genai knowledge capture
1.0.0
此概念驗證解決方案解釋了一種潛在的解決方案，可用於透過公司高級員工的錄音捕獲部落知識。它概述了使用 Amazon Transcribe 和 Amazon Bedrock 服務對輸入資料進行系統記錄和驗證的方法。透過提供一種使這種非正式知識正式化的結構，該解決方案保證了其對組織中後續員工群體的長期使用和適用性。這項努力不僅確保了卓越營運的持續維持，而且透過結合透過直接經驗獲得的實務知識，提高了培訓計畫的有效性。
該演示應用程式是使用 Amazon Transcribe 和 Amazon Bedrock 的文檔生成應用程式的概念驗證。
此圖描繪了 AWS 雲端區域內由 AWS Step Functions 編排的工作流程的解決方案架構。此工作流程由多個旨在處理使用者輸入的步驟組成，並在每個步驟中提供成功和失敗處理機制。下面是製程流程的描述：
使用者輸入：工作流程透過使用者輸入啟動，以觸發preprocess Lambda 函數。
預處理：首先對輸入進行預處理。如果成功，則進入transcribe步驟；如果失敗，則會觸發 Amazon SNS 發送通知。
轉錄：此步驟採用上一步驟的輸出。成功的轉錄將進入驗證步驟，並且轉錄輸出儲存在 Amazon S3 儲存桶中。
驗證：驗證轉錄的資料。根據驗證結果，工作流程有所不同：
Summarize ：驗證後，如果資料成功匯總，匯總文字將儲存在 Amazon S3 儲存桶中。如果失敗，則會觸發 Amazon SNS 發送通知。
Amazon Bedrock是支援 Validate 和 Summarize Lambda 函數的核心服務。
產生：最後一步根據摘要文字產生最終文件。如果失敗，它會觸發 Amazon SNS 發送通知。
流程中的每個步驟都標記有「成功」或「失敗」路徑，指示工作流程處理各個階段錯誤的能力。發生故障時，Amazon SNS 用於向使用者發送通知。
AWS Step Functions 工作流程會以中央協調器執行，確保每個任務都以正確的順序執行，並適當處理每個步驟的成功或失敗。
cdk.json檔案告訴 CDK Toolkit 如何執行您的應用程式。
此專案的設定類似於標準 Python 專案。初始化過程也會在此專案中建立一個 virtualenv，儲存在.venv目錄下。要建立 virtualenv，它假設您的路徑中有一個可以存取venv套件的python3 （或 Windows 的python ）可執行檔。如果因為任何原因自動建立 virtualenv 失敗，您可以手動建立 virtualenv。
要在 MacOS 和 Linux 上手動建立 virtualenv：
$ python3 -m venv .venv初始化過程完成並建立 virtualenv 後，您可以使用以下步驟啟動 virtualenv。
$ source .venv/bin/activate如果你是Windows平台，你可以像這樣啟動virtualenv：
% .venvScripts activate.bat啟動 virtualenv 後，您可以安裝所需的依賴項。
$ pip install -r requirements.txt若要新增其他依賴項（例如其他 CDK 庫），只需將它們新增至setup.py檔案並重新執行pip install -r requirements.txt命令。
此時，您現在可以為此程式碼合成 CloudFormation 範本。
$ cdk synth若要新增其他依賴項（例如其他 CDK 庫），只需將它們新增至setup.py檔案並重新執行pip install -r requirements.txt命令。
如果這是您第一次在特定帳戶和區域執行 cdk，您將需要引導它。
$ cdk bootstrap
一旦引導完成，您就可以繼續部署 cdk。
$ cdk deploy
如果這是您第一次部署它，則在 ECS（Amazon Elastic Container Service）中建置多個 Docker 映像的過程可能需要大約 30-45 分鐘。請耐心等待直至完成。之後，它將開始部署 docgen-stack，通常需要大約 5-8 分鐘。
部署程序完成後，您將在終端機中看到 cdk 的輸出，您也可以在 CloudFormation 控制台中驗證狀態。
如果您想在使用完 cdk 後將其刪除，以避免日後產生費用，您可以透過控制台刪除它，也可以在終端機中執行以下命令。
$ cdk destroy您可能還需要手動刪除 cdk 產生的 S3 儲存桶。請確保刪除所有產生的資源，以避免產生費用。
cdk ls列出應用程式中的所有堆疊cdk synth發出合成的 CloudFormation 模板cdk deploy將此堆疊部署到您的預設AWS帳戶/區域cdk diff將部署的堆疊與目前狀態進行比較cdk docs開啟 CDK 文檔cdk destroy dstroys 一個或多個指定的堆疊 code # Root folder for code for this solution
├── lambdas # Root folder for all lambda functions
│ ├── preprocess # Lambda function that processes user input, and outputs audio files uris for Amazon Transcribe
│ ├── transcribe # Lambda function that triggers Amazon Transcribe batch transcription
│ ├── validate # Lambda function that analyzes answers from Amazon Transcribe using LLMs from Amazon Bedrock
│ ├── summarize # Lambda function that summarizes on-topic texts from Amazon Transcribe using LLMs from Amazon Bedrock
│ └── generate # Lambda function that generates documents from the summary.
└── code_stack.py # Amazon CDK stack that deploys all AWS resources
若要自訂 DocGen 應用程式以合併您自己的數據，應遵循以下步驟：
部署後，AWS CDK 基礎架構將有助於將音訊檔案自動傳輸到指定的 Amazon S3 儲存桶。隨後，可以啟動 AWS Step Function 的執行以開始處理階段。
部署解決方案後，您可以將電子郵件訂閱至 SNS 主題以接收通知。
請關注SNS郵件通知。
如果 StepFunction 工作流程中的任何步驟失敗，您將收到電子郵件通知。
部署後，您可以使用下列命令觸發已部署的 AWS 狀態機：
aws stepfunctions start-execution
--state-machine-arn "arn:aws:states:<your aws region>:<your account id>:stateMachine:genai-knowledge-capture-stack-state-machine"
--input "{"documentName": "<your document name>", "audioFileFolderUri": "s3://<your s3 bucket>/assets/audio_samples/what is amazon bedrock/"}"
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