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# Documentação do conhecimento institucional usando entradas de voz por meio do Amazon Bedrock e do Amazon Transcribe
*Praveen Kumar Jeyarajan, Jundong Qiao, Rajiv Upadhyay e Megan Wu, Amazon Web Services*
## Resumo
Capturar o conhecimento institucional é fundamental para garantir o sucesso e a resiliência organizacional. O conhecimento institucional representa a sabedoria coletiva, as percepções e as experiências acumuladas pelos colaboradores ao longo do tempo, frequentemente de forma tácita e transmitidas informalmente. Essa riqueza de informações abrange abordagens únicas, práticas recomendadas e soluções para problemas complexos que podem não estar documentados em outros locais. Ao formalizar e documentar esse conhecimento, as empresas podem preservar a memória institucional, promover a inovação, aprimorar os processos de tomada de decisão e acelerar a curva de aprendizado dos novos colaboradores. Além disso, essa prática promove a colaboração, capacita os indivíduos e cultiva uma cultura de melhoria contínua. Por fim, aproveitar o conhecimento institucional ajuda as empresas a usar seu bem mais valioso, a inteligência coletiva de sua força de trabalho, para enfrentar desafios, impulsionar o crescimento e manter a vantagem competitiva em ambientes de negócios dinâmicos.
Esse padrão explica como capturar o conhecimento institucional por meio de gravações de voz de colaboradores experientes. Ele usa o [Amazon Transcribe](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/what-is.html) e o [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) para documentação e verificação sistemáticas. Ao documentar esse conhecimento informal, você pode preservá-lo e compartilhá-lo com as futuras gerações de colaboradores. Essa iniciativa contribui para a excelência operacional e aprimora a eficácia dos programas de treinamento, incorporando o conhecimento prático adquirido por meio da experiência direta.
## Pré-requisitos e limitações
**Pré-requisitos **
+ Uma conta AWS ativa
+ Docker, [instalado](https://docs.docker.com/engine/install/)
+ AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), na versão 2.114.1 ou em versões posteriores, [instalado](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/getting_started.html#getting_started_tools) e [inicializado](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/getting_started.html#getting_started_bootstrap) nas regiões da AWS `us-east-1` ou `us-west-2`
+ Kit de Ferramentas CDK da AWS, na versão 2.114.1 ou em versões posteriores, [instalado](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/cli.html)
+ AWS Command Line Interface (AWS CLI), [instalada](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) e [configurada](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-configure.html)
+ Python, versão 3.12 ou versões posteriores, [instalado](https://www.python.org/downloads/)
+ Permissões para criar recursos do Amazon Transcribe, do Amazon Bedrock, do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e do AWS Lambda
**Limitações**
+ Essa solução é implantada em uma única conta da AWS.
+ Esta solução pode ser implantada somente nas regiões da AWS nas quais o Amazon Bedrock e o Amazon Transcribe estão disponíveis. Para obter informações sobre a disponibilidade, consulte a documentação do [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) e do [Amazon Transcribe](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/what-is.html#tsc-regions).
+ Os arquivos de áudio devem estar em um formato compatível com o Amazon Transcribe. Para obter uma lista dos formatos compatíveis, consulte [Formatos de mídia](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/how-input.html#how-input-audio) na documentação Transcribe.
**Versões do produto**
+ AWS SDK para Python (Boto3), na versão 1.34.57 ou em versões posteriores
+ LangChain versão 0.1.12 ou posterior
## Arquitetura
A arquitetura representa um fluxo de trabalho com tecnologia sem servidor na AWS. O [AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html) realiza a orquestração de funções do Lambda para o processamento de áudio, análise de texto e geração de documentos. O diagrama apresentado a seguir ilustra o fluxo de trabalho do Step Functions, também conhecido como *máquina de estado*.
![\[Diagrama da arquitetura da máquina de estado do Step Functions que gera um documento.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/f1e0106d-b046-4adc-9718-c299efb7b436/images/e90298ca-1b7f-4c3e-97bd-311a9d5a4997.png)
Cada etapa da máquina de estado é executada por uma função do Lambda distinta. A seguir, apresentamos as etapas que fazem parte do processo de geração de documentos:
1. A função do Lambda `preprocess` valida a entrada transferida para o Step Functions e lista todos os arquivos de áudio presentes no caminho da pasta URI do Amazon S3 fornecido. As funções do Lambda subsequentes no fluxo de trabalho usam a lista de arquivos para validar, resumir e gerar o documento.
