. Şablon aşağıdaki parametreleri gerektirir:

• Özet göndermek için kullanılan e-posta adresi – Özet bu adrese gönderilecektir. Ek bildirimler almadan önce ilk Amazon SNS onay e-postasını onaylamanız gerekir.
• Özet talimatlar – Bunlar özeti oluşturmak için Amazon Bedrock modeline verilen talimatlardır.

Çözümü çalıştırın

Çözümü AWS CloudFormation kullanarak dağıttıktan sonra aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. CloudFormation yığınını oluşturduktan birkaç dakika sonra alacağınız Amazon SNS e-posta onayını onaylayın.
2. AWS CloudFormation konsolunda yeni oluşturduğunuz yığına gidin.
3. yığının üzerinde Çıkışlar sekmesine gidin ve ilişkili değeri arayın AssetBucketName; şöyle bir şeye benzeyecek summary-generator-assetbucket-xxxxxxxxxxxxx.
4. Amazon S3 konsolunda varlık grubunuza gidin.

Burası kayıtlarınızı yükleyeceğiniz yerdir. Geçerli dosya formatları MP3, MP4, WAV, FLAC, AMR, OGG ve WebM'dir.

5. Kaydınızı şuraya yükleyin: recordings klasör.

Kayıtların yüklenmesi Step Functions durum makinesini otomatik olarak tetikleyecektir. Bu örnek için, örnek bir ekip toplantısı kaydını kullanıyoruz. sample-recording GitHub deposunun dizini.

6. Step Functions konsolunda özet oluşturucu durum makinesine gidin.
7. Durumla birlikte çalıştırılan durum makinesinin adını seçin Koşu.

Burada durum makinesinin kaydı işlerken ilerleyişini izleyebilirsiniz.

8. Kendine ulaştıktan sonra başarı durumunda, kaydın e-postayla özetini alacaksınız.

Alternatif olarak, S3 varlıkları grubuna gidebilir ve transkriptleri oradaki transkriptler klasöründe görüntüleyebilirsiniz.

Özeti inceleyin

CloudFormation yığınını oluşturduğunuzda sağladığınız adrese kayıt özeti e-postayla gönderilecektir. Birkaç dakika içinde e-postayı almazsanız yığını oluşturduktan sonra almanız gereken Amazon SNS onay e-postasını kabul ettiğinizden emin olun ve ardından kaydı yeniden yükleyin; bu, özet sürecini tetikleyecektir.

Bu çözüm, çözümü test etmek için kullanabileceğiniz sahte bir ekip toplantısı kaydını içerir. Özet aşağıdaki örneğe benzer görünecektir. Ancak üretken yapay zekanın doğası gereği çıktınız biraz farklı görünecek ancak içeriğin birbirine yakın olması gerekiyor.

İşte stand-up'tan önemli noktalar:

• Joe, EDU1 görevinin mevcut durumunu incelemeyi bitirdi ve gelecekteki durumu geliştirmek için yeni bir görev oluşturdu. Bu yeni görev, önceliklendirilecek biriktirme listesindedir. Şu anda EDU2'yi başlatıyor ancak kaynak seçiminde engellendi.
• Rob, en iyi uygulamalara dayanarak SLG1 için bir etiketleme stratejisi oluşturdu ancak tek tip bir yaklaşıma uyum sağlamak için kendi stratejilerini oluşturan diğer ekiplerle koordinasyon sağlaması gerekebilir. Etiketleme stratejilerini koordine etmek için yeni bir görev oluşturuldu.
• Rob, SLG2 için hata ayıklamada ilerleme kaydetti ancak ek yardıma ihtiyacı olabilir. Ekstra kaynak elde etmek için zaman tanımak amacıyla bu görev Sprint 2'ye taşınacak.

