使用 Amazon Bedrock 知识库、Amazon Transcribe 和周到的 UX 设计加速视频问答工作流程
本文介绍的解决方案展示了一种强大的模式，可在保持人工监督的同时加速视频和音频审核工作流程。通过将 Amazon Bedrock 中的 AI 模型的强大功能与人类专业知识相结合，您可以创建不仅能提高生产力，还能在重要决策过程中保持人类判断这一关键要素的工具。
来源:亚马逊云科技 _机器学习组织经常被包含宝贵见解的视频和音频内容淹没。然而，高效且高精度地提取这些见解仍然是一项挑战。这篇文章探讨了一种创新解决方案，通过精心设计的用户体验加速视频和音频审查工作流程，实现人机协作。通过从用户的角度解决问题，我们可以创建一个强大的工具，让人们能够在长录音中快速找到相关信息，而不会产生人工智能幻觉的风险。
许多专业人士，从律师和记者到内容创作者和医生，都需要定期审查数小时的录制内容，以提取可验证的准确见解。传统的人工审查或对记录进行简单的关键字搜索的方法非常耗时，而且往往会错过重要的背景信息。虽然存在更先进的人工智能摘要工具，但它们可能会产生幻觉或不准确的信息，这在医疗保健或法律诉讼等高风险环境中可能是危险的。
我们的解决方案是录音语音洞察提取 Web 应用程序 (ReVIEW)，它通过为人类与 AI 协作提供无缝方法来解决这些挑战，加快审核流程，同时保持结果的准确性和可信度。该应用程序建立在 Amazon Transcribe 和 Amazon Bedrock 之上，后者是一项完全托管的服务，通过单一 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型 (FM) 选择，以及构建具有安全性、隐私性和负责任的 AI 的生成式 AI 应用程序的广泛功能。
Amazon Transcribe Amazon Bedrock用户体验
AWS re:Invent Amazon SageMaker HyperPod上图所示的用户经历了以下历程：
解决方案概述
此应用程序的完整代码可在 GitHub 存储库中找到。
GitHub 存储库 堆栈