AWS 人工智能实用指南（二）

原文：annas-archive.org/md5/d67a89b9cfc2943d1ec8785a58eac5b2

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

第四章：使用 Amazon Transcribe 和 Polly 执行语音转文本及反向操作

在本章中，我们将继续发展实现现实世界人工智能应用所需的技能和直觉。我们将构建一个能够将口语从一种语言翻译成另一种语言的应用程序。我们将利用 Amazon Transcribe 和 Amazon Polly 来执行语音转文本和文本转语音任务。我们还将展示我们的参考架构如何让我们重用在前一章项目中实现的服务。

我们将讨论以下主题：

• 使用 Amazon Transcribe 执行语音转文本

• 使用 Amazon Polly 进行文本转语音

• 使用 AWS 服务、RESTful API 和网页用户界面构建无服务器 AI 应用程序

• 在参考架构中重用现有的 AI 服务实现

• 讨论用户体验和产品设计决策

技术要求

本书的 GitHub 仓库，包含本章的源代码，可以在 github.com/PacktPublishing/Hands-On-Artificial-Intelligence-on-Amazon-Web-Services 找到。

科幻中的技术

谷歌最近进入耳机市场，推出了 Pixel Buds，这款耳机有一个独特的功能让评论员们惊艳。这些耳机能够实时翻译多种语言的对话。这听起来像科幻小说中的情节。让人想到的是《星际迷航》中的通用翻译器，它可以让星际舰队成员与几乎所有外星种族交流。尽管 Pixel Buds 没有科幻作品中的那种强大功能，但它们集成了一些令人惊叹的 人工智能 (AI) 技术。这款产品展示了我们可以期待的 AI 能力，它能够帮助我们与更多地方的更多人沟通。

我们将使用 AWS AI 服务实现类似的对话翻译功能。我们的应用程序，谦虚地命名为通用翻译器，将提供多种语言之间的语音对语音翻译。然而，我们的通用翻译器并不是实时的，它仅支持几十种人类语言。

理解通用翻译器的架构

我们的通用翻译器应用程序将为用户提供一个网页用户界面，让他们可以录制一句话，并将该句子翻译成另一种语言。以下是我们应用程序架构设计，突出了各个层级和服务。我们之前项目中的层级和组件组织应该对你来说并不陌生：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/ebd4b401-085c-4255-885a-53ab98fce7f0.png

在这个应用程序中，网页用户界面将与编排层中的三个 RESTful 端点进行交互：

• 上传录音端点 将把音频录制上传委托给我们的存储服务，该服务为 AWS S3 提供了一个抽象层。

• 录音翻译端点将使用 Amazon 转录服务和 Amazon 翻译服务。它首先获取音频录音的转录内容，然后将转录文本翻译成目标语言。转录服务和翻译服务分别抽象了 Amazon Transcribe 和 Amazon Translate 服务。

• 语音合成端点将把翻译后的文本的语音合成任务委托给语音服务，而该服务由 Amazon Polly 支持。

正如我们将在项目实现中看到的，翻译服务是从图像翻译项目中复用的，未做任何修改。此外，存储服务实现中的文件上传方法也复用了先前项目中的方法。分离编排层和服务实现的一个好处应该很明显：我们可以在编排层中将不同的服务实现拼接在一起，复用并重新组合，而无需修改。每个应用程序特有的业务逻辑在编排层中实现，而功能实现则不依赖于特定应用程序的业务逻辑。

通用翻译器的组件交互

下图展示了不同组件如何相互作用，以形成通用翻译应用的业务逻辑工作流：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/ee07ad0e-99d3-4c4a-89a0-34ae8e71593b.png

以下内容是从用户的角度来看：

• 用户首先在网页用户界面中选择语音翻译的源语言和目标语言。

• 然后，用户使用屏幕上的控制录制一段简短的音频语音。

• 该录音可以从网页用户界面播放。用户可以使用播放功能检查语音录音的质量。

• 当用户对录音满意时，可以上传以进行翻译。

• 一段时间后，网页用户界面将同时显示转录文本和翻译文本。

• 最后，翻译文本的合成语音将通过网页用户界面提供音频播放。

我们决定将端到端的翻译过程分为三个主要步骤：

1. 上传音频录音。

2. 获取翻译文本。

3. 合成语音。

这一设计决策使得通用翻译器能够在翻译音频合成时，在网页用户界面中显示翻译文本。这样，应用不仅显得更为响应用户需求，而且用户在某些情况下也可以利用翻译文本，而无需等待音频合成完成。

设置项目结构

让我们按照第二章《现代 AI 应用的结构》中的步骤创建一个类似的基础项目结构，包括pipenv、chalice和网页文件：

1. 在终端中，我们将创建根项目目录，并使用以下命令进入该目录：

$ mkdir UniversalTranslator
$ cd UniversalTranslator

1. 我们将通过创建一个名为 Website 的目录来为 Web 前端创建占位符，在该目录内创建 index.html 和 scripts.js 文件，如下所示：

$ mkdir Website
$ touch Website/index.html
$ touch Website/scripts.js

1. 我们将在项目的 root 目录中使用 pipenv 创建一个 Python 3 虚拟环境。项目的 Python 部分需要两个包，boto3 和 chalice。我们可以使用以下命令安装它们：

$ pipenv --three
$ pipenv install boto3
$ pipenv install chalice

1. 请记住，通过 pipenv 安装的 Python 包仅在我们激活虚拟环境时可用。我们可以通过以下命令来激活虚拟环境：

$ pipenv shell

1. 接下来，在仍处于虚拟环境中时，我们将创建一个名为 Capabilities 的 AWS chalice 项目作为编排层，使用以下命令：

$ chalice new-project Capabilities

1. 要创建 chalicelib Python 包，请执行以下命令：

cd Capabilities
mkdir chalicelib
touch chalicelib/__init__.py
cd ..

通用翻译器的初始项目结构应如下所示：

Project Structure
------------
├── UniversalTranslator/
    ├── Capabilities/
        ├── .chalice/
            ├── config.json
        ├── chalicelib/
            ├── __init__.py
        ├── app.py
        ├── requirements.txt
    ├── Website/
        ├── index.html
        ├── script.js
    ├── Pipfile
    ├── Pipfile.lock

这是通用翻译器的项目结构；它包含了用户界面、编排和服务实现层，这是我们在第二章《现代 AI 应用程序的结构》中定义的 AI 应用程序架构的一部分，现代 AI 应用程序的解剖。

实现服务

让我们分层实现这个应用程序，从包含通用翻译器核心 AI 功能的服务实现开始。

转录服务 – 语音转文本

在通用翻译器中，我们将把一种语言的口语翻译成另一种语言。翻译过程的第一步是知道哪些单词被说了。为此，我们将使用 Amazon Transcribe 服务。Amazon Transcribe 使用基于深度学习的自动语音识别（ASR）算法将语音转换为文本。

让我们使用 AWS CLI 来理解 Transcribe 服务是如何工作的。输入以下命令以启动转录：

$ aws transcribe start-transcription-job
 --transcription-job-name <jobname>
 --language-code en-US
 --media-format wav
 --media MediaFileUri=https://s3.amazonaws.com/contents.aws.a/<audio file>.wav
 --output-bucket-name contents.aws.a
{
 "TranscriptionJob": {
 "TranscriptionJobName": "<jobname>",
 "TranscriptionJobStatus": "IN_PROGRESS",
 "LanguageCode": "en-US",
 "MediaFormat": "wav",
 "Media": {
 "MediaFileUri": "https://s3.amazonaws.com/<input bucket>/<audio file>.wav"
 },
 "CreationTime": 1552752370.771
 }
}

让我们了解前面命令中传递的参数：

• 作业名称必须是每个转录作业的唯一标识符。

• 语言代码告诉服务音频语言是什么。撰写本文时，支持的语言包括"en-US"、"es-US"、"en-AU"、"fr-CA"、"en-GB"、"de-DE"、"pt-BR"、"fr-FR" 和"it-IT"。

• 媒体格式指定了语音的音频格式；可能的值为 "mp3"、"mp4"、"wav" 和 "flac"。

• 媒体参数接受音频录音的 URI，例如，S3 URL。

• 输出存储桶名称指定了转录输出应存储在哪个 S3 存储桶中。

你需要将音频录音上传到 S3 存储桶中，以便该命令能够工作。你可以使用任何可用的软件工具录制音频片段，或者跳到本章的语音服务部分，了解如何使用 Amazon Polly 服务生成语音音频。

有趣的是，我们在此命令的输出中不会得到转录文本。实际上，我们可以看到我们刚启动的转录任务尚未完成。在输出中，TranscriptionJobStatus仍然是IN_PROGRESS。Amazon Transcribe 服务遵循异步模式，这通常用于长时间运行的任务。

那么，如何知道任务是否完成呢？有另一个命令，如下所示。我们可以执行此命令来检查刚刚启动的任务的状态：

$ aws transcribe get-transcription-job --transcription-job-name <jobname>
{
 "TranscriptionJob": {
 "TranscriptionJobName": "<jobname>",
 "TranscriptionJobStatus": "COMPLETED",
 "LanguageCode": "en-US",
 "MediaSampleRateHertz": 96000,
 "MediaFormat": "wav",
 "Media": {
 "MediaFileUri": "https://s3.amazonaws.com/<input bucket>/<audio file>.wav"
 },
 "Transcript": {
 "TranscriptFileUri": "https://s3.amazonaws.com/<output bucket>/jobname.json"
 },
 "CreationTime": 1552752370.771,
 "CompletionTime": 1552752432.731,
 "Settings": {
 "ChannelIdentification": false
 }
 }
}

在上面的命令中：

• get-transcription-job命令在这里接受一个参数，即我们启动任务时指定的唯一作业名称。

• 当任务状态变为"COMPLETED"时，"TranscriptFileUri"将指向我们之前指定的输出桶中的 JSON 输出文件。

这个 JSON 文件包含了实际的转录内容；下面是一个摘录：

{
   "jobName":"jobname",
   "accountId":"...",
   "results":{
      "transcripts":[
         {
            "transcript":"Testing, testing one two three"
         }
      ],
      "items":[
         ...
      ]
   },
   "status":"COMPLETED"
}

这是我们在服务实现中需要解析的 JSON 输出，用于提取转录文本。

转录服务被实现为一个 Python 类：

• 构造函数__init__()创建了一个boto3客户端，用于连接转录服务。构造函数还接受存储服务作为依赖，以便后续使用。

• transcribe_audio()方法包含了与 Amazon Transcribe 服务交互的逻辑。

• extract_transcript()方法是一个辅助方法，包含了解析来自转录服务的转录 JSON 输出的逻辑。

import boto3
import datetime
import time
import json

class TranscriptionService:
    def __init__(self, storage_service):
        self.client = boto3.client('transcribe')
        self.bucket_name = storage_service.get_storage_location()
        self.storage_service = storage_service

    def transcribe_audio(self, file_name, language):
        ...

    @staticmethod
    def extract_transcript(transcription_output):
        ...

在我们深入探讨"transcribe_audio()"和"extract_transcript()"方法的实现之前，首先让我们来看一下boto3 SDK 中与转录相关的 API。

与 AWS CLI 命令一样，Amazon Transcribe 的 API 遵循相同的异步模式。我们可以通过"TranscriptionJobName"调用"start_transcription_job()"，这是转录任务的唯一标识符。此方法会启动转录过程；然而，当 API 调用完成时，它不会返回转录文本。"start_transcription_job()" API 调用的响应中还会返回一个"TranscriptionJobStatus"字段，其值可以是"IN_PROGRESS"、"COMPLETED"或"FAILED"中的一个。我们可以通过 API 调用"get_transcritpion_job()"并指定先前的"TranscriptionJobName"来检查任务的状态。

当任务完成时，转录文本会被放置在 S3 桶中。我们可以在调用"start_transcription_job()"时通过"OutputBucketName"指定一个 S3 桶，或者 Amazon Transcribe 会将转录输出放入一个默认的 S3 桶，并提供一个预签名的 URL 来访问转录文本。如果任务失败，"start_transcription_job()"或"get_transcription_job()"的响应中会有另一个"FailureReason"字段，提供任务失败的原因。

这种异步模式通常用于较长时间运行的过程。它允许调用者在等待过程完成的同时进行其他任务，之后再检查进度。可以类比在 Amazon.com 上订购商品的客户体验。客户不需要一直在网站上等待商品包装、发货和配送完成，而是会立即看到订单已成功下单的确认信息，并且可以稍后通过唯一的订单 ID 查询订单状态。

TranscriptionService 类中的 "transcribe_audio()" 方法解决了 Amazon Transcribe API 的异步模式：

def transcribe_audio(self, file_name, language):
    POLL_DELAY = 5

    language_map = {
        'en': 'en-US',
        'es': 'es-US',
        'fr': 'fr-CA'
    }

    job_name = file_name + '-trans-' + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")

    response = self.client.start_transcription_job(
        TranscriptionJobName = job_name,
        LanguageCode = language_map[language],
        MediaFormat = 'wav',
        Media = {
            'MediaFileUri': "http://" + self.bucket_name + ".s3.amazonaws.com/" + file_name
        },
        OutputBucketName = self.bucket_name
    )

    transcription_job = {
        'jobName': response['TranscriptionJob']['TranscriptionJobName'],
        'jobStatus': 'IN_PROGRESS'
    }
    while transcription_job['jobStatus'] == 'IN_PROGRESS':
        time.sleep(POLL_DELAY)
        response = self.client.get_transcription_job(
            TranscriptionJobName = transcription_job['jobName']
        )
        transcription_job['jobStatus'] = response['TranscriptionJob']
                                                ['TranscriptionJobStatus']

    transcription_output = self.storage_service.get_file(job_name + '.json')
    return self.extract_transcript(transcription_output)

以下是对前面 "transcribe_audio()" 实现的概述：

• 我们使用一个简单的 Python 字典来存储三对语言代码。“en”、“es” 和 “fr” 是我们通用翻译器使用的语言代码，它们分别映射到 Amazon Transcribe 使用的语言代码 “en-US”、“es-US” 和 “fr-CA”。

• 这种映射仅限于三种语言，以简化我们的项目。然而，它展示了抽象语言代码的技术，这是我们的应用程序中第三方服务的实现细节。通过这种方式，无论底层的第三方服务如何，我们都可以始终标准化应用程序使用的语言代码。

• 我们为每个转录任务生成了一个独特的名称，叫做"job_name"。这个名称结合了音频文件名和当前时间的字符串表示。通过这种方式，即使在同一个文件上多次调用该方法，任务名称仍然保持唯一。

• 然后，方法调用 "start_transcription_job()"，传入唯一的 "job_name"、语言代码、媒体格式、录音所在的 S3 URI，最后是输出桶的名称。

• 即便 Transcribe API 是异步的，我们仍然设计了 "transcribe_audio()" 方法为同步方式。为了让我们的同步方法能够与 Transcribe 的异步 API 配合使用，我们添加了一个等待循环。该循环等待 POLL_DELAY 秒（设置为 5 秒），然后重复调用 "get_transcription_job()" 方法检查任务状态。当任务状态仍为 "IN_PROGRESS" 时，循环会继续运行。

• 最后，当任务完成或失败时，我们通过存储服务从指定的 S3 存储桶中获取 JSON 输出文件的内容。这也是我们在构造函数中需要将存储服务作为依赖的原因。接着，我们使用 "extract_transcript()" 辅助方法解析转录输出。

接下来，我们实现了之前由 "transcribe_audio()" 方法使用的 "extract_transcript()" 辅助方法来解析 Amazon Transcribe 的输出：

@staticmethod
def extract_transcript(transcription_output):
    transcription = json.loads(transcription_output)

    if transcription['status'] != 'COMPLETED':
        return 'Transcription not available.'

    transcript = transcription['results']['transcripts'][0]['transcript']
    return transcript

我们之前已经见过使用 AWS CLI 发出的转录任务的 JSON 输出格式。这个辅助方法封装了解析该 JSON 输出的逻辑。它首先检查任务是否成功完成，如果没有，则方法返回一个错误信息作为转录文本；如果成功完成，则返回实际的转录文本。

翻译服务 – 翻译文本

就像在第三章，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本 中的图像翻译应用程序一样，我们将利用 Amazon Translate 服务提供语言翻译功能。如前所述，我们可以重复使用在图像翻译项目中使用的相同翻译服务实现：

import boto3

class TranslationService:
    def __init__(self):
        self.client = boto3.client('translate')

    def translate_text(self, text, source_language = 'auto', target_language = 'en'):
        response = self.client.translate_text(
            Text = text,
            SourceLanguageCode = source_language,
            TargetLanguageCode = target_language
        )

        translation = {
            'translatedText': response['TranslatedText'],
            'sourceLanguage': response['SourceLanguageCode'],
            'targetLanguage': response['TargetLanguageCode']
        }

        return translation

上面的代码与之前项目中的 TranslationService 实现完全相同。为了完整起见，我们在此包括此代码。如需更多关于其实现和设计选择的详细信息，请参考第三章，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本。