1. A função do Lambda `transcribe` usa o Amazon Transcribe para converter arquivos de áudio em transcrições de texto Essa função do Lambda é responsável por iniciar o processo de transcrição e transformar com precisão a fala em texto, que será armazenado para processamento posterior.
1. A função do Lambda `validate` analisa as transcrições de texto, verificando a relevância das respostas em relação às perguntas iniciais. Ao usar um grande modelo de linguagem (LLM) por meio do Amazon Bedrock, as respostas são identificadas e distinguidas no tópico de respostas fora de contexto.
1. A função do Lambda `summarize` usa o Amazon Bedrock para gerar um resumo coerente e conciso das respostas pertinentes ao contexto.
1. A função do Lambda `generate` organiza os resumos em um documento bem estruturado. Essa função pode formatar o documento de acordo com modelos definidos previamente e incluir qualquer conteúdo ou dado adicional necessário.
1. Se alguma das funções do Lambda falhar, você receberá uma notificação por e-mail do Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS).
Durante todo esse processo, o AWS Step Functions garante que cada função do Lambda seja iniciada na sequência correta. Esta máquina de estado conta com capacidade de processamento paralelo para aumentar a eficiência. Um bucket do Amazon S3 funciona como o repositório central de armazenamento, apoiando o fluxo de trabalho ao gerenciar os diversos formatos de mídia e os documentos envolvidos.
## Ferramentas
**Serviços da AWS**
+ [O Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) é um serviço totalmente gerenciado que disponibiliza modelos básicos de alto desempenho (FMs) das principais startups de IA e da Amazon para seu uso por meio de uma API unificada.
+ O [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) é um serviço de computação que ajuda você a executar código sem exigir provisionamento ou gerenciamento de servidores. Ele executa o código somente quando necessário e dimensiona automaticamente, assim, você paga apenas pelo tempo de computação usado.
+ O [Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)](https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/welcome.html) ajuda você a coordenar e gerenciar a troca de mensagens entre publicadores e clientes, incluindo servidores web e endereços de e-mail.
+ O [Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) é um serviço de armazenamento de objetos baseado na nuvem que ajuda você a armazenar, proteger e recuperar qualquer quantidade de dados.
+ O [AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html) é um serviço de orquestração com tecnologia sem servidor que permite combinar funções do AWS Lambda e outros serviços da AWS para criar aplicações essenciais aos negócios.
+ O [Amazon Transcribe](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/dg/what-is.html) é um serviço de reconhecimento de fala automático que emprega modelos de machine learning para converter áudio em texto.
**Outras ferramentas**
+ [LangChain](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/)é uma estrutura para o desenvolvimento de aplicativos que são alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs).
**Repositório de código**
O código desse padrão está disponível no GitHub [genai-knowledge-capture](https://github.com/aws-samples/genai-knowledge-capture)repositório.
O repositório de código contém os seguintes arquivos e pastas:
+ Pasta `assets`: os recursos estáticos da solução, como o diagrama da arquitetura e o conjunto de dados público
+ Pasta `code/lambdas`: o código Python para todas as funções do Lambda
+ Pasta `code/lambdas/generate`: o código Python que gera um documento com base nos dados resumidos no bucket do S3
+ Pasta `code/lambdas/preprocess`: o código Python que processa as entradas para a máquina de estado do Step Functions
+ Pasta `code/lambdas/summarize`: o código Python que resume os dados transcritos usando o serviço Amazon Bedrock
+ Pasta `code/lambdas/transcribe`: o código Python que converte dados de fala (arquivo de áudio) em texto usando o Amazon Transcribe
+ Pasta `code/lambdas/validate`: o código Python que valida se todas as respostas se referem ao mesmo tópico
+ `code/code_stack.py`: o arquivo Python do constructo do AWS CDK usado para criar recursos da AWS
+ `app.py`: o arquivo Python da aplicação do AWS CDK usada para implantar recursos da AWS na conta da AWS de destino
+ `requirements.txt`: a lista de todas as dependências do Python que devem ser instaladas para o AWS CDK
+ `cdk.json`: o arquivo de entrada que fornece os valores necessários para criar recursos
## Práticas recomendadas
O exemplo de código fornecido é apenas para fins proof-of-concept (PoC) ou piloto. Se você pretende implantar a solução para a produção, siga as seguintes práticas recomendadas:
+ Habilitar o [registro em log de acesso do Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/enable-server-access-logging.html)
+ Habilitar os [logs de fluxo da VPC](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/userguide/flow-logs.html)
## Épicos
### Configuração de credenciais da AWS na estação de trabalho local
| Tarefa | Description | Habilidades necessárias |
| --- | --- | --- |
| Exporte variáveis para a conta e para a região da AWS. | Para fornecer credenciais da AWS ao AWS CDK usando variáveis de ambiente, execute os comandos apresentados a seguir.export CDK_DEFAULT_ACCOUNT=<12-digit AWS account number>
export CDK_DEFAULT_REGION=
| AWS DevOps, DevOps engenheiro |
| Configure o perfil nomeado da AWS CLI. | Para configurar o perfil nomeado da AWS CLI para a conta, siga as instruções apresentadas em [Configurações do arquivo de configuração e credenciais](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-files.html). | AWS DevOps, DevOps engenheiro |
