Les notes de réunion sont un élément crucial de la collaboration, mais elles passent souvent entre les mailles du filet. Entre diriger des discussions, écouter attentivement et rédiger des notes, il est facile que des informations clés s'échappent sans être enregistrées. Même lorsque des notes sont capturées, elles peuvent être désorganisées ou illisibles, les rendant inutiles.
Dans cet article, nous explorons comment utiliser Amazon Transcribe et de Socle amazonien pour générer automatiquement des résumés clairs et concis d’enregistrements vidéo ou audio. Qu'il s'agisse d'une réunion d'équipe interne, d'une session de conférence ou d'un appel sur les résultats, cette approche peut vous aider à distiller des heures de contenu jusqu'aux points saillants.
Nous passons en revue une solution pour transcrire une réunion d'équipe de projet et résumons les principaux points à retenir avec Amazon Bedrock. Nous expliquons également comment vous pouvez personnaliser cette solution pour d'autres scénarios courants tels que des cours magistraux, des entretiens et des appels commerciaux. Lisez la suite pour simplifier et automatiser votre processus de prise de notes.
Vue d'ensemble de la solution
En combinant Amazon Transcribe et Amazon Bedrock, vous pouvez gagner du temps, capturer des informations et améliorer la collaboration. Amazon Transcribe est un service de reconnaissance vocale automatique (ASR) qui facilite l'ajout de fonctionnalités de synthèse vocale aux applications. Il utilise des technologies avancées d’apprentissage en profondeur pour transcrire avec précision l’audio en texte. Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui offre un choix de modèles de base (FM) hautes performances provenant de grandes sociétés d'IA telles que AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI et Amazon avec une seule API, ainsi qu'un large ensemble de capacités dont vous avez besoin pour créer des applications d’IA génératives. Avec Amazon Bedrock, vous pouvez facilement expérimenter une variété de FM de premier plan et les personnaliser en privé avec vos données à l'aide de techniques telles que le réglage fin et la génération augmentée de récupération (RAG).
La solution présentée dans cet article est orchestrée à l'aide d'un Fonctions d'étape AWS machine à états qui est déclenchée lorsque vous téléchargez un enregistrement sur le site désigné Service de stockage simple Amazon (Amazon S3). Step Functions vous permet de créer des flux de travail sans serveur pour orchestrer et connecter les composants entre les services AWS. Il gère la complexité sous-jacente afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique de l'application. Il est utile pour la coordination des tâches, le traitement distribué, l'ETL (extraction, transformation et chargement) et l'automatisation des processus métier.
Le schéma suivant illustre l'architecture de la solution de haut niveau.
Le workflow de la solution comprend les étapes suivantes :
- Un utilisateur stocke un enregistrement dans le compartiment d'actifs S3.
- Cette action déclenche la machine à états de transcription et de résumé Step Functions.
- En tant que partie intégrante de la machine d'état, un AWS Lambda La fonction est déclenchée, qui transcrit l'enregistrement à l'aide d'Amazon Transcribe et stocke la transcription dans le compartiment d'actifs.
- Une deuxième fonction Lambda récupère la transcription et génère un résumé à l'aide du modèle Anthropic Claude dans Amazon Bedrock.
- Enfin, une dernière fonction Lambda utilise Service de notification simple d'Amazon (Amazon SNS) pour envoyer un résumé de l'enregistrement au destinataire.
Cette solution est prise en charge dans les régions où Anthropic Claude sur Amazon Bedrock est présent. disponibles.
La machine à états orchestre les étapes pour effectuer les tâches spécifiques. Le diagramme suivant illustre le processus détaillé.
Pré-requis
Les utilisateurs d'Amazon Bedrock doivent demander l'accès aux modèles avant qu'ils ne soient disponibles. Il s'agit d'une action ponctuelle. Pour cette solution, vous devrez activer l'accès au modèle Anthropic Claude (et non Anthropic Claude Instant) dans Amazon Bedrock. Pour plus d'informations, reportez-vous à Accès au modèle.
Déployer les ressources de la solution
La solution est déployée à l'aide d'un AWS CloudFormation modèle, trouvé sur le GitHub repo, pour provisionner automatiquement les ressources nécessaires dans votre compte AWS. Le modèle nécessite les paramètres suivants :
- Adresse e-mail utilisée pour envoyer le résumé – Le résumé sera envoyé à cette adresse. Vous devez accuser réception de l'e-mail de confirmation Amazon SNS initial avant de recevoir des notifications supplémentaires.
- Instructions récapitulatives – Ce sont les instructions données au modèle Amazon Bedrock pour générer le résumé.
Exécutez la solution
Après avoir déployé la solution à l'aide d'AWS CloudFormation, procédez comme suit :
- Accusez réception de l'e-mail de confirmation Amazon SNS que vous devriez recevoir quelques instants après la création de la pile CloudFormation.
- Sur la console AWS CloudFormation, accédez à la pile que vous venez de créer.
- Sur la pile Sortie et recherchez la valeur associée à
AssetBucketName
; ça ressemblera à quelque chose commesummary-generator-assetbucket-xxxxxxxxxxxxx
. - Sur la console Amazon S3, accédez à votre compartiment d'actifs.
C'est ici que vous téléchargerez vos enregistrements. Les formats de fichiers valides sont MP3, MP4, WAV, FLAC, AMR, OGG et WebM.
- Téléchargez votre enregistrement sur le
recordings
dossier.
Le téléchargement des enregistrements déclenchera automatiquement la machine à états Step Functions. Pour cet exemple, nous utilisons un exemple d'enregistrement de réunion d'équipe dans le sample-recording
répertoire du référentiel GitHub.
- Sur la console Step Functions, accédez à la machine d'état du générateur de résumé.
- Choisissez le nom de la machine d'état exécutée avec le statut Fonctionnement.
Ici, vous pouvez suivre la progression de la machine à états pendant qu'elle traite l'enregistrement.
- Après avoir atteint son en ligne état, vous devriez recevoir par courrier électronique un résumé de l’enregistrement.
Vous pouvez également accéder au compartiment d'actifs S3 et y afficher la transcription dans le dossier des transcriptions.
Consultez le résumé
Vous recevrez le résumé de l'enregistrement par e-mail à l'adresse que vous avez fournie lors de la création de la pile CloudFormation. Si vous ne recevez pas l'e-mail dans quelques instants, assurez-vous d'avoir accusé réception de l'e-mail de confirmation Amazon SNS que vous auriez dû recevoir après avoir créé la pile, puis téléchargez à nouveau l'enregistrement, ce qui déclenchera le processus de résumé.
Cette solution comprend un enregistrement de réunion d'équipe simulée que vous pouvez utiliser pour tester la solution. Le résumé ressemblera à l’exemple suivant. Cependant, en raison de la nature de l’IA générative, votre résultat sera un peu différent, mais le contenu doit être proche.
Voici les points clés du stand-up :
- Joe a terminé d'examiner l'état actuel de la tâche EDU1 et a créé une nouvelle tâche pour développer l'état futur. Cette nouvelle tâche est en retard et doit être priorisée. Il commence maintenant EDU2 mais est bloqué sur la sélection des ressources.
- Rob a créé une stratégie de marquage pour SLG1 basée sur les meilleures pratiques, mais devra peut-être se coordonner avec d'autres équipes qui ont créé leurs propres stratégies, pour s'aligner sur une approche uniforme. Une nouvelle tâche a été créée pour coordonner les stratégies de marquage.
- Rob a progressé dans le débogage de SLG2 mais peut avoir besoin d'une aide supplémentaire. Cette tâche sera déplacée vers Sprint 2 pour laisser le temps d'obtenir des ressources supplémentaires.
Prochaines étapes:
- Joe continuera à travailler sur EDU2 autant que possible jusqu'à ce que la sélection des ressources soit décidée.
- Nouvelle tâche à prioriser pour coordonner les stratégies de marquage entre les équipes
- SLG2 déplacé vers Sprint 2
- Les standups seront déplacés le lundi à partir de la semaine prochaine
Développez la solution
Maintenant que vous disposez d’une solution fonctionnelle, voici quelques idées potentielles pour personnaliser la solution en fonction de vos cas d’utilisation spécifiques :
- Essayez de modifier le processus pour l'adapter à votre contenu source disponible et aux résultats souhaités :
- Pour les situations où des transcriptions sont disponibles, créez un autre flux de travail Step Functions pour ingérer les transcriptions existantes au format texte ou PDF.
- Au lieu d'utiliser Amazon SNS pour informer les destinataires par e-mail, vous pouvez l'utiliser pour envoyer le résultat à un autre point de terminaison, tel qu'un site de collaboration d'équipe, ou au canal de discussion de l'équipe.
- Essayez de modifier le paramètre de pile d'instructions récapitulatives CloudFormation fourni à Amazon Bedrock pour produire des sorties spécifiques à votre cas d'utilisation (il s'agit de l'invite d'IA générative) :
- Lorsque vous résumez l'appel aux résultats d'une entreprise, vous pouvez demander au modèle de se concentrer sur les opportunités prometteuses potentielles, les domaines de préoccupation et les éléments que vous devez continuer à surveiller.
- Si vous l'utilisez pour résumer un cours magistral, le modèle pourrait identifier les devoirs à venir, résumer les concepts clés, énumérer les faits et filtrer toute petite discussion de l'enregistrement.
- Pour un même enregistrement, créez différents résumés pour différents publics :
- Les résumés des ingénieurs se concentrent sur les décisions de conception, les défis techniques et les livrables à venir.
- Les résumés des chefs de projet se concentrent sur les délais, les coûts, les livrables et les mesures à prendre.
- Les sponsors du projet reçoivent une brève mise à jour sur l'état du projet et les escalades.
- Pour des enregistrements plus longs, essayez de générer des résumés pour différents niveaux d'intérêt et d'engagement de temps. Par exemple, créez une seule phrase, un seul paragraphe, une seule page ou un résumé détaillé. En plus de l'invite, vous souhaiterez peut-être ajuster le
max_tokens_to_sample
paramètre pour s’adapter à différentes longueurs de contenu.
Nettoyer
Pour nettoyer la solution, supprimez la pile CloudFormation que vous avez créée précédemment. Notez que la suppression de la pile ne supprimera pas le compartiment d'actifs. Si vous n'avez plus besoin des enregistrements ou des transcriptions, vous pouvez supprimer ce compartiment séparément. Amazon Transcribe supprimera automatiquement les tâches de transcription après 90 jours, mais vous pouvez les supprimer manuellement avant cette date.
Conclusion
Dans cet article, nous avons expliqué comment utiliser Amazon Transcribe et Amazon Bedrock pour générer automatiquement des résumés clairs et concis d'enregistrements vidéo ou audio. Nous vous encourageons à continuer d'évaluer Amazon Bedrock, Amazon Transcribe et d'autres services AWS AI, comme Extrait d'Amazon, Amazon Traduireet une Amazon Reconnaissance, pour voir comment ils peuvent vous aider à atteindre vos objectifs commerciaux.
À propos des auteurs
Rob Barnes est un consultant principal pour AWS Professional Services. Il travaille avec nos clients pour répondre aux exigences de sécurité et de conformité à grande échelle dans des environnements AWS complexes et multi-comptes grâce à l'automatisation.
Jason Stehle est un architecte de solutions senior chez AWS, basé dans la région de la Nouvelle-Angleterre. Il travaille avec les clients pour aligner les fonctionnalités AWS sur leurs plus grands défis commerciaux. En dehors du travail, il passe son temps à construire des objets et à regarder des films de bandes dessinées avec sa famille.
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- PlatoAiStream. Intelligence Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- PlatonESG. Carbone, Technologie propre, Énergie, Environnement, Solaire, La gestion des déchets. Accéder ici.
- PlatoHealth. Veille biotechnologique et essais cliniques. Accéder ici.
- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-summaries-of-recordings-using-generative-ai-with-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe/
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