语音服务 – 文本到语音

一旦我们获得翻译文本，就将利用 Amazon Polly 服务生成翻译的语音版本。

在我们深入实现之前，让我们使用以下 AWS CLI 命令生成一个简短的音频语音：

$ aws polly start-speech-synthesis-task
 --output-format mp3
 --output-s3-bucket-name <bucket>
 --text "testing testing 1 2 3"
 --voice-id Ivy
{
 "SynthesisTask": {
 "TaskId": "e68d1b6a-4b7f-4c79-9483-2b5a5932e3d1",
 "TaskStatus": "scheduled",
 "OutputUri": "https://s3.us-east-1.amazonaws.com/<bucket>/<task id>.mp3",
 "CreationTime": 1552754991.114,
 "RequestCharacters": 21,
 "OutputFormat": "mp3",
 "TextType": "text",
 "VoiceId": "Ivy"
 }
}

该命令有四个必填参数：

• 输出格式是音频格式：

  • 对于音频流，可以是 "mp3"、"ogg_vorbis" 或 "pcm"。

  • 对于语音标记，这将是 "json"。

• 输出 S3 存储桶名称是生成的音频文件将被放置的地方。

• 该文本是用于文本到语音合成的文本。

• 语音 ID 指定了 Amazon Polly 提供的多种语音之一。语音 ID 间接指定了语言以及男女声。我们使用了 Ivy，这是美国英语的女性语音之一。

Amazon Polly 服务遵循与之前 Amazon Transcribe 相似的异步模式。要检查我们刚刚启动的任务状态，我们发出以下 AWS CLI 命令：

$ aws polly get-speech-synthesis-task --task-id e68d1b6a-4b7f-4c79-9483-2b5a5932e3d1
{
 "SynthesisTask": {
 "TaskId": "e68d1b6a-4b7f-4c79-9483-2b5a5932e3d1",
 "TaskStatus": "completed",
 "OutputUri": "https://s3.us-east-1.amazonaws.com/<bucket>/<task id>.mp3",
 "CreationTime": 1552754991.114,
 "RequestCharacters": 21,
 "OutputFormat": "mp3",
 "TextType": "text",
 "VoiceId": "Ivy"
 }
}

在上述命令中，我们有以下内容：

• "get-speech-synthesis-task" 命令只接受一个参数，即在 "start-speech-synthesis-task" 命令输出中返回的任务 ID。

• 当任务状态变为 "completed" 时，"OutputUri" 将指向我们之前指定的 S3 存储桶中生成的音频文件。

• 音频文件名是任务 ID 和指定音频格式文件扩展名的组合，例如，"e68d1b6a-4b7f-4c79-9483-2b5a5932e3d1.mp3" 表示 MP3 格式。

我们的语音服务实现是一个 Python 类，包含一个构造函数 "__init__()" 和一个名为 synthesize_speech() 的方法。其实现如下：

import boto3
import time

class SpeechService:
    def __init__(self, storage_service):
        self.client = boto3.client('polly')
        self.bucket_name = storage_service.get_storage_location()
        self.storage_service = storage_service

    def synthesize_speech(self, text, target_language):
        POLL_DELAY = 5
        voice_map = {
            'en': 'Ivy',
            'de': 'Marlene',
            'fr': 'Celine',
            'it': 'Carla',
            'es': 'Conchita'
        }

        response = self.client.start_speech_synthesis_task(
            Text = text,
            VoiceId = voice_map[target_language],
            OutputFormat = 'mp3',
            OutputS3BucketName = self.bucket_name
        )

        synthesis_task = {
            'taskId': response['SynthesisTask']['TaskId'],
            'taskStatus': 'inProgress'
        }

        while synthesis_task['taskStatus'] == 'inProgress'\
                or synthesis_task['taskStatus'] == 'scheduled':
            time.sleep(POLL_DELAY)

            response = self.client.get_speech_synthesis_task(
                TaskId = synthesis_task['taskId']
            )

            synthesis_task['taskStatus'] = response['SynthesisTask']['TaskStatus']
            if synthesis_task['taskStatus'] == 'completed':
                synthesis_task['speechUri'] = response['SynthesisTask']['OutputUri']
                self.storage_service.make_file_public(synthesis_task['speechUri'])
                return synthesis_task['speechUri']

        return ''

构造函数创建了一个 Amazon Polly 服务的 boto3 客户端，并将 StorageService 作为依赖传入，以便后续使用。

在synthesize_speech()方法中，我们使用了 Python 的 voice_map 字典来存储五对语言代码。我们的通用翻译器应用支持的语言代码有"en"、"de"、"fr"、"it"和"es"。与语言代码不同，Amazon Polly 使用的是与语言及男女语音相关联的语音 ID。以下是 Polly 语音映射的一个摘录：

语言	女性 ID(s)	男性 ID(s)
英语（英国）(en-GB)	Amy, Emma	Brian
德语 (de-DE)	Marlene, Vicki	Hans
法语 (fr-FR)	Celine, Lea	Mathieu
意大利语 (it-IT)	Carla, Bianca	Giorgio
西班牙语（欧洲）(es-ES)	Conchita, Lucia	Enrique

该方法中的 voice_map 字典存储了通用翻译器所支持的每种语言的第一个女性语音 ID。这个设计选择是为了简化我们的项目实现。对于更精致的语音对语音翻译应用，开发者可以选择支持更多语言，并提供对不同语音的自定义。再次强调，"voice_map" 抽象了第三方服务的实现细节，即 Amazon Polly 的语音 ID，隔离了应用层的实现。

我们选择支持的语言并非完全随意。在这里，我们特意选择了美国英语、美国西班牙语和加拿大法语作为 Amazon Transcribe 的输入语音，并选择了 Amazon Polly 的欧洲变种作为输出语音。我们面向的客户群体是来自北美的游客，他们计划前往欧洲使用我们的通用翻译器，至少对于这个最小可行产品（MVP）版本而言。

Amazon Polly 服务的 API 遵循与其 AWS CLI 命令相同的异步模式，分别为 "start_speech_synthesis_task()" 和 "get_speech_synthesis_task()" API 调用。语音合成的实现与转录实现非常相似。我们再次调用 "start_speech_synthesis_task()" 方法来启动长时间运行的过程，然后使用 while 循环使我们的实现变得同步。这个循环等待 POLL_DELAY 秒（设置为 5 秒），然后调用 "get_speech_synthesis_task()" 方法来检查作业状态，状态可能为 "scheduled"、"inProgress"、"completed" 或 "failed"。当状态为 "scheduled" 或 "inProgress" 时，循环会继续运行。

请注意，即使在 AWS API 中，状态值在不同服务之间也不一致。我们的语音和转录服务将所有这些实现细节屏蔽在服务层之外。如果我们想要更换不同的语音或转录服务实现，相关更改将仅局限于服务实现层。

最后，当任务状态为 "completed" 时，我们会获取合成音频翻译的 S3 URI。默认情况下，S3 桶中的文件不会公开访问，我们的 Web 用户界面也无法播放音频翻译。因此，在返回 S3 URI 之前，我们使用了我们的存储服务方法 "make_file_public()" 将音频翻译设为公开。接下来，我们将查看在存储服务实现中是如何完成这一操作的。

存储服务 – 上传和检索文件

存储服务的实现大部分应与上一章中相似。__init__() 构造函数、"get_storage_location()" 方法和 "upload_file()" 方法与我们之前的实现完全相同。我们添加了两个新方法来扩展 StorageService 的功能。

这是完整的实现：

import boto3

class StorageService:
    def __init__(self, storage_location):
        self.client = boto3.client('s3')
        self.bucket_name = storage_location

    def get_storage_location(self):
        return self.bucket_name

    def upload_file(self, file_bytes, file_name):
        self.client.put_object(Bucket = self.bucket_name,
                               Body = file_bytes,
                               Key = file_name,
                               ACL = 'public-read')

        return {'fileId': file_name,
                'fileUrl': "http://" + self.bucket_name + ".s3.amazonaws.com/" + file_name}

    def get_file(self, file_name):
        response = self.client.get_object(Bucket = self.bucket_name, Key = file_name)

        return response['Body'].read().decode('utf-8')

    def make_file_public(self, uri):
        parts = uri.split('/')
        key = parts[-1]
        bucket_name = parts[-2]

        self.client.put_object_acl(Bucket = bucket_name,
                                   Key = key,
                                   ACL = 'public-read')

让我们来看看这两个新类方法：

• get_file() 方法接受文件名并返回该文件的内容作为字符串。我们通过使用 boto3 S3 客户端，通过密钥（文件名）从桶名称（存储服务的存储位置）获取对象，并将文件内容解码为 UTF-8 字符串来实现这一点。

• make_file_public() 方法接受一个文件 URI，并更改目标文件的访问控制列表（ACL），以允许公开访问。由于我们的存储服务是由 AWS S3 支持的，该方法假设 URI 是 S3 URI，并相应地解析它以提取桶名称和密钥。通过桶名称和密钥，它将对象的 ACL 更改为 'public-read'。

存储服务中的所有方法都设计得足够通用，以便它们更容易被不同的应用程序重用。

实现 RESTful 端点

现在服务已经实现，让我们继续探讨具有 RESTful 接口的编排层。由于所有实际工作都由服务实现完成，因此这些端点用于将功能拼接在一起，并为用户界面层提供 HTTP 访问以使用这些功能。因此，实施代码简洁且易于理解。

app.py 文件包含了 RESTful 端点的实现。以下是 app.py 中的一个代码片段，包含了导入、配置和初始化代码：

from chalice import Chalice
from chalicelib import storage_service
from chalicelib import transcription_service
from chalicelib import translation_service
from chalicelib import speech_service

import base64
import json

#####
# chalice app configuration
#####
app = Chalice(app_name='Capabilities')
app.debug = True

#####
# services initialization
#####
storage_location = 'contents.aws.ai'
storage_service = storage_service.StorageService(storage_location)
transcription_service = transcription_service.TranscriptionService(storage_service)
translation_service = translation_service.TranslationService()
speech_service = speech_service.SpeechService(storage_service)

#####
# RESTful endpoints
#####
...

我们将在接下来的几节中详细讨论 app.py 中每个端点的实现。

翻译录音端点

翻译录音端点是一个 HTTP POST 端点，接收请求正文中的 JSON 参数。此端点接受录音 ID 作为参数，并通过 JSON 正文传递翻译的源语言和目标语言：

@app.route('/recordings/{recording_id}/translate-text', methods = ['POST'], cors = True)
def translate_recording(recording_id):
    """transcribes the specified audio then translates the transcription text"""
    request_data = json.loads(app.current_request.raw_body)
    from_lang = request_data['fromLang']
    to_lang = request_data['toLang']

    transcription_text = transcription_service.transcribe_audio(recording_id, from_lang)

    translation_text = translation_service.translate_text(transcription_text,
                                                        target_language = to_lang)

    return {
        'text': transcription_text,
        'translation': translation_text
    }

该函数之上的注释描述了可以访问该端点的 HTTP 请求：

POST <server url>/recordings/{recording_id}/translate-text
{
    "fromLang": <SOURCE LANGUAGE>,
    "toLang": <TARGET LANGUAGE>
}

让我们来看一下之前的代码：

• "transcribe_recording()" 之上的注释描述了可以访问该端点的 HTTP POST 请求。

• 该函数首先获取包含源语言（"fromLang"）和目标语言（"toLang"）的请求数据，用于翻译。

• "transcribe_recording()"函数调用转录服务转录音频录音。

• 接下来，该函数调用翻译服务翻译转录文本。

• 最后，这个函数返回一个包含转录文本和翻译信息的 JSON 对象。

让我们通过在 Python 虚拟环境中运行chalice local来测试这个端点，然后发出以下curl命令，指定已经上传到我们的 S3 桶中的音频片段：

$ curl --header "Content-Type: application/json" --request POST --data '{"fromLang":"en","toLang":"de"}' http://127.0.0.1:8000/recordings/<recording id>/translate-text
[
 {
 "text": "<transcription>",
 "translation": {
 "translatedText": "<translation>",
 "sourceLanguage": "en",
 "targetLanguage": "de"
 }
 }
]

<recording id>标识我们 S3 桶中音频文件的文件名。

这是我们的网页用户界面将接收并用来显示翻译结果的 JSON 数据。

合成语音端点

合成语音端点是一个 HTTP POST 端点，接受请求体中的 JSON 参数。这个端点使用 JSON 传入目标语言和要转换为语音的文本。尽管 Universal Translator 设计用于翻译简短的短语，但用于执行文本到语音的文本可能会很长，这取决于应用程序。我们在这里使用 JSON 负载，而不是 URL 参数，因为 URL 的长度是有限制的。这个设计决策使得该端点将来可以更方便地用于其他应用程序。保持应用程序的 URL 简短清晰也是一个好习惯：

@app.route('/synthesize_speech', methods = ['POST'], cors = True)
def synthesize_speech():
    """performs text-to-speech on the specified text / language"""
    request_data = json.loads(app.current_request.raw_body)
    text = request_data['text']
    language = request_data['language']

    translation_audio_url = speech_service.synthesize_speech(text, language)

    return {
        'audioUrl': translation_audio_url
    }

该函数上方的注释描述了可以访问此端点的 HTTP 请求：

POST <server url>/synthesize_speech
{
    "text": <TEXT>,
    "language": <LANGUAGE>
}

在前面的代码中，我们有以下内容：

• synthesize_speech()函数将请求体解析为 JSON 数据，以获取语音合成的文本和语言。

• 该函数随后调用语音服务的synthesize_speech()方法。

• 然后该函数返回音频文件的 URL。请记住，在 synthesize_speech()返回之前，我们已经使这个音频文件对外公开可访问。

让我们通过在 Python 虚拟环境中运行chalice local来测试这个端点，然后发出以下curl命令来传递 JSON 负载：

$ curl --header "Content-Type: application/json" --request POST --data '{"text":"Dies ist ein Test des Amazons Polly Service.","language":"de"}' http://127.0.0.1:8000/synthesize_speech
{
 "audioUrl": "https://s3.us-east-1.amazonaws.com/<bucket>/<task id>.mp3"
}

这是我们的网页用户界面将接收并用来更新翻译语音的音频播放器的 JSON 数据。

上传录音端点

这个端点本质上与第三章中的上传图像端点相同，使用 Amazon Rekognition 和翻译检测和翻译文本，*图像翻译器应用程序。它使用我们在项目中实现的两个相同的函数，没有修改。唯一的变化是@app.route注释，在那里我们创建了一个不同的 HTTP POST 端点/recordings，通过 Base64 编码进行上传：

@app.route('/recordings', methods = ['POST'], cors = True)
def upload_recording():
    """processes file upload and saves file to storage service"""
    request_data = json.loads(app.current_request.raw_body)
    file_name = request_data['filename']
    file_bytes = base64.b64decode(request_data['filebytes'])

    file_info = storage_service.upload_file(file_bytes, file_name)

    return file_info

为了完整性，我们在这里包含了端点及其辅助函数的代码。有关它们实现的更多细节，请参考第三章，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本。

实现网页用户界面

接下来，让我们在Website目录下的index.html和scripts.js文件中创建一个简单的网页用户界面。

这就是最终的网页界面样式：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/ec702afc-5450-4647-9fcf-4e26e20704ba.png

在此应用程序中，用户首先在选择语言部分选择翻译的源语言和目标语言。然后，用户在录音部分录制简短的语音。在此部分，用户还可以播放录音以检查其质量。然后，翻译过程开始。当翻译文本可用时，它将在翻译文本部分显示给用户。接着，开始文本转语音生成过程。当生成的音频翻译可用时，音频播放器控制被启用，以允许播放翻译内容。

我们做出的设计决策是将每次翻译的步骤视为顺序执行，意味着一次只能执行一个翻译。每次端到端的翻译都会有一定的等待时间，主要是由于 Amazon Transcribe 和 Amazon Polly 服务的速度。我们有一些技术可以改善用户在等待期间的体验：

• 一个最重要的技术实际上是让用户知道应用程序正在处理。我们在翻译文本和翻译音频部分使用了加载指示器，表示应用程序正在处理。我们展示加载指示器的事实向用户暗示这些步骤不是即时完成的。