Sonraki Adımlar:

• Joe, kaynak seçimine karar verilene kadar EDU2 üzerinde çalışmaya devam edecek
• Ekipler arasında etiketleme stratejilerini koordine etmek için yeni göreve öncelik verilecek
• SLG2 Sprint 2'ye taşındı
• Stand-up'lar gelecek haftadan itibaren Pazartesi günlerine taşınacak

Çözümü genişlet

Artık çalışan bir çözümünüz olduğuna göre, çözümü özel kullanım durumlarınıza göre özelleştirmek için bazı potansiyel fikirleri burada bulabilirsiniz:

• Mevcut kaynak içeriğinize ve istediğiniz çıktılara uyacak şekilde süreci değiştirmeyi deneyin:
  • Transkriptlerin mevcut olduğu durumlarda, mevcut metin tabanlı veya PDF tabanlı transkripsiyonları almak için alternatif bir Step Functions iş akışı oluşturun.
  • Alıcıları e-posta yoluyla bilgilendirmek için Amazon SNS'yi kullanmak yerine çıktıyı ekip işbirliği sitesi gibi farklı bir uç noktaya veya ekibin sohbet kanalına göndermek için kullanabilirsiniz.
• Kullanım durumunuza özel çıktılar üretmek için Amazon Bedrock'a sağlanan CloudFormation yığın parametresinin özet talimatlarını değiştirmeyi deneyin (bu, üretken yapay zeka istemidir):
  • Bir şirketin kazanç tahminini özetlerken, modelin potansiyel ümit verici fırsatlara, endişe duyulan alanlara ve izlemeye devam etmeniz gereken şeylere odaklanmasını sağlayabilirsiniz.
  • Bunu bir ders dersini özetlemek için kullanıyorsanız, model yaklaşan ödevleri belirleyebilir, temel kavramları özetleyebilir, gerçekleri listeleyebilir ve kayıttan herhangi bir küçük konuşmayı filtreleyebilir.
• Aynı kayıt için farklı izleyicilere yönelik farklı özetler oluşturun:
  • Mühendislerin özetleri tasarım kararlarına, teknik zorluklara ve gelecek teslimatlara odaklanır.
  • Proje yöneticilerinin özetleri zaman çizelgelerine, maliyetlere, teslimatlara ve eylem öğelerine odaklanır.
  • Proje sponsorları, proje durumu ve üst kademelere iletme konusunda kısa bir güncelleme alır.
  • Daha uzun kayıtlar için farklı ilgi ve zaman ayırma düzeylerine göre özetler oluşturmayı deneyin. Örneğin, tek bir cümle, tek bir paragraf, tek bir sayfa veya derinlemesine bir özet oluşturun. İsteme ek olarak, max_tokens_to_sample Farklı içerik uzunluklarına uyum sağlayacak parametre.

Temizlemek

Çözümü temizlemek için daha önce oluşturduğunuz CloudFormation yığınını silin. Yığını silmenin varlık paketini silmeyeceğini unutmayın. Artık kayıtlara veya transkriptlere ihtiyacınız yoksa bu grubu ayrı olarak silebilirsiniz. Amazon Transcribe, transkripsiyon işlerini 90 gün sonra otomatik olarak silecektir ancak bu tarihten önce bunları manuel olarak silebilirsiniz.

Sonuç

Bu yazıda, video veya ses kayıtlarının temiz, kısa özetlerini otomatik olarak oluşturmak için Amazon Transcribe ve Amazon Bedrock'un nasıl kullanılacağını araştırdık. Amazon Bedrock, Amazon Transcribe ve diğer AWS AI hizmetlerini değerlendirmeye devam etmenizi öneririz. Amazon Metin Yazısı, Amazon Tercüme, ve Amazon Rekognisyon, iş hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceklerini görmek için.

Yazarlar Hakkında

Rob Barnes AWS Profesyonel Hizmetler'in baş danışmanıdır. Otomasyon yoluyla karmaşık, çok hesaplı AWS ortamlarında güvenlik ve uyumluluk gereksinimlerini geniş ölçekte karşılamak için müşterilerimizle birlikte çalışır.

Jason Stehle New England bölgesinde bulunan AWS'de Kıdemli Çözüm Mimarıdır. AWS yeteneklerini, karşılaştıkları en büyük iş zorluklarına uygun hale getirmek için müşterilerle birlikte çalışıyor. İş dışında zamanını ailesiyle birlikte bir şeyler inşa ederek ve çizgi roman filmleri izleyerek geçiriyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-summaries-of-recordings-using-generative-ai-with-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe/