Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Schritt 3: Formatieren der Entitätsanalyseausgabe als Amazon Kendra Kendra-Metadaten Um die von Amazon Comprehend extrahierten Entitäten in das für einen Amazon Kendra Kendra-Index erforderliche Metadatenformat zu konvertieren, führen Sie ein Python-3-Skript aus. Die Ergebnisse der Konvertierung werden in dem `metadata` Ordner in Ihrem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert. Weitere Informationen zum Format und zur Struktur Amazon Kendra Kendra-Metadaten finden Sie unter [S3-Dokumentmetadaten](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/s3-metadata.html). **Topics** + [Herunterladen und Extrahieren der Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabe](#tutorial-search-metadata-format-output-download-extract) + [Die Ausgabe in den S3-Bucket hochladen](#tutorial-search-metadata-format-output-upload) + [Konvertierung der Ausgabe in das Amazon Kendra Kendra-Metadatenformat](#tutorial-search-metadata-format-output-script) + [Ihren Amazon S3 S3-Bucket aufräumen](#tutorial-search-metadata-format-output-cleanup) ## Herunterladen und Extrahieren der Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabe Um die Ausgabe der Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalyse zu formatieren, müssen Sie zuerst das Amazon `output.tar.gz` Comprehend-Entitätsanalysearchiv herunterladen und die Entitätsanalysedatei extrahieren. ### Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren (Konsole) 1. Navigieren Sie im Navigationsbereich der Amazon Comprehend Comprehend-Konsole zu **Analysis-Jobs**. 1. Wählen Sie Ihren Analysejob für Entitäten aus. `data-entities-analysis` 1. Wählen Sie unter **Ausgabe** den Link aus, der neben **Speicherort der Ausgabedaten** angezeigt wird. Dadurch werden Sie zum `output.tar.gz` Archiv in Ihrem S3-Bucket weitergeleitet. 1. Wählen Sie auf der Registerkarte „**Übersicht**“ die Option **Herunterladen** aus. **Tipp** Die Ausgabe aller Amazon Comprehend Comprehend-Analyseaufträge hat denselben Namen. Wenn Sie Ihr Archiv umbenennen, können Sie es leichter nachverfolgen. 1. Dekomprimieren und extrahieren Sie die heruntergeladene Amazon Comprehend Comprehend-Datei auf Ihr Gerät. ### Um die Ausgabedatei herunterzuladen und zu extrahieren ()AWS CLI 1. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um auf den Namen des automatisch generierten Amazon Comprehend Comprehend-Ordners in Ihrem S3-Bucket zuzugreifen, der die Ergebnisse des Entitätsanalysejobs enthält: [describe-entities-detection-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entities-detection-job.html) ------ #### [ Linux ] ``` aws comprehend describe-entities-detection-job \ --job-id entities-job-id \ --region aws-region ``` Wobei Folgendes gilt: + *entities-job-id*ist Ihr Speicher von, `comprehend-job-id` [Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md) + *aws-region*ist deine AWS Region. ------ #### [ macOS ] ``` aws comprehend describe-entities-detection-job \ --job-id entities-job-id \ --region aws-region ``` Wobei Folgendes gilt: + *entities-job-id*ist dein gespeichert `comprehend-job-id` von[Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md), + *aws-region*ist deine AWS Region. ------ #### [ Windows ] ``` aws comprehend describe-entities-detection-job ^ --job-id entities-job-id ^ --region aws-region ``` Wobei Folgendes gilt: + *entities-job-id*ist dein gespeichert `comprehend-job-id` von[Schritt 2: Ausführen eines Entitätsanalysejobs auf Amazon Comprehend](tutorial-search-metadata-entities-analysis.md), + *aws-region*ist deine AWS Region. ------ 1. Kopieren und speichern Sie den `S3Uri` Wert aus dem `OutputDataConfig` Objekt in der Stellenbeschreibung Ihrer Entität wie `comprehend-S3uri` in einem Texteditor. **Anmerkung** Der `S3Uri` Wert hat ein ähnliches Format wie*s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*. 1. Verwenden Sie den Befehl [copy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html), um das Ausgabearchiv der Entitäten herunterzuladen: ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz ``` Wobei Folgendes gilt: + *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*ist der `S3Uri` Wert, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3uri`, + *path/*ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz ``` Wobei Folgendes gilt: + *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*ist der `S3Uri` Wert, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3uri`, + *path/*ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz path/output.tar.gz ``` Wobei Folgendes gilt: + *s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz*ist der `S3Uri` Wert, unter dem Sie gespeichert haben`comprehend-S3uri`, + *path/*ist das lokale Verzeichnis, in dem Sie die Ausgabe speichern möchten. ------ 1. Um die Ausgabe der Entitäten zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus: ------ #### [ Linux ] ``` tar -xf path/output.tar.gz -C path/ ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zum heruntergeladenen `output.tar.gz` Archiv auf Ihrem lokalen Gerät. ------ #### [ macOS ] ``` tar -xf path/output.tar.gz -C path/ ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zum heruntergeladenen `output.tar.gz` Archiv auf Ihrem lokalen Gerät. ------ #### [ Windows ] ``` tar -xf path/output.tar.gz -C path/ ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zum heruntergeladenen `output.tar.gz` Archiv auf Ihrem lokalen Gerät. ------ Am Ende dieses Schritts sollten Sie auf Ihrem Gerät eine Datei `output` mit einer Liste der von Amazon Comprehend identifizierten Entitäten haben. ## Die Ausgabe in den S3-Bucket hochladen Nachdem Sie die Amazon Comprehend Comprehend-Entitätsanalysedatei heruntergeladen und extrahiert haben, laden Sie die extrahierte `output` Datei in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hoch. ### Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen (Konsole) 1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/). 1. Klicken Sie in **Buckets** auf den Namen Ihres Buckets und wählen Sie dann **Upload**. 1. Wählen Sie unter **Dateien und Ordner** die Option **Dateien hinzufügen** aus. 1. Navigieren Sie im Dialogfeld zu Ihrer extrahierten `output` Datei auf Ihrem Gerät, wählen Sie sie aus und wählen Sie **Öffnen**. 1. Behalten Sie die Standardeinstellungen für **Ziel**, **Berechtigungen** und **Eigenschaften** bei. 1. Klicken Sie auf **Upload**. ### Um die extrahierte Amazon Comprehend Comprehend-Ausgabedatei hochzuladen ()AWS CLI 1. Verwenden Sie den Befehl [copy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html), um die extrahierte `output` Datei in Ihren Bucket hochzuladen: ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrer extrahierten `output` Datei, + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, `output` + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 cp path/output s3://amzn-s3-demo-bucket/output ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der lokale Dateipfad zu Ihrer entpackten Datei, `output` + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ 1. [Um sicherzustellen, dass die `output` Datei erfolgreich in Ihren S3-Bucket hochgeladen wurde, überprüfen Sie ihren Inhalt mit dem Befehl list:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html) ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ ## Konvertierung der Ausgabe in das Amazon Kendra Kendra-Metadatenformat Um die Amazon Comprehend-Ausgabe in Amazon Kendra-Metadaten zu konvertieren, führen Sie ein Python-3-Skript aus. Wenn Sie die Konsole verwenden, verwenden Sie AWS CloudShell für diesen Schritt. ### Um das Python-3-Skript auszuführen (Konsole) 1. Laden Sie die [komprimierte Datei converter.py.zip](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip) auf Ihr Gerät herunter. 1. Extrahieren Sie die Python-3-Datei`converter.py`. 1. Melden Sie sich bei der [AWS Management Console](https://aws.amazon.com/console/) an und stellen Sie sicher, dass Ihre AWS Region auf dieselbe Region wie Ihr S3-Bucket und Ihr Amazon Comprehend Comprehend-Analysejob eingestellt ist. 1. Wählen Sie das **AWS CloudShell Symbol** oder geben Sie **AWS CloudShell**in das **Suchfeld** in der oberen Navigationsleiste ein, um eine Umgebung aufzurufen. **Anmerkung** Beim ersten AWS CloudShell Start in einem neuen Browserfenster wird ein Begrüßungsfenster mit einer Liste der wichtigsten Funktionen angezeigt. Die Shell ist bereit für die Interaktion, nachdem Sie dieses Fenster geschlossen haben und die Befehlszeile angezeigt wird. 1. Nachdem das Terminal vorbereitet ist, wählen Sie im Navigationsbereich **Aktionen** und dann im Menü **Datei hochladen** aus. 1. Wählen Sie in dem sich öffnenden Dialogfeld **Datei auswählen** und wählen Sie dann die heruntergeladene Python 3-Datei `converter.py` von Ihrem Gerät aus. Klicken Sie auf **Upload**. 1. Geben Sie in der AWS CloudShell Umgebung den folgenden Befehl ein: ``` python3 converter.py ``` 1. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, **den Namen Ihres S3-Buckets** einzugeben, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste. 1. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, **den vollständigen Dateipfad zu Ihrer Comprehend-Ausgabedatei einzugeben**, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die Eingabetaste. **output** 1. Wenn Sie von der Shell-Schnittstelle aufgefordert werden, den **vollständigen Dateipfad zu Ihrem Metadatenordner einzugeben, geben Sie die Eingabetaste ein und drücken Sie die** Eingabetaste. **metadata/** **Wichtig** Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 8 bis 10 exakt sein. ### Um das Python-3-Skript auszuführen (AWS CLI) 1. Um die Python-3-Datei herunterzuladen`converter.py`, führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminalfenster aus: ------ #### [ Linux ] ``` curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten. ------ #### [ macOS ] ``` curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten. ------ #### [ Windows ] ``` curl -o path/converter.py.zip https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/samples/converter.py.zip ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu dem Speicherort, in dem Sie die komprimierte Datei speichern möchten. ------ 1. Um die Python-3-Datei zu extrahieren, führen Sie den folgenden Befehl im Terminalfenster aus: ------ #### [ Linux ] ``` unzip path/converter.py.zip -d path/ ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. `converter.py.zip` ------ #### [ macOS ] ``` unzip path/converter.py.zip -d path/ ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip` ------ #### [ Windows ] ``` tar -xf path/converter.py.zip -C path/ ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip` ------ 1. Stellen Sie sicher, dass Boto3 auf Ihrem Gerät installiert ist, indem Sie den folgenden Befehl ausführen. ------ #### [ Linux ] ``` pip3 show boto3 ``` ------ #### [ macOS ] ``` pip3 show boto3 ``` ------ #### [ Windows ] ``` pip3 show boto3 ``` ------ **Anmerkung** Wenn Sie Boto3 nicht installiert haben, führen Sie es aus`pip3 install boto3`, um es zu installieren. 1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Python 3-Skript zum Konvertieren der `output` Datei auszuführen. ------ #### [ Linux ] ``` python path/converter.py ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu Ihrer gespeicherten Datei. `converter.py.zip` ------ #### [ macOS ] ``` python path/converter.py ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip` ------ #### [ Windows ] ``` python path/converter.py ``` Wobei Folgendes gilt: + *path/*ist der Dateipfad zu Ihrem gespeicherten. `converter.py.zip` ------ 1. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werden`Enter the name of your S3 bucket`, geben Sie den Namen Ihres S3-Buckets ein und drücken Sie die Eingabetaste. 1. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werden`Enter the full filepath to your Comprehend output file`, geben Sie die Eingabetaste ein **output** und drücken Sie die Eingabetaste. 1. Wenn Sie AWS CLI dazu aufgefordert werden`Enter the full filepath to your metadata folder`, geben Sie die Eingabetaste ein **metadata/** und drücken Sie die Eingabetaste. **Wichtig** Damit die Metadaten korrekt formatiert werden, müssen die Eingabewerte in den Schritten 5 bis 7 exakt sein. Am Ende dieses Schritts werden die formatierten Metadaten in dem `metadata` Ordner in Ihrem S3-Bucket abgelegt. ## Ihren Amazon S3 S3-Bucket aufräumen Da der Amazon Kendra Kendra-Index alle in einem Bucket gespeicherten Dateien synchronisiert, empfehlen wir Ihnen, Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen, um redundante Suchergebnisse zu vermeiden. ### So bereinigen Sie Ihren Amazon S3 S3-Bucket (Konsole) 1. Öffnen Sie die Amazon S3 S3-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/). 1. Wählen Sie in **Buckets** Ihren Bucket aus und wählen Sie dann den Amazon Comprehend Entity Analysis-Ausgabeordner, die Amazon Comprehend Entity Analysis-Datei und die extrahierte Amazon `.temp` Comprehend-Datei aus. `output` 1. ****Wählen Sie auf der Registerkarte „Übersicht“ die Option Löschen aus.**** 1. Wählen **Sie unter Objekte löschen** die Option **Objekte dauerhaft löschen?** und geben Sie **permanently delete** in das Texteingabefeld ein. 1. Wählen Sie **Objekte löschen** aus. ### Um Ihren Amazon S3 S3-Bucket zu bereinigen (AWS CLI) 1. Um alle Dateien und Ordner in Ihrem S3-Bucket mit Ausnahme der `metadata` Ordner `data` und zu löschen, verwenden [Sie den Befehl remove](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/rm.html) im AWS CLI: ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*" ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*" ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 rm s3://amzn-s3-demo-bucket/ --recursive --exclude "data/*" --exclude "metadata/*" ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ 1. [Um sicherzustellen, dass die Objekte erfolgreich aus Ihrem S3-Bucket gelöscht wurden, überprüfen Sie dessen Inhalt mit dem Befehl list:](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/ls.html) ------ #### [ Linux ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ macOS ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ #### [ Windows ] ``` aws s3 ls s3://amzn-s3-demo-bucket/ ``` Wobei Folgendes gilt: + amzn-s3-demo-bucket ist der Name Ihres S3-Buckets. ------ Am Ende dieses Schritts haben Sie die Analyseausgabe der Amazon Comprehend Comprehend-Entitäten in Amazon Kendra Kendra-Metadaten konvertiert. Sie sind jetzt bereit, einen Amazon Kendra Kendra-Index zu erstellen.