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O recurso Amazon Bedrock Data Automation (BDA) fornece um fluxo de trabalho de API simplificado para processar seus dados. Para todas as modalidades, esse fluxo de trabalho consiste em três etapas principais: criar um projeto, invocar a análise e recuperar os resultados. Para recuperar a saída personalizada para seus dados processados, você fornece o ARN do Blueprint ao invocar a operação de análise.
Crie um projeto de automação de dados
Para começar a processar arquivos com o BDA, primeiro você precisa criar um projeto de automação de dados. Isso pode ser feito de duas maneiras, com a CreateDataAutomationProject operação ou com o Amazon Amazon Bedrock Console.
Uso da API
Ao usar a API para criar um projeto, você invoca o. CreateDataAutomationProject Ao criar um projeto, você deve definir suas configurações para o tipo de arquivo que você tende a processar (a modalidade que você pretende usar). Aqui está um exemplo de como você pode configurar a saída padrão para imagens:
{
"standardOutputConfiguration": {
"image": {
"state": "ENABLED",
"extraction": {
"category": {
"state": "ENABLED",
"types": ["CONTENT_MODERATION", "TEXT_DETECTION"]
},
"boundingBox": {
"state": "ENABLED"
}
},
"generativeField": {
"state": "ENABLED",
"types": ["IMAGE_SUMMARY", "IAB"]
}
}
}
}A API valida a configuração de entrada. Ele cria um novo projeto com um ARN exclusivo. As configurações do projeto são armazenadas para uso futuro. Se um projeto for criado sem parâmetros, as configurações padrão serão aplicadas. Por exemplo, ao processar imagens, o resumo de imagens e a detecção de texto serão ativados por padrão.
Há um limite para o número de projetos que podem ser criados por AWS conta. Algumas combinações de configurações podem não ser permitidas ou podem exigir permissões adicionais.
Invoque a automação de dados assíncrona
Você tem um projeto configurado, pode começar a processar imagens usando a InvokeDataAutomationAsync operação. Se estiver usando a saída personalizada, você só poderá enviar um único ARN do blueprint por solicitação.
Essa chamada de API inicia o processamento assíncrono de seus arquivos em um bucket S3 especificado. A API aceita o ARN do projeto e a localização dos arquivos a serem processados e, em seguida, inicia o trabalho de processamento assíncrono. Uma ID do trabalho é retornada para rastrear o processo. Serão gerados erros se o projeto não existir, se o chamador tiver as permissões necessárias ou se os arquivos de entrada não estiverem em um formato compatível.
Veja a seguir a estrutura da solicitação JSON:
{
"InputConfiguration" : { "s3Uri": "string"}, // required
"DataAutomationConfiguration" : {
"DataAutomationARN": "",
"stage": LIVE | DEV
}, // optional
"BlueprintArn": [], // optional
"OutputConfiguration" : {
"s3Uri": "string"
}, // required
"EncryptionConfiguration": { // optional
"KmsKeyId": "string",
"KmsEncryptionContext": { "key" : "string" },
},
"NotificationConfiguration": { // optional
"EventBridgeConfiguration": {"EventBridgeEnabled" : Boolean },
}
"ClientToken": "string",
"JobTags": { "string" : "string" }
}Obtenha o status de automação de dados
Para verificar o status do seu trabalho de processamento e recuperar os resultados, use GetDataAutomationStatus.
A GetDataAutomationStatus API permite que você monitore o progresso do seu trabalho e acesse os resultados após a conclusão do processamento. A API aceita o ID do trabalho retornado por InvokeDataAutomationAsync. Ele verifica o status atual do trabalho e retorna informações relevantes. Depois que o trabalho é concluído, ele fornece a localização dos resultados no S3.
Se o trabalho ainda estiver em andamento, ele retornará o estado atual (por exemplo, “EM EXECUÇÃO”, “EM FILA”). Se o trabalho for concluído, ele retornará “CONCLUÍDO” junto com a localização S3 dos resultados. Se houver um erro, ele retornará “FALHOU” com os detalhes do erro.
Veja a seguir o formato da solicitação JSON:
{
"InvocationArn": "string" // Arn
}Resposta de saída assíncrona
Os resultados do processamento do arquivo são armazenados no bucket do S3 configurado para as imagens de entrada. A saída inclui estruturas exclusivas, dependendo da modalidade do arquivo e dos tipos de operação especificados na chamada para InvokeDataAutomationAsync.
Para obter informações sobre as saídas padrão para uma determinada modalidade, consulte. Saída padrão na Bedrock Data Automation
Como exemplo, para imagens, ele pode incluir informações sobre o seguinte:
Resumo da imagem: um resumo descritivo ou legenda da imagem.
Classificação IAB: categorização baseada na taxonomia do IAB.
Detecção de texto de imagem: texto extraído com informações da caixa delimitadora.
Moderação de conteúdo: detecta conteúdo impróprio, indesejado ou ofensivo em uma imagem.
Veja a seguir um exemplo de trecho da saída para processamento de imagem:
{
"metadata": {
"id": "image_123",
"semantic_modality": "IMAGE",
"s3_bucket": "my-s3-bucket",
"s3_prefix": "images/",
"image_width_pixels": 1920,
"image_height_pixels": 1080
},
"image": {
"summary": "A lively party scene with colorful decorations and supplies",
"iab_categories": [
{
"category": "Party Supplies",
"confidence": 0.9,
"parent_name": "Events & Attractions"
}
],
"content_moderation": [
{
"category": "Drugs & Tobacco Paraphernalia & Use",
"confidence": 0.7
}
],
"text_words": [
{
"id": "word_1",
"text": "lively",
"confidence": 0.9,
"line_id": "line_1",
"locations": [
{
"bounding_box": {
"left": 100,
"top": 200,
"width": 50,
"height": 20
},
"polygon": [
{"x": 100, "y": 200},
{"x": 150, "y": 200},
{"x": 150, "y": 220},
{"x": 100, "y": 220}
]
}
]
}
],
}
}Essa saída estruturada permite fácil integração com aplicativos posteriores e análises adicionais.