• 我们采用的另一种技术是将文本翻译和音频翻译步骤分开。尽管总的处理时间大致相同，用户可以看到进度和中间结果。从心理学角度看，这大大减少了用户对等待时间的感知。

• 我们还可以减少在转录服务和语音服务实现中的POLL_DELAY。目前，POLL_DELAY在两者中都设置为 5 秒。这会导致在处理完成后存在一些延迟，平均每步延迟 2.5 秒，总共约 5 秒的延迟。我们当然可以减少延迟。然而，这里存在一个权衡：较短的POLL_DELAY将导致更多的 AWS API 调用，分别是"get_transcription_job()"和"get_speech_synthesis_task()"函数。

• 最后，如果有可用的实时服务，我们可以使用它们来加速处理。例如，亚马逊的 Transcribe 现在支持名为流式转录（Streaming Transcription）的实时转录功能。此功能使得应用程序能够传入实时音频流并实时接收文本转录。不幸的是，在本文撰写时，该功能尚未在 Python AWS SDK 中提供。一个灵活的架构将使未来的服务实现（无论是基于 AWS 还是其他）能够更轻松地替换，从而推动应用程序的长期发展。

index.html

以下是index.html文件。我们在这里使用了标准的 HTML 标签，因此网页的代码应该很容易理解：

<!doctype html>
<html lang="en"/>

<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>

    <title>Universal Translator</title>

    <link rel="stylesheet" href="https://www.w3schools.com/w3css/4/w3.css">
    <link rel="stylesheet" href="https://www.w3schools.com/lib/w3-theme-blue-grey.css">
    <link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css">
</head>

<body class="w3-theme-14">
    <div style="min-width:400px">
        <div class="w3-bar w3-large w3-theme-d4">
            <span class="w3-bar-item">Universal Translator</span>
        </div>

        ...
    </div>

    <script src="img/MediaStreamRecorder.js"></script>
   <script src="img/scripts.js"></script>
</body>

</html>

这个代码片段显示了网页用户界面的框架和标题：

• 除了在之前的项目中使用的 W3 样式表外，我们还包含了用于旋转图标的 Font-Awesome CSS。

• 在index.html的底部，我们包含了MediaStreamRecorder.js，用于实现网页用户界面的音频录制功能。

• 其余的index.html代码片段位于<body>内的顶级<div>标签中。

    ...
        <div class="w3-container w3-content">
            <p class="w3-opacity"><b>Select Languages</b></p>
            <div class="w3-panel w3-white w3-card w3-display-container  
            w3-center">
                <div>
                    <b class="w3-opacity">From:</b>
                    <select id="fromLang">
                        <option value="en">English</option>
                        <option value="es">Spanish</option>
                        <option value="fr">French</option>
                    </select>
                    <hr>
                    <b class="w3-opacity">To:</b>
                    <select id="toLang">
                        <option value="de">German</option>
                        <option value="fr">French</option>
                        <option value="it">Italian</option>
                        <option value="es">Spanish</option>
                    </select>
                </div>
            </div>
        </div>

        <div class="w3-container w3-content">
            <p class="w3-opacity"><b>Record Audio</b></p>
            <div class="w3-panel w3-white w3-card w3-display-container 
            w3-center">
                <div>
                    <audio id="recording-player" controls>
                        Your browser does not support the audio  
                        element...
                    </audio>
                </div>
                <div>
                    <input type="button" id="record-toggle" 
                    value="Record"
                           onclick="toggleRecording()"/>
                    <input type="button" id="translate" 
                     value="Translate"
                           onclick="uploadAndTranslate()" disabled/>
                </div>
            </div>
        </div>
     ...

在这个代码片段中，我们有以下内容：

• 我们创建了网页用户界面的“选择语言”和“录制音频”部分。

• 在“选择语言”部分，我们将支持的fromLang和toLang硬编码在dropdown列表中。

• 在“录制音频”部分，我们使用了<audio>标签来创建一个音频播放器，并添加了几个输入按钮以控制录音和翻译功能。

• 大多数动态行为是在scripts.js中实现的。

要继续编辑index.html代码，请执行以下命令：

...
        <div class="w3-container w3-content">
            <p class="w3-opacity"><b>Translation Text</b></p>
            <div class="w3-panel w3-white w3-card w3-display-container 
            w3-center">
                <p id="text-spinner" hidden>
                    <i class="fa fa-spinner w3-spin" style="font-
                    size:64px"></i>
                </p>
                <p class="w3-opacity"><b>Transcription:</b></p>
                <div id="transcription"></div>
                <hr>
                <p class="w3-opacity"><b>Translation:</b></p>
                <div id="translation"></div>
            </div>
        </div>

        <div class="w3-container w3-content">
            <p class="w3-opacity"><b>Translation Audio</b></p>
            <div class="w3-panel w3-white w3-card w3-display-container 
            w3-center">
                <p id="audio-spinner" hidden>
                    <i class="fa fa-spinner w3-spin" style="font-
                     size:64px"></i>
                </p>
                <audio id="translation-player" controls>
                    Your browser does not support the audio element...
                </audio>
            </div>
        </div>
...

在这个代码片段中，我们有以下内容：

• 我们创建了网页用户界面的“翻译文本”和“翻译音频”部分。

• 在“翻译文本”部分，我们放置了一个初始时隐藏的旋转图标，并且有几个<div>将用来显示翻译结果。

• 在“翻译音频”部分，我们放置了另一个初始时隐藏的旋转图标，以及一个音频播放器，用于播放翻译后的音频。

scripts.js

以下是scripts.js文件。许多“通用翻译器”的动态行为是通过 JavaScript 实现的。scripts.js与端点进行交互，构建应用程序的整体用户体验：

"use strict";

const serverUrl = "http://127.0.0.1:8000";

...

class HttpError extends Error {
    constructor(response) {
        super(`${response.status} for ${response.url}`);
        this.name = "HttpError";
        this.response = response;
    }
}

这个片段将serverUrl定义为chalice local的地址，并定义了HttpError来处理可能在 HTTP 请求中发生的异常：

let audioRecorder;
let recordedAudio;

const maxAudioLength = 30000;
let audioFile = {};

const mediaConstraints = {
 audio: true
};

navigator.getUserMedia(mediaConstraints, onMediaSuccess, onMediaError);

function onMediaSuccess(audioStream) {
 audioRecorder = new MediaStreamRecorder(audioStream);
 audioRecorder.mimeType = "audio/wav";
 audioRecorder.ondataavailable = handleAudioData;
}

function onMediaError(error) {
 alert("audio recording not available: " + error.message);
}

function startRecording() {
 recordedAudio = [];
 audioRecorder.start(maxAudioLength);
}

function stopRecording() {
 audioRecorder.stop();
}

function handleAudioData(audioRecording) {
 audioRecorder.stop();
 audioFile = new File([audioRecording], "recorded_audio.wav", {type: "audio/wav"});

 let audioElem = document.getElementById("recording-player");
 audioElem.src = window.URL.createObjectURL(audioRecording);
}

这个代码片段遵循了github.com/intercom/MediaStreamRecorder中推荐的音频录制实现，我们将不在此详细介绍。这里有一些细节需要注意：

• Universal Translator 支持最多 30 秒的音频录制，长度由maxAudioLength常量定义。这个时长足以翻译简短的短语。

• 音频录制格式被设置为audio/wav，这是 Amazon Transcribe 支持的格式之一。

• 当音频录制完成后，我们执行两个任务：

  • 我们将录制的音频数据放入一个 JavaScript 文件对象中，文件名为recorded_audio.wav；这将是上传到 S3 的录音文件名。由于所有录音的文件名相同，因此上传新的录音时会替换掉之前上传的录音。

  • 我们在录音音频部分更新音频播放器，使用录音音频的 Object URL 进行播放。

let isRecording = false;

function toggleRecording() {
    let toggleBtn = document.getElementById("record-toggle");
    let translateBtn = document.getElementById("translate");

    if (isRecording) {
        toggleBtn.value = 'Record';
        translateBtn.disabled = false;
        stopRecording();
    } else {
        toggleBtn.value = 'Stop';
        translateBtn.disabled = true;
        startRecording();
    }

    isRecording = !isRecording;
}

scripts.js中的toggleRecording函数使音频播放器下方的第一个输入按钮成为一个切换按钮。此切换按钮通过前面的MediaStreamRecorder实现开始或停止音频录制。

接下来，我们定义五个函数：

• uploadRecording()：通过 Base64 编码将音频录音上传到我们的上传录音端点。

• translateRecording()：调用我们的翻译录音端点来翻译音频录音。

• updateTranslation()：更新翻译文本部分，显示返回的转录和翻译文本。

• synthesizeTranslation()：调用我们的语音合成端点生成翻译文本的音频语音。

• updateTranslationAudio()：更新翻译音频部分的音频播放器，将音频语音的 URL 加载进去以启用播放。

这些函数对应于翻译用户体验的顺序步骤。我们将它们拆分为单独的函数，使 JavaScript 代码更加模块化和可读；每个函数执行一个特定的任务。让我们逐个了解这些函数的实现细节。

让我们来看一下uploadRecording()函数，如下所示的代码块所示：

async function uploadRecording() {
    // encode recording file as base64 string for upload
    let converter = new Promise(function(resolve, reject) {
        const reader = new FileReader();
        reader.readAsDataURL(audioFile);
        reader.onload = () => resolve(reader.result
            .toString().replace(/^data:(.*,)?/, ''));
        reader.onerror = (error) => reject(error);
    });
    let encodedString = await converter;

    // make server call to upload image
    // and return the server upload promise
    return fetch(serverUrl + "/recordings", {
        method: "POST",
        headers: {
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({filename: audioFile.name, filebytes: encodedString})
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

在前面的代码中，我们有以下内容：

• uploadRecording()函数通过将文件对象中的音频录音转换为 Base64 编码的字符串来创建上传数据。

• 该函数格式化 JSON 负载，以包括我们端点所期望的filename和filebytes。

• 然后，它向我们的上传录音端点 URL 发送 HTTP POST 请求，并返回 JSON 响应。

• 这与 Pictorial Translator 应用中的uploadImage()函数几乎相同，唯一的区别是文件来自音频录制器。

让我们来看一下translateRecording()函数，如下所示的代码块所示：

let fromLang;
let toLang;

function translateRecording(audio) {
    let fromLangElem = document.getElementById("fromLang");
    fromLang = fromLangElem[fromLangElem.selectedIndex].value;
    let toLangElem = document.getElementById("toLang");
    toLang = toLangElem[toLangElem.selectedIndex].value;

    // start translation text spinner
    let textSpinner = document.getElementById("text-spinner");
    textSpinner.hidden = false;

    // make server call to transcribe recorded audio
    return fetch(serverUrl + "/recordings/" + audio["fileId"] + "/translate-text", {
        method: "POST",
        headers: {
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({fromLang: fromLang, toLang: toLang})
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

在前面的代码中，我们有以下内容：

• translateRecording()函数首先从网页用户界面的fromLang和toLang下拉菜单中获取语言的值。

• 该函数启动旋转器，向用户发出开始翻译过程的信号。然后它调用我们的翻译录音端点，并等待响应。

让我们来看一下updateTranslation()函数，如下代码块所示：

function updateTranslation(translation) {
    // stop translation text spinner
    let textSpinner = document.getElementById("text-spinner");
    textSpinner.hidden = true;

    let transcriptionElem = document.getElementById("transcription");
    transcriptionElem.appendChild(document.createTextNode(translation["text"]));

    let translationElem = document.getElementById("translation");
    translationElem.appendChild(document.createTextNode(translation["translation"]
                                                        ["translatedText"]));

    return translation
}

在前面的代码中，以下内容适用：

• 当翻译录音端点响应时，updateTranslation()函数会隐藏旋转指示器。

• 该函数随后会更新Translation Text部分，包含转录和翻译文本。

让我们来看一下synthesizeTranslation()函数，如下代码块所示：

function synthesizeTranslation(translation) {
    // start translation audio spinner
    let audioSpinner = document.getElementById("audio-spinner");
    audioSpinner.hidden = false;

    // make server call to synthesize translation audio
    return fetch(serverUrl + "/synthesize_speech", {
        method: "POST",
        headers: {
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({text: translation["translation"]["translatedText"], language: toLang})
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

在前面的代码中，我们有如下内容：

• synthesizeTranslation()函数启动旋转指示器，以通知用户开始进行语音合成过程。

• 该函数随后会调用语音合成端点并等待响应。请记住，该端点期望的是 JSON 参数，而这些参数在fetch()调用中设置。

让我们来看一下updateTranslationAudio()函数，如下代码块所示：

function updateTranslationAudio(audio) {
    // stop translation audio spinner
    let audioSpinner = document.getElementById("audio-spinner");
    audioSpinner.hidden = true;

    let audioElem = document.getElementById("translation-player");
    audioElem.src = audio["audioUrl"];
}

在前面的代码中，我们有如下内容：

• 当语音合成端点响应时，updateTranslationAudio()函数会停止语音合成的旋转指示器。

• 该函数随后会使用合成的翻译音频的 URL 更新音频播放器。

所有前面提到的五个函数都通过uploadAndTranslate()函数将其串联在一起，如下所示：

function uploadAndTranslate() {
    let toggleBtn = document.getElementById("record-toggle");
    toggleBtn.disabled = true;
    let translateBtn = document.getElementById("translate");
    translateBtn.disabled = true;

    uploadRecording()
        .then(audio => translateRecording(audio))
        .then(translation => updateTranslation(translation))
        .then(translation => synthesizeTranslation(translation))
        .then(audio => updateTranslationAudio(audio))
        .catch(error => {
            alert("Error: " + error);
        })

    toggleBtn.disabled = false;
}

注意uploadAndTranslate()函数中的事件顺序是多么清晰。作为该函数的最终步骤，我们启用了记录切换按钮，以便用户可以开始下一次翻译。

通用翻译器应用程序的最终项目结构应如下所示：

├── Capabilities
│ ├── app.py
│ ├── chalicelib
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── speech_service.py
│ │ ├── storage_service.py
│ │ ├── transcription_service.py
│ │ └── translation_service.py
│ └── requirements.txt
├── Pipfile
├── Pipfile.lock
└── Website
    ├── index.html
    └── scripts.js

现在，我们已经完成了通用翻译器应用程序的实现。

将通用翻译器部署到 AWS

通用翻译器应用程序的部署步骤与前几章项目的部署步骤相同。我们在此包含它们以便完整性。

1. 首先，让我们通过在项目结构的.chalice目录中的config.json文件中将"autogen_policy"设置为false来告诉 Chalice 为我们执行策略分析：

{
  "version": "2.0",
  "app_name": "Capabilities",
  "stages": {
    "dev": {
      "autogen_policy": false,
      "api_gateway_stage": "api"
    }
  }
}

1. 接下来，我们在chalice目录中创建一个新的文件policy-dev.json，手动指定项目需要的 AWS 服务：

{
 "Version": "2012-10-17",
 "Statement": [
 {
 "Effect": "Allow",
 "Action": [
 "logs:CreateLogGroup",
 "logs:CreateLogStream",
 "logs:PutLogEvents",
 "s3:*",
 "translate:*",
 "transcribe:*",
 "polly:*"
 ],
 "Resource": "*"
 }
 ]
}

1. 接下来，我们通过在Capabilities目录中运行以下命令将 Chalice 后端部署到 AWS：

$ chalice deploy
Creating deployment package.
Creating IAM role: Capabilities-dev
Creating lambda function: Capabilities-dev
Creating Rest API
Resources deployed:
  - Lambda ARN: arn:aws:lambda:us-east-1:<UID>:function:Capabilities-dev
  - Rest API URL: https://<UID>.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api/

部署完成后，Chalice 会输出一个类似于https://<UID>.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api/的 RESTful API URL，其中<UID>是一个唯一的标识符字符串。这就是前端应用程序应该访问的服务器 URL，用于连接在 AWS 上运行的应用程序后端。

1. 接下来，我们将index.html和scripts.js文件上传到这个 S3 桶中，并设置权限为公开可读。在此之前，我们需要在scripts.js中做如下更改。请记住，网站现在将在云端运行，并且无法访问我们的本地 HTTP 服务器。将本地服务器的 URL 替换为来自后端部署的 URL：

"use strict";
const serverUrl = "https://<UID>.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api";
...

现在，通用翻译器应用程序可以通过互联网让每个人都能访问！

讨论项目增强想法

在第二部分的每个动手项目结束时，我们都会提供一些想法，以扩展智能启用应用程序。以下是增强通用翻译器的一些想法：

• 允许用户在应用程序中保存默认的源语言和输出语音偏好设置。用户可能会将母语作为源语言，并可能希望翻译后的语音与其性别和声音相匹配。

• 使用 Amazon Transcribe 的流式转录功能添加实时转录。此功能可以大大减少用户等待语音翻译的时间。在撰写本文时，Python SDK 尚不支持此功能，因此您的实现将需要使用其他 SDK。我们的架构确实支持多语言系统，即用多种语言编写的系统。

• 通用翻译器和图像翻译器都提供翻译功能。这两种翻译功能可以结合成一个单一的应用程序，供旅行者和学生使用，尤其是一个在现实世界中始终伴随用户的移动应用。

总结

在本章中，我们构建了一个通用翻译器应用程序，用于将口语从一种语言翻译成另一种语言。我们结合了来自 AWS AI 服务的语音转文本、语言翻译和文本转语音能力，包括 Amazon Transcribe、Amazon Translate 和 Amazon Polly。这个动手项目继续了我们作为 AI 从业者的旅程，培养了我们开发实际 AI 应用程序所需的技能和直觉。在这个过程中，我们还讨论了通用翻译器应用程序的用户体验和产品设计决策。此外，我们展示了在 第二章《现代 AI 应用程序的构成》定义的参考架构中，翻译服务和存储服务的干净代码重用，现代 AI 应用程序的架构。

在下一章，我们将利用更多的 AWS AI 服务来创建能够简化我们生活的解决方案。成为一名 AI 从业者不仅仅是了解使用哪些服务或 API，还需要具备将优秀的产品和架构设计与 AI 能力融合的技能。

参考文献

关于使用 Amazon Transcribe 和 Amazon Polly 进行语音转文本及反向操作的更多信息，请参考以下链接：

• www.verizonwireless.com/wireless-devices/accessories/google-pixel-buds/

• www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2017/11/15/i-tried-out-googles-translating-headphones-heres-what-i-found/?utm_term=.1cef17d669e2

• github.com/intercom/MediaStreamRecorder

第五章：使用 Amazon Comprehend 提取文本中的信息

本章中，我们将构建一个应用程序，能够自动从名片照片中提取联系信息。通过这个应用程序，我们旨在通过自动化减少繁琐的手工工作。我们将使用 Amazon Rekognition 来检测名片照片中的文本，然后使用 Amazon Comprehend 提取结构化信息，如姓名、地址和电话号码。我们将展示自动化的目标并不总是完全的自主化；在解决方案中保持人的参与也具有一定的价值。

本章我们将涵盖以下主题：

• 了解人工智能在我们工作场所中的作用

• 使用 Amazon Comprehend 和 Amazon Comprehend Medical 执行信息提取

• 在 AWS DynamoDB 中存储和检索数据

• 使用 AWS 服务、RESTful API 和网页用户界面构建无服务器 AI 应用程序

• 在参考架构中重用现有的 AI 服务实现

• 讨论自动化解决方案中的人机协同界面设计

技术要求

本书的 GitHub 仓库，包含本章的源代码，可以在 github.com/PacktPublishing/Hands-On-Artificial-Intelligence-on-Amazon-Web-Services 找到。

与你的人工智能同事合作

人工智能 (AI) 正在推动我们生活中自动化的进步。当大多数人想到智能自动化时，他们通常会想到智能温控器、吸尘机器人或自动驾驶汽车，这些都帮助我们过上更好的生活。我们也有巨大的机会利用智能自动化来帮助我们更高效地工作。人工智能可以在工作场所中补充人类劳动，为企业创造价值，促进经济增长，并将人类劳动转向创造性工作。一个迫切需要自动化进步的领域是手工的后勤处理过程。当我们存入支票、注册服务或在线购物时，仍然有许多任务是由人类在幕后完成的。

关于工作被自动化取代的担忧是存在的；然而，我们也观察到，当琐碎的工作被自动化时，工人的士气得到了改善。大多数手动后勤工作都是乏味且重复的。例如，有些人的工作是阅读多份文档，识别其中的某些信息，然后手动将信息输入计算机系统。这些后勤文档处理任务也被称为“旋转椅”过程，因为工人们不断在文件和计算机屏幕之间旋转椅子。我们可以利用 AI 来自动化文档处理过程，通过光学字符识别（OCR）读取文档，再利用自然语言处理（NLP）提取信息。

然而，自动化文档处理并非易事。纸质文档必须先进行扫描。根据文档图像的质量、文档结构的复杂性，甚至是文档中的手写文本，可能很难保证处理的准确性。对于某些业务环境和使用案例，任何低于 100%的准确性都是不可接受的。在这种情况下，自动化开发人员必须设计可支持人工干预的容错机制，以便在出现问题时，人工可以介入并接管处理。例如，自动化解决方案可以在银行存款过程中提取支票上的金额。如果该过程中的数据不准确，可能会对银行客户造成重大后果。为了确保正确的存款金额，自动化解决方案可以先提取金额，然后在存款完成之前将提取的金额展示给人工操作员进行确认。这个解决方案利用了 AI 技术来自动化任务，但也允许人在出错时进行干预。

在本章中，我们将实现一个名为“联系人管理器”的应用程序，用于自动化文档处理。更具体地说，该应用程序帮助我们从扫描的名片中提取联系人信息。为了确保准确性，我们的应用程序将提供一个“人机交互”用户界面，以便用户在保存信息之前，能够审核并更正自动提取的内容。这种“人机交互”用户界面是一种流行的方式，因为它通过人的判断来提高自动化的准确性。

了解联系人管理器架构

联系人管理器应用程序将为用户提供一个 Web 用户界面，用户可以通过该界面上传名片图像。应用程序将提取并分类联系人信息。然后，自动提取的联系人信息将在 Web 用户界面中显示给用户。用户可以在将其保存到永久联系人库之前，审查并更正这些信息。

以下图示展示了架构设计，重点突出联系组织器应用的各个层次和服务。以下架构设计现在应该很熟悉了；这些层次和组件遵循我们在第二章中定义的相同参考架构模板，现代 AI 应用的构成：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/0b0b3b30-5bd6-4d8f-91e9-2317d7f25ffc.png

在这个应用中，Web 用户界面将与协调层中的三个 RESTful 端点进行交互：

• 上传录音端点将把图像上传委托给我们的存储服务。

• 提取信息端点将使用识别服务和提取服务：

  • 识别服务是从第三章中重用的，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本，当时我们在讲解图像翻译器项目时使用过。

  • 提取服务将同时使用 Amazon Comprehend 和 Amazon Comprehend Medical 来提取和分类各种联系信息，如姓名、地址和电话号码。

• 保存/获取联系人端点将写入/读取联系人存储，其后端是 AWS DynamoDB NoSQL 数据库。

在联系组织器中，我们有几个机会可以重用我们在之前项目中已经实现的组件。在协调层中，我们可以重用上传录音端点。在服务实现层中，我们可以重用存储和识别服务。

联系组织器中的组件交互

以下交互图展示了联系组织器中应用组件之间的业务逻辑工作流程：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/bad3f779-841b-4e53-94a8-2cf2bd441813.png

从用户的角度来看，我们有以下内容：

1. 当联系组织器 Web 用户界面首次加载时，它将获取并显示所有现有的联系人。

2. 用户随后可以通过 Web 用户界面上传名片照片。

3. 上传完成后，开始两个步骤：

   1. 上传的名片图像会显示在用户界面中。

   2. 自动化的联系信息提取过程已开始。

4. 当信息提取完成后，提取的信息会展示给用户，以供审核和修正。

5. 用户在审核并修正信息后，点击保存按钮后，联系信息可以被持久化。

我们设计了联系组织器，使其具有一个人机交互的用户界面，如下所示：

1. 上传的名片图像会重新显示给用户，以便他们查看原始联系信息。

2. 自动提取的联系信息也会与名片图像一起展示给用户。

3. 用户可以选择从用户界面中更改或修正任何提取的信息。

4. 用户必须明确点击“保存”按钮，作为确认联系信息正确的人的确认。

这个人机协作的用户界面也不应该仅仅是智能解决方案中的附加部分。我们评估此类界面设计的经验法则是，即使没有与用户界面一起存在的 AI 功能，解决方案也应该是完全可用的。

设置项目结构

创建一个类似于我们在第二章中概述的基础项目结构，现代人工智能应用程序的结构，包括pipenv、chalice和网页文件：

1. 在终端中，我们将创建root项目目录并进入该目录，使用以下命令：

$ mkdir ContactOrganizer
$ cd ContactOrganizer

1. 我们将通过创建一个名为Website的目录来为 Web 前端创建占位符。在此目录中，我们将创建两个文件，index.html和scripts.js，如下代码所示：

$ mkdir Website
$ touch Website/index.html
$ touch Website/scripts.js

1. 我们将在项目的根目录中创建一个 Python 3 虚拟环境，并使用pipenv。项目中的 Python 部分需要两个包，boto3和chalice。我们可以使用以下命令安装它们：

$ pipenv --three
$ pipenv install boto3
$ pipenv install chalice

1. 请记住，通过pipenv安装的 Python 包仅在我们激活虚拟环境时才可用。实现这一点的一种方法是使用以下命令：

$ pipenv shell

1. 接下来，仍在虚拟环境中，我们将创建一个名为Capabilities的 AWS Chalice 项目，作为协调层，使用以下命令：

$ chalice new-project Capabilities

1. 要创建chalicelib Python 包，请执行以下命令：

cd Capabilities
mkdir chalicelib
touch chalicelib/__init__.py
cd ..

