Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Tutorial: Memulai Menggunakan Amazon A2I API
Tutorial ini menjelaskan API operasi yang dapat Anda gunakan untuk memulai menggunakan Amazon A2I.
Untuk menggunakan Notebook Jupyter untuk menjalankan operasi ini, pilih Notebook Jupyter dari Kasus Penggunaan dan Contoh Menggunakan Amazon A2I dan gunakan Menggunakan Instans SageMaker Notebook dengan Notebook Amazon A2I Jupyter untuk mempelajari cara menggunakannya dalam instance notebook. SageMaker
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang API operasi yang dapat Anda gunakan dengan Amazon A2I, lihat. Gunakan API di Amazon Augmented AI
Buat Tim Kerja Pribadi
Anda dapat membuat tim kerja pribadi dan menambahkan diri Anda sebagai pekerja sehingga Anda dapat melihat pratinjau Amazon A2I.
Jika Anda tidak terbiasa dengan Amazon Cognito, kami sarankan Anda menggunakan SageMaker konsol untuk membuat tenaga kerja pribadi dan menambahkan diri Anda sebagai pekerja swasta. Untuk petunjuk, silakan lihat Langkah 1: Buat Tim Kerja.
Jika Anda terbiasa dengan Amazon Cognito, Anda dapat menggunakan instruksi berikut untuk membuat tim kerja pribadi menggunakan. SageMaker API Setelah Anda membuat tim kerja, perhatikan tim kerja ARN (WorkteamArn).
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang tenaga kerja pribadi dan konfigurasi lain yang tersedia, lihat. Tenaga kerja swasta
Buat tenaga kerja pribadi
Jika Anda belum membuat tenaga kerja pribadi, Anda dapat melakukannya menggunakan kumpulan pengguna Amazon Cognito. Pastikan Anda telah menambahkan diri Anda ke kumpulan pengguna ini. Anda dapat membuat tim kerja pribadi menggunakan AWS SDK for Python (Boto3)
create_workforcefungsi. Untuk bahasa khusus lainnyaSDKs, lihat daftar di. CreateWorkforce
response = client.create_workforce(
CognitoConfig={
"UserPool": "Pool_ID",
"ClientId": "app-client-id"
},
WorkforceName="workforce-name"
)
Buat tim kerja pribadi
Setelah Anda membuat tenaga kerja pribadi di AWS Wilayah untuk mengkonfigurasi dan memulai lingkaran manusia Anda, Anda dapat membuat tim kerja pribadi menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) create_workteamfungsi. Untuk bahasa khusus lainnyaSDKs, lihat daftar di. CreateWorkteam
response = client.create_workteam(
WorkteamName="work-team-name",
WorkforceName= "workforce-name",
MemberDefinitions=[
{
"CognitoMemberDefinition": {
"UserPool": "<aws-region>_ID",
"UserGroup": "user-group",
"ClientId": "app-client-id"
},
}
]
)
Akses tim kerja Anda ARN sebagai berikut:
workteamArn = response["WorkteamArn"]
Buat daftar tim kerja pribadi di akun Anda
Jika Anda telah membuat tim kerja pribadi, Anda dapat membuat daftar semua tim kerja yang diberikan AWS Wilayah di akun Anda menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) list_workteamsfungsi. Untuk bahasa khusus lainnyaSDKs, lihat daftar di. ListWorkteams
response = client.list_workteams()
Jika Anda memiliki banyak tim kerja di akun Anda, Anda mungkin ingin menggunakanMaxResults,SortBy, dan NameContains memfilter hasil Anda.
Buat Alur Kerja Tinjauan Manusia
Anda dapat membuat alur kerja tinjauan manusia menggunakan operasi Amazon CreateFlowDefinition A2I. Sebelum membuat alur kerja tinjauan manusia, Anda perlu membuat UI tugas manusia. Anda dapat melakukan ini dengan CreateHumanTaskUi operasi.
Jika Anda menggunakan Amazon A2I dengan integrasi Amazon Textract atau Amazon Rekognition, Anda dapat menentukan kondisi aktivasi menggunakan file. JSON
Buat UI Tugas Manusia
Jika Anda membuat alur kerja tinjauan manusia untuk digunakan dengan integrasi Amazon Ttract atau Amazon Rekognition, Anda perlu menggunakan dan memodifikasi templat tugas pekerja yang sudah dibuat sebelumnya. Untuk semua integrasi kustom, Anda dapat menggunakan template tugas pekerja kustom Anda sendiri. Gunakan tabel berikut untuk mempelajari cara membuat UI tugas manusia menggunakan templat tugas pekerja untuk dua integrasi bawaan. Ganti template dengan milik Anda sendiri untuk menyesuaikan permintaan ini.
- Amazon Textract – Key-value pair extraction
-
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang template ini, lihatContoh Template Kustom untuk Amazon Texttract.
template = r"""
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
{% capture s3_uri %}http://s3.amazonaws.com/{{ task.input.aiServiceRequest.document.s3Object.bucket }}/{{ task.input.aiServiceRequest.document.s3Object.name }}{% endcapture %}
<crowd-form>
<crowd-textract-analyze-document
src="{{ s3_uri | grant_read_access }}"
initial-value="{{ task.input.selectedAiServiceResponse.blocks }}"
header="Review the key-value pairs listed on the right and correct them if they don"t match the following document."
no-key-edit=""
no-geometry-edit=""
keys="{{ task.input.humanLoopContext.importantFormKeys }}"
block-types='["KEY_VALUE_SET"]'>
<short-instructions header="Instructions">
<p>Click on a key-value block to highlight the corresponding key-value pair in the document.
</p><p><br></p>
<p>If it is a valid key-value pair, review the content for the value. If the content is incorrect, correct it.
</p><p><br></p>
<p>The text of the value is incorrect, correct it.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/correct-value-text.png">
</p><p><br></p>
<p>A wrong value is identified, correct it.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/correct-value.png">
</p><p><br></p>
<p>If it is not a valid key-value relationship, choose No.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/not-a-key-value-pair.png">
</p><p><br></p>
<p>If you can’t find the key in the document, choose Key not found.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/key-is-not-found.png">
</p><p><br></p>
<p>If the content of a field is empty, choose Value is blank.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/value-is-blank.png">
</p><p><br></p>
<p><strong>Examples</strong></p>
<p>Key and value are often displayed next or below to each other.
</p><p><br></p>
<p>Key and value displayed in one line.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/sample-key-value-pair-1.png">
</p><p><br></p>
<p>Key and value displayed in two lines.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/sample-key-value-pair-2.png">
</p><p><br></p>
<p>If the content of the value has multiple lines, enter all the text without line break.
Include all value text even if it extends beyond the highlight box.</p>
<p><img src="https://assets.crowd.aws/images/a2i-console/multiple-lines.png"></p>
</short-instructions>
<full-instructions header="Instructions"></full-instructions>
</crowd-textract-analyze-document>
</crowd-form>
"""
- Amazon Rekognition – Image moderation
-
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang template ini, lihatContoh Template Kustom untuk Amazon Rekognition.
template = r"""
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
{% capture s3_uri %}http://s3.amazonaws.com/{{ task.input.aiServiceRequest.image.s3Object.bucket }}/{{ task.input.aiServiceRequest.image.s3Object.name }}{% endcapture %}
<crowd-form>
<crowd-rekognition-detect-moderation-labels
categories='[
{% for label in task.input.selectedAiServiceResponse.moderationLabels %}
{
name: "{{ label.name }}",
parentName: "{{ label.parentName }}",
},
{% endfor %}
]'
src="{{ s3_uri | grant_read_access }}"
header="Review the image and choose all applicable categories."
>
<short-instructions header="Instructions">
<style>
.instructions {
white-space: pre-wrap;
}
</style>
<p class="instructions">Review the image and choose all applicable categories.
If no categories apply, choose None.
<b>Nudity</b>
Visuals depicting nude male or female person or persons
<b>Partial Nudity</b>
Visuals depicting covered up nudity, for example using hands or pose
<b>Revealing Clothes</b>
Visuals depicting revealing clothes and poses
<b>Physical Violence</b>
Visuals depicting violent physical assault, such as kicking or punching
<b>Weapon Violence</b>
Visuals depicting violence using weapons like firearms or blades, such as shooting
<b>Weapons</b>
Visuals depicting weapons like firearms and blades
</short-instructions>
<full-instructions header="Instructions"></full-instructions>
</crowd-rekognition-detect-moderation-labels>
</crowd-form>"""
- Custom Integration
-
Berikut ini adalah contoh template yang dapat digunakan dalam integrasi kustom. Template ini digunakan dalam notebook ini, menunjukkan integrasi kustom dengan Amazon Comprehend.
template = r"""
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
<crowd-classifier
name="sentiment"
categories='["Positive", "Negative", "Neutral", "Mixed"]'
initial-value="{{ task.input.initialValue }}"
header="What sentiment does this text convey?"
>
<classification-target>
{{ task.input.taskObject }}
</classification-target>
<full-instructions header="Sentiment Analysis Instructions">
<p><strong>Positive</strong> sentiment include: joy, excitement, delight</p>
<p><strong>Negative</strong> sentiment include: anger, sarcasm, anxiety</p>
<p><strong>Neutral</strong>: neither positive or negative, such as stating a fact</p>
<p><strong>Mixed</strong>: when the sentiment is mixed</p>
</full-instructions>
<short-instructions>
Choose the primary sentiment that is expressed by the text.
</short-instructions>
</crowd-classifier>
</crowd-form>
"""
Menggunakan template yang ditentukan di atas, Anda dapat membuat template menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) create_human_task_uifungsi. Untuk bahasa khusus lainnyaSDKs, lihat daftar di. CreateHumanTaskUi
response = client.create_human_task_ui(
HumanTaskUiName="human-task-ui-name",
UiTemplate={
"Content": template
}
)
Elemen respon ini berisi UI tugas manusiaARN. Simpan ini sebagai berikut:
humanTaskUiArn = response["HumanTaskUiArn"]
Buat JSON untuk menentukan kondisi aktivasi
Untuk integrasi bawaan Amazon Textract dan Amazon Rekognition, Anda dapat menyimpan kondisi aktivasi dalam objek dan menggunakannya dalam permintaan JSON Anda. CreateFlowDefinition
Selanjutnya, pilih tab untuk melihat contoh kondisi aktivasi yang dapat Anda gunakan untuk integrasi bawaan ini. Untuk informasi tambahan tentang opsi kondisi aktivasi, lihatSkema JSON untuk Kondisi Aktivasi Loop Manusia di Amazon Augmented AI.
- Amazon Textract – Key-value pair extraction
-
Contoh ini menentukan kondisi untuk kunci tertentu (sepertiMail address) dalam dokumen. Jika kepercayaan Amazon Textract berada di luar ambang batas yang ditetapkan di sini, dokumen dikirim ke manusia untuk ditinjau, dengan kunci spesifik yang memulai loop manusia diminta ke pekerja.
import json
humanLoopActivationConditions = json.dumps(
{
"Conditions": [
{
"Or": [
{
"ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
"ConditionParameters": {
"ImportantFormKey": "Mail address",
"ImportantFormKeyAliases": ["Mail Address:","Mail address:", "Mailing Add:","Mailing Addresses"],
"KeyValueBlockConfidenceLessThan": 100,
"WordBlockConfidenceLessThan": 100
}
},
{
"ConditionType": "MissingImportantFormKey",
"ConditionParameters": {
"ImportantFormKey": "Mail address",
"ImportantFormKeyAliases": ["Mail Address:","Mail address:","Mailing Add:","Mailing Addresses"]
}
},
{
"ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
"ConditionParameters": {
"ImportantFormKey": "Phone Number",
"ImportantFormKeyAliases": ["Phone number:", "Phone No.:", "Number:"],
"KeyValueBlockConfidenceLessThan": 100,
"WordBlockConfidenceLessThan": 100
}
},
{
"ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
"ConditionParameters": {
"ImportantFormKey": "*",
"KeyValueBlockConfidenceLessThan": 100,
"WordBlockConfidenceLessThan": 100
}
},
{
"ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck",
"ConditionParameters": {
"ImportantFormKey": "*",
"KeyValueBlockConfidenceGreaterThan": 0,
"WordBlockConfidenceGreaterThan": 0
}
}
]
}
]
}
)
- Amazon Rekognition – Image moderation
-
Kondisi aktivasi loop manusia yang digunakan di sini disesuaikan dengan moderasi konten Rekognition Amazon; mereka didasarkan pada ambang Suggestive kepercayaan untuk label dan moderasi. Female Swimwear
Or Underwear
import json
humanLoopActivationConditions = json.dumps(
{
"Conditions": [
{
"Or": [
{
"ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
"ConditionParameters": {
"ModerationLabelName": "Suggestive",
"ConfidenceLessThan": 98
}
},
{
"ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
"ConditionParameters": {
"ModerationLabelName": "Female Swimwear Or Underwear",
"ConfidenceGreaterThan": 98
}
}
]
}
]
}
)
Buat alur kerja tinjauan manusia
Bagian ini memberikan contoh dari CreateFlowDefinition AWS SDK for Python (Boto3) permintaan menggunakan sumber daya yang dibuat di bagian sebelumnya. Untuk bahasa khusus lainnyaSDKs, lihat daftar di. CreateFlowDefinition Gunakan tab di tabel berikut untuk melihat permintaan untuk membuat alur kerja tinjauan manusia untuk integrasi bawaan Amazon Textract dan Amazon Rekognition.
- Amazon Textract – Key-value pair extraction
-
Jika Anda menggunakan integrasi bawaan dengan Amazon Textract, Anda harus menentukan "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1" untuk "AwsManagedHumanLoopRequestSource" in. HumanLoopRequestSource
response = client.create_flow_definition(
FlowDefinitionName="human-review-workflow-name",
HumanLoopRequestSource={
"AwsManagedHumanLoopRequestSource": "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1"
},
HumanLoopActivationConfig={
"HumanLoopActivationConditionsConfig": {
"HumanLoopActivationConditions": humanLoopActivationConditions
}
},
HumanLoopConfig={
"WorkteamArn": workteamArn,
"HumanTaskUiArn": humanTaskUiArn,
"TaskTitle": "Document entry review",
"TaskDescription": "Review the document and instructions. Complete the task",
"TaskCount": 1,
"TaskAvailabilityLifetimeInSeconds": 43200,
"TaskTimeLimitInSeconds": 3600,
"TaskKeywords": [
"document review",
],
},
OutputConfig={
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/",
},
RoleArn="arn:aws:iam::<account-number>:role/<role-name>",
Tags=[
{
"Key": "string",
"Value": "string"
},
]
)
- Amazon Rekognition – Image moderation
-
Jika Anda menggunakan integrasi bawaan dengan Amazon Rekognition, Anda harus "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3" menentukan untuk di. "AwsManagedHumanLoopRequestSource" HumanLoopRequestSource
response = client.create_flow_definition(
FlowDefinitionName="human-review-workflow-name",
HumanLoopRequestSource={
"AwsManagedHumanLoopRequestSource": "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3"
},
HumanLoopActivationConfig={
"HumanLoopActivationConditionsConfig": {
"HumanLoopActivationConditions": humanLoopActivationConditions
}
},
HumanLoopConfig={
"WorkteamArn": workteamArn,
"HumanTaskUiArn": humanTaskUiArn,
"TaskTitle": "Image content moderation",
"TaskDescription": "Review the image and instructions. Complete the task",
"TaskCount": 1,
"TaskAvailabilityLifetimeInSeconds": 43200,
"TaskTimeLimitInSeconds": 3600,
"TaskKeywords": [
"content moderation",
],
},
OutputConfig={
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/",
},
RoleArn="arn:aws:iam::<account-number>:role/<role-name>",
Tags=[
{
"Key": "string",
"Value": "string"
},
]
)
- Custom Integration
-
Jika Anda menggunakan integrasi kustom, kecualikan parameter berikut:HumanLoopRequestSource,HumanLoopActivationConfig.
response = client.create_flow_definition(
FlowDefinitionName="human-review-workflow-name",
HumanLoopConfig={
"WorkteamArn": workteamArn,
"HumanTaskUiArn": humanTaskUiArn,
"TaskTitle": "Image content moderation",
"TaskDescription": "Review the image and instructions. Complete the task",
"TaskCount": 1,
"TaskAvailabilityLifetimeInSeconds": 43200,
"TaskTimeLimitInSeconds": 3600,
"TaskKeywords": [
"content moderation",
],
},
OutputConfig={
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/",
},
RoleArn="arn:aws:iam::<account-number>:role/<role-name>",
Tags=[
{
"Key": "string",
"Value": "string"
},
]
)
Setelah membuat alur kerja tinjauan manusia, Anda dapat mengambil definisi alur ARN dari respons:
humanReviewWorkflowArn = response["FlowDefinitionArn"]
Buat Loop Manusia
APIOperasi yang Anda gunakan untuk memulai loop manusia bergantung pada integrasi Amazon A2I yang Anda gunakan.
-
Jika Anda menggunakan integrasi bawaan Amazon Textract, Anda menggunakan operasi ini AnalyzeDocument.
-
Jika Anda menggunakan integrasi bawaan Amazon Rekognition, Anda menggunakan operasi ini. DetectModerationLabels
-
Jika Anda menggunakan integrasi khusus, Anda menggunakan StartHumanLoopoperasi.
Pilih jenis tugas Anda di tabel berikut untuk melihat contoh permintaan Amazon Textract dan Amazon Rekognition menggunakan AWS SDK for Python (Boto3).
