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Amazon Bedrock Data Automation (BDA) では、イメージモダリティのカスタムブループリントを作成できます。ブループリントを使用して、入力ファイルに必要な出力形式と抽出ロジックを定義できます。カスタムブループリントを作成することで、特定の要件を満たすように BDA の出力を調整できます。1 つのプロジェクト内で、1 つのイメージブループリントを適用できます。
イメージのデータフィールドの定義
BDA では、ブループリントを作成して、イメージから識別する特定のフィールドを定義できます。これは、イメージから抽出して生成する情報について BDA をガイドする一連の手順として機能します。
フィールドの定義
開始するには、product_type など、抽出または生成する情報を識別するフィールドを作成します。フィールドごとに、説明、データ型、推論型を指定する必要があります。
フィールドを定義するには、次のパラメータを指定する必要があります。
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説明： フィールドが何を表すかを自然言語で説明します。この説明は、フィールドのコンテキストと目的を理解し、データの正確な抽出に役立ちます。
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タイプ： フィールドの値のデータ型を指定します。BDA は、次のタイプをサポートしています。
string: テキストベースの値の場合
number: 数値の場合
ブール値: true または false 値の場合
array: 同じ型の複数の値を持つことができるフィールドの場合 (文字列の配列や数値の配列など）
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推論タイプ： フィールドの値のレスポンス生成を処理する方法を BDA に指示します。イメージの場合、BDA は推論タイプのみをサポートします。つまり、 BDA はイメージに存在する情報に基づいてフィールド値を推測します。
次の図は、 Amazon Bedrock コンソールの「フィールドの追加」モジュールと、次のフィールドと値の例を示しています。
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フィールド名: product_type
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タイプ: 文字列
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指示: 衣類、電子製品、食品、食品など、アドバタイズされる主な製品やサービスは何ですか？
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抽出タイプ: 推定。
API の JSON スキーマで同じフィールド定義がどのように表示されるかの例を次に示します。
"product_type":{
"type": "string",
"inferenceType": "inferred",
"description": "What is the primary product or service being advertised, e.g., Clothing, Electronics, Food & Beverage, etc.?"
}この例では、以下のようになっています：
タイプは文字列に設定され、product_type フィールドの値がテキストベースであることを示します。
inferenceType は inferred に設定され、イメージに存在する情報に基づいて値を推測するように BDA に指示します。
説明には、フィールドがイメージ内の製品タイプを識別する必要があることを明確にする追加のコンテキストが記載されています。product_type フィールドの値の例は、衣類、電気製品、食品または食品です。
各フィールドにこれらのパラメータを指定することで、画像からインサイトを正確に抽出して生成するために必要な情報を BDA に提供します。
広告イメージの設計図フィールドの例
広告イメージを分析するための設計図フィールドの例をいくつか示します。
| Field | 手順 | 抽出タイプ | Type |
| product_type | What is the primary product or service being advertised? Ex: Clothing, Electronics, Food & Beverage | inferred | string |
| product_placement | How is the product placed in the advertisement image, e.g., centered, in the background, held by a person, etc.? | inferred | string |
| product_size | Product size is small if size is less than 30% of the image, medium if it is between 30 to 60%, and large if it is larger than 60% of the image | inferred | string |
| image_style | Classify the image style of the ad. For example, product image, lifestyle, portrait, retro, infographic, none of the above. | inferred | string |
| image_background | Background can be" solid color, natural landscape, indoor, outdoor, or abstract. | inferred | string |
| image_sentiment | Extract the mood of the image, which can be one of 'Positive', 'Negative', 'Neutral' | inferred | string |
| promotional_offer | Does the advertisement include any discounts, offers, or promotional messages? | inferred | boolean |
メディア検索のブループリントフィールドの例
メディア検索用にイメージからメタデータを生成する設計図フィールドの例をいくつか示します。
| Field | 手順 | 抽出タイプ | Type |
| person_counting | How many people are in the image? | inferred | number |
| indoor_outdoor_classification | Is the image indoor or outdoor? | inferred | string |
| scene_classification | Classify the setting or environment of the image. Ex: Urban, Rural, Natural, Historical, Residential, Commercial, Recreational, Public Spaces | inferred | string |
| animal_identification | Does the image contain any animals? | inferred | boolean |
| animal_type | What type of animals are present in the image? | inferred | string |
| color_identification | Is the image in color or black and white? | inferred | string |
| vehicle_identification | Is there any vehicle visible in the image? | inferred | string |
| vehicle_type | What type of vehicle is present in the image? | inferred | string |
| watermark_identification | Is there any watermark visible in the image? | inferred | boolean |