“联系人组织器”的初始项目结构应如下所示：

Project Structure
------------
├── ContactOrganizer/
    ├── Capabilities/
        ├── .chalice/
            ├── config.json
        ├── chalicelib/
            ├── __init__.py
        ├── app.py
        ├── requirements.txt
    ├── Website/
        ├── index.html
        ├── script.js
    ├── Pipfile
    ├── Pipfile.lock

这个“联系人组织器”项目结构包含了我们在第二章中定义的 AI 应用程序架构的用户界面、协调和服务实现层，现代人工智能应用程序的结构。

实现服务

让我们逐层实现联系人组织器，从包含关键 AI 功能的服务实现开始。我们在这个项目中需要的许多功能，如检测图像中的文本和处理文件上传，都在之前的项目中实现过。具有真正新功能的服务是提取服务和联系人存储。

识别服务 - 文本检测

再次，我们将利用 Amazon Rekognition 服务提供检测图像中文本的功能。我们可以重用我们在第三章的图像翻译项目中实现的相同 Recognition 服务，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测与翻译文本，如下代码所示：

import boto3

class RecognitionService:
    def __init__(self, storage_location):
        self.client = boto3.client('rekognition')
        self.bucket_name = storage_location

    def detect_text(self, file_name):
        response = self.client.detect_text(
            Image = {
                'S3Object': {
                    'Bucket': self.bucket_name,
                    'Name': file_name
                }
            }
        )

        lines = []
        for detection in response['TextDetections']:
            if detection['Type'] == 'LINE':
                lines.append({
                    'text': detection['DetectedText'],
                    'confidence': detection['Confidence'],
                    'boundingBox': detection['Geometry']['BoundingBox']
                })

        return lines

有关其实现和识别服务设计选择的更多细节，请参阅第三章，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本。

有一个新的 Amazon Textract 服务，可以自动从扫描文档中提取文本和数据。Amazon Textract 可能在提取名片文本方面同样有效，但有一些需要考虑的事项。尽管名片类似于文档，但我们的应用程序处理的是名片的照片，而非扫描图像。

Amazon Textract 现在已全面推出；由于其文本提取能力，取代 AWS Rekognition 将是一个很好的功能增强练习，适合用于此动手项目。想一想，我们架构中哪些组件和交互会受到这种变化的影响。

提取服务 – 联系信息提取

我们将利用 Amazon Comprehend 来提取从名片上检测到的文本中的联系信息。首先，让我们使用 AWS CLI 探索该服务。

联系人组织者需要从我们的名片中提取信息。通常，名片上的文本包含个人的姓名、职位、组织、地址、电话号码、电子邮件等信息。

以下是一个虚构联系人的示例文本：

AI Enterprise Inc.
John Smith
Senior Software Engineer
123 Main Street Washington D.C. 20001
john.smith@aienterprise.com
(202) 123-4567

让我们看看 Amazon Comprehend 能从这个示例文本中提取什么。执行以下 AWS CLI 命令：

$ aws comprehend detect-entities --language-code en --text "AI Enterprise Inc. John Smith Senior Software Engineer 123 Main Street Washington D.C. 20001 john.smith@aienterprise.com (202) 123-4567"
{
    "Entities": [
        {
            "Score": 0.8652380108833313,
            "Type": "ORGANIZATION",
            "Text": "AI Enterprise Inc",
            ...
        },
        {
            "Score": 0.9714182019233704,
            "Type": "PERSON",
            "Text": "John Smith",
            ...
        },
        {
            "Score": 0.9006084203720093,
            "Type": "LOCATION",
            "Text": "123 Main Street Washington D.C.",
            ...
        },
        {
            "Score": 0.48333245515823364,
            "Type": "DATE",
            "Text": "20001",
            ...
        },
        {
            "Score": 0.998563826084137,
            "Type": "OTHER",
            "Text": "john.smith@aienterprise.com",
            ...
        },
        {
            "Score": 0.9999305009841919,
            "Type": "OTHER",
            "Text": "(202) 123-4567",
            ...
        }
    ]
}

Amazon Comprehend 提取了一些信息，包括组织（ORGANIZATION）、个人姓名（PERSON）和地址（LOCATION）。然而，AWS Comprehend 将电子邮件和电话号码提取为OTHER，错误地将邮政编码提取为DATE，并且未能提取职位信息。

尽管提取结果并不完美，但我们的联系人组织者应用程序仍然可以利用这些结果，减少用户的手动工作量。

有一种方法可以改进这些信息提取结果。亚马逊提供了 Comprehend 服务的另一个变种，称为 AWS Comprehend Medical。该变种专门用于从各种医学文档中提取信息。

其特点之一是提取受保护的健康信息（PHI），例如姓名、年龄、地址、电话号码和电子邮件。我们可以利用此功能来完成名片信息提取任务。

让我们看看这个功能在我们之前查看的相同示例文本上表现如何。执行以下 AWS CLI 命令：

aws comprehendmedical detect-phi --text "AI Enterprise Inc. John Smith Software Engineer 123 Main Street Washington D.C. 20001 john.smith@aienterprise.com (202) 123-4567"
{
    "Entities": [
        {
            "Text": "AI Enterprise Inc",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            ...
        },
        {
            "Text": "John Smith",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "NAME",
            ...
        },
        {
            "Text": "Software Engineer",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "PROFESSION",
            ...
        },
        {
            "Text": "123 Main Street Washington D.C. 20001",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "ADDRESS",
            ...
        },
        {
            "Text": "john.smith@aienterprise.com",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "EMAIL",
            ...
        },
        {
            "Text": "(202) 123-4567",
            "Category": "PROTECTED_HEALTH_INFORMATION",
            "Type": "PHONE_OR_FAX",
            ...
        }
    ]
}

Amazon Comprehend Medical 提取了与其非医学对应物大部分相同的信息。此外，它还提取了职位（PROFESSION）、电话号码（PHONE_OR_FAX）和电子邮件（EMAIL）。所提取的地址（ADDRESS）似乎比非医学变体更准确。当我们结合 Comprehend 服务的两个变体的结果时，我们能够提取典型商务卡上的联系信息。

有了这些见解，让我们来实现我们的抽取服务。我们将在chalicelib目录下的extraction_service.py文件中创建一个名为ExtractionService的 Python 类：

import boto3
from collections import defaultdict
import usaddress

class ExtractionService:
    def __init__(self):
        self.comprehend = boto3.client('comprehend')
        self.comprehend_med = boto3.client('comprehendmedical')

    def extract_contact_info(self, contact_string):
        ...

此代码摘录显示了服务所需的导入以及构造函数方法，该方法为 Amazon Comprehend 和 Amazon Comprehend Medical 服务分别实例化了两个boto3客户端。

现在让我们看看如何使用这两个服务来实现extract_contact_info()方法：

    def extract_contact_info(self, contact_string):
        contact_info = defaultdict(list)

        # extract info with comprehend
        response = self.comprehend.detect_entities(
            Text = contact_string,
            LanguageCode = 'en'
        )

        for entity in response['Entities']:
            if entity['Type'] == 'PERSON':
                contact_info['name'].append(entity['Text'])
            elif entity['Type'] == 'ORGANIZATION':
                contact_info['organization'].append(entity['Text'])

        # extract info with comprehend medical
        response = self.comprehend_med.detect_phi(
            Text = contact_string
        )

        for entity in response['Entities']:
            if entity['Type'] == 'EMAIL':
                contact_info['email'].append(entity['Text'])
            elif entity['Type'] == 'PHONE_OR_FAX':
                contact_info['phone'].append(entity['Text'])
            elif entity['Type'] == 'PROFESSION':
                contact_info['title'].append(entity['Text'])
            elif entity['Type'] == 'ADDRESS