Esquema JSON para condições de ativação de loop humano no Amazon Augmented AI
O HumanLoopActivationConditions
é um parâmetro de entrada da API CreateFlowDefinition
. Esse parâmetro é uma string no formato JSON. O JSON modela as condições sob as quais um loop humano é criado, quando essas condições forem avaliadas em relação à resposta de uma API de serviço de IA integrante (como Rekognition.DetectModerationLabels
ou Textract.AnalyzeDocument
). Essa resposta é referenciada como uma inferência. Por exemplo, o Amazon Rekognition envia uma inferência de um rótulo de moderação com uma pontuação de confiança associada. Neste exemplo, a inferência é a melhor estimativa do modelo do rótulo apropriado para uma imagem. Para o Amazon Textract, a inferência é feita sobre a associação entre blocos de texto (pares de chave-valor), como a associação entre Name:
e Sue
em um formulário, bem como o conteúdo dentro de um bloco de texto ou um bloco de palavras, como “Nome”.
O seguinte é o esquema para o JSON. No nível superior, o HumanLoopActivationConditions
tem uma matriz JSON, Conditions
. Cada membro dessa matriz é uma condição independente que, se avaliada como true
, resultará na criação de um loop humano pelo Amazon A2I. Cada condição independente pode ser uma condição simples ou uma condição complexa. Uma condição simples tem os seguintes atributos:
-
ConditionType
: esse atributo identifica o tipo de condição. Cada API de serviço de IA da AWS que se integra ao Amazon A2I define seu próprio conjunto deConditionTypes
permitido.-
DetectModerationLabels
do Rekognition – Esta API oferece suporte para os valoresModerationLabelConfidenceCheck
eSampling
ConditionType
. -
AnalyzeDocument
do Textract – Esta API oferece suporte aos valoresImportantFormKeyConfidenceCheck
,MissingImportantFormKey
eSampling
ConditionType
.
-
-
ConditionParameters
– Este é um objeto JSON que parametriza a condição. O conjunto de atributos permitido desse objeto depende do valor deConditionType
. CadaConditionType
define seu próprio conjunto deConditionParameters
.
Um membro da matriz Conditions
pode modelar uma condição complexa. Isso é feito conectando logicamente condições simples usando os operadores lógicos And
e Or
e aninhando as condições simples subjacentes. Há suporte para até dois níveis de aninhamento.
{ "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#", "definitions": { "Condition": { "type": "object", "properties": { "ConditionType": { "type": "string" }, "ConditionParameters": { "type": "object" } }, "required": [ "ConditionType" ] }, "OrConditionArray": { "type": "object", "properties": { "Or": { "type": "array", "minItems": 2, "items": { "$ref": "#/definitions/ComplexCondition" } } } }, "AndConditionArray": { "type": "object", "properties": { "And": { "type": "array", "minItems": 2, "items": { "$ref": "#/definitions/ComplexCondition" } } } }, "ComplexCondition": { "anyOf": [ { "$ref": "#/definitions/Condition" }, { "$ref": "#/definitions/OrConditionArray" }, { "$ref": "#/definitions/AndConditionArray" } ] } }, "type": "object", "properties": { "Conditions": { "type": "array", "items": { "$ref": "#/definitions/ComplexCondition" } } } }
nota
As condições de ativação do loop humano não estão disponíveis para fluxos de trabalho de análise humana integrados a tipos de tarefa personalizados. O parâmetro HumanLoopActivationConditions
está desativado para tipos de tarefa personalizados.