- Amazon Textract – Key-value pair extraction
-
Contoh berikut menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) untuk memanggil analyze_document us-west-2. Ganti teks merah yang dicetak miring dengan sumber daya Anda. Sertakan DataAttributesparameter jika Anda menggunakan tenaga kerja Amazon Mechanical Turk. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumen analyze_document di AWS SDK for Python (Boto) APIReferensi.
response = client.analyze_document(
Document={"S3Object": {"Bucket": "amzn-s3-demo-bucket", "Name": "document-name.pdf"},
HumanLoopConfig={
"FlowDefinitionArn":"arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name",
"HumanLoopName":"human-loop-name",
"DataAttributes" : {ContentClassifiers:["FreeOfPersonallyIdentifiableInformation"|"FreeOfAdultContent"]}
}
FeatureTypes=["FORMS"]
)
Loop manusia hanya dibuat jika kepercayaan Amazon Texact untuk tugas analisis dokumen memenuhi kondisi aktivasi yang Anda tentukan dalam alur kerja tinjauan manusia Anda. Anda dapat memeriksa response elemen untuk menentukan apakah loop manusia telah dibuat. Untuk melihat semua yang termasuk dalam tanggapan ini, lihat HumanLoopActivationOutput.
if "HumanLoopArn" in analyzeDocumentResponse["HumanLoopActivationOutput"]:
# A human loop has been started!
print(f"A human loop has been started with ARN: {analyzeDocumentResponse["HumanLoopActivationOutput"]["HumanLoopArn"]}"
- Amazon Rekognition – Image moderation
-
Contoh berikut menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) untuk memanggil detect_moderation_labels us-west-2. Ganti teks merah yang dicetak miring dengan sumber daya Anda. Sertakan DataAttributesparameter jika Anda menggunakan tenaga kerja Amazon Mechanical Turk. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumen detect_moderation_labels di AWS SDK for Python (Boto) APIReferensi.
response = client.detect_moderation_labels(
Image={"S3Object":{"Bucket": "amzn-s3-demo-bucket", "Name": "image-name.png"}},
HumanLoopConfig={
"FlowDefinitionArn":"arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name",
"HumanLoopName":"human-loop-name",
"DataAttributes":{ContentClassifiers:["FreeOfPersonallyIdentifiableInformation"|"FreeOfAdultContent"]}
}
)
Loop manusia hanya dibuat jika kepercayaan Amazon Rekognition untuk tugas moderasi gambar memenuhi kondisi aktivasi yang Anda tentukan dalam alur kerja tinjauan manusia Anda. Anda dapat memeriksa response elemen untuk menentukan apakah loop manusia telah dibuat. Untuk melihat semua yang termasuk dalam tanggapan ini, lihat HumanLoopActivationOutput.
if "HumanLoopArn" in response["HumanLoopActivationOutput"]:
# A human loop has been started!
print(f"A human loop has been started with ARN: {response["HumanLoopActivationOutput"]["HumanLoopArn"]}")
- Custom Integration
-
Contoh berikut menggunakan AWS SDK for Python (Boto3) untuk memanggil start_human_loop us-west-2. Ganti teks merah yang dicetak miring dengan sumber daya Anda. Sertakan DataAttributesparameter jika Anda menggunakan tenaga kerja Amazon Mechanical Turk. Untuk informasi selengkapnya, lihat dokumen start_human_loop di AWS SDK for Python (Boto) APIReferensi.
response = client.start_human_loop(
HumanLoopName= "human-loop-name",
FlowDefinitionArn= "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name",
HumanLoopInput={"InputContent": inputContentJson},
DataAttributes={"ContentClassifiers":["FreeOfPersonallyIdentifiableInformation"|"FreeOfAdultContent"]}
)
Contoh ini menyimpan konten input dalam variabel inputContentJsonPositive,, atauNeutral)Negative, dan diformat sebagai berikut:
inputContent = {
"initialValue": sentiment,
"taskObject": blurb
}
Kunci initialValue dan taskObject harus sesuai dengan kunci yang digunakan dalam elemen cair dari template tugas pekerja. Lihat template kustom Buat UI Tugas Manusia untuk melihat contoh.
Untuk membuatinputContentJson
import json
inputContentJson = json.dumps(inputContent)
Lingkaran manusia dimulai setiap kali Anda meneleponstart_human_loop. Untuk memeriksa status loop manusia Anda, gunakan describe_human_loop:
human_loop_info = a2i.describe_human_loop(HumanLoopName="human_loop_name")
print(f"HumanLoop Status: {resp["HumanLoopStatus"]}")
print(f"HumanLoop Output Destination: {resp["HumanLoopOutput"]}")