### Configure o ambiente.
| Tarefa | Description | Habilidades necessárias |
| --- | --- | --- |
| Clone o repositório na sua estação de trabalho local. | Para clonar o [genai-knowledge-capture](https://github.com/aws-samples/genai-knowledge-capture)repositório, execute o comando a seguir no seu terminal.git clone https://github.com/aws-samples/genai-knowledge-capture
| AWS DevOps, DevOps engenheiro |
| (Opcional) Substitua os arquivos de áudio. | Para personalizar a aplicação de amostra e incorporar seus próprios dados, faça o seguinte:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html) | AWS DevOps, DevOps engenheiro |
| Configure o ambiente virtual do Python. | Para ativar o ambiente virtual do Python, execute os comandos a seguir.cd genai-knowledge-capture
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
| AWS DevOps, DevOps engenheiro |
| Sintetize o código do AWS CDK. | Para converter o código em uma configuração de CloudFormation pilha da AWS, execute o comando a seguir.cdk synth
| AWS DevOps, DevOps engenheiro |
### Configuração e implantação da solução
| Tarefa | Description | Habilidades necessárias |
| --- | --- | --- |
| Providencie o acesso ao modelo de base. | Habilite o acesso ao modelo Anthropic Claude 3 Sonnet para a sua conta da AWS. Para obter instruções, consulte [Adicionar acesso ao modelo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html#model-access-add) na documentação do Bedrock. | AWS DevOps |
| Implante recursos na conta. | Para implantar recursos na conta da AWS usando o AWS CDK, faça o seguinte:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html) | AWS DevOps, DevOps engenheiro |
| Assine o tópico do Amazon SNS. | Para se tornar assinante do tópico do Amazon SNS a fim de receber notificações, faça o seguinte:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html) | AWS geral |
### Testar a solução
| Tarefa | Description | Habilidades necessárias |
| --- | --- | --- |
| Execute uma máquina de estado. | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html) | Desenvolvedor de aplicativos, AWS geral |
### Limpe todos os recursos da AWS na solução
| Tarefa | Description | Habilidades necessárias |
| --- | --- | --- |
| Remova os recursos da AWS. | Após testar a solução, limpe os recursos:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html) | AWS DevOps, DevOps engenheiro |
## Recursos relacionados
**Documentação da AWS**
+ Recursos do Amazon Bedrock:
+ [Acesso ao modelo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html)
+ [Parâmetros de inferência para modelos de fundação](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters.html)
+ Recursos do AWS CDK:
+ [Começar a usar o AWS CDK](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/getting_started.html)
+ [Trabalhar com o AWS CDK no Python](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/work-with-cdk-python.html)
+ [Solução de problemas comuns do AWS CDK](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/troubleshooting.html)
+ [Comandos do kit de ferramentas](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/cli.html#cli-commands)
+ Recursos do AWS Step Functions:
+ [Conceitos básicos do AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/getting-started-with-sfn.html)
+ [Solução de problemas](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/troubleshooting.html)
+ [Criar funções do Lambda com Python](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/lambda-python.html)
+ [Criador de aplicações de IA generativa na AWS](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/generative-ai-application-builder-on-aws/solution-overview.html)
**Outros recursos**
+ [LangChain documentação](https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction)