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# 信息提取
信息提取使用生成式 AI 从对话中提取信息。这些信息可以是逐字记录的，例如首选姓名、发票号码或预订ID。或者，也可以推导出来——例如联系原因、提供的解决方案或承诺的下一步措施。可以从聊天联系人或与人工代理的语音联系中提取信息。提取的信息作为结构化数据与联系人相关联。
**注意**
信息提取仅在 [ Amazon Connect 客户](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/enable-nextgeneration-amazonconnect.html)实例中可用。
提取的信息可在以下位置获得：
+ **联系人控制面板 (CCP) ** — 在通话后工作期间。
+ **联系方式页面 ** —联系结束后。
+ **联系人搜索 **-提取的信息显示在联系人搜索结果表中。
+ **S3 文件 ** — 提取的数据包含在 Amazon S3 中存储的对话分析输出文件中。
+ **API ** — 通过 [ ListRealtimeContactAnalysisSegments](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_connect-contact-lens_ListRealtimeContactAnalysisSegments.html)（语音）和 [ ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/APIReference/API_ListRealtimeContactAnalysisSegmentsV2.html)（聊天）。
+ **亚马逊 Kinesis ** — 提取的信息事件将实时传输到您的 Kinesis 数据流。
+ **规则操作 **-提取的信息可以作为变量注入到其他规则操作中，例如发送电子邮件、创建任务、创建案例或发送通知。
## 工作原理
信息提取使用大型语言模型 (LLM) 从联系人中提取信息，可以是对话中提到的逐字信息，也可以是从对话中推断出的派生信息。您可以通过创建提取定义（步骤 1）定义要提取的内容，以及通过配置规则（步骤 2）来定义提取的时间。当规则触发时，LLM 会处理联系人内容并返回提取的信息。
**注意**
如果单个提取定义在联系人中多次匹配，则所有匹配项将作为结果列表返回。例如，如果您为 “航班号” 创建了提取定义，并且对话是关于往返的，则会返回所有提及的航班号：“XX123，YY567”。
## 先决条件
在配置信息提取之前，请验证以下内容：
+ **联系对话分析 **-您的流程必须包含一个启用了对话分析的[设置录音和分析行为](set-recording-behavior.md)区块。
+ **安全配置文件权限 ** — 信息提取需要在 “[**分析和优化” 下的 “安全配置文件” 中配置明确的权限 **](security-profile-list.md#analytics-list)：
对于管理信息提取定义的用户：
+ **对话分析 ** = 查看
+ **信息提取-定义 ** = 全部
+ **规则 ** = 全部
+ **规则-生成式 AI ** = 全部
为了让用户查看为联系人提取的信息：
+ **对话分析 ** = 查看
+ **信息提取-结果 ** = 查看
**重要**
在应用编辑之前，对原始联系人内容进行信息提取。这意味着您可以全部或部分提取敏感数据。例如，您可以编辑通话录音和笔录中的信用卡号，同时使用信息提取提取信用卡号的最后 6 位数字。
## 已知限制条件
+ 每个实例的最大信息提取定义数：100
+ 根据通话后工作分析规则，每位联系人提取信息的最大次数：20
+ 使用联系后分析规则，每位联系人提取信息的最大次数：20
## 定价
Amazon Connect 客户可以为语音和聊天联系人提取信息，无需额外付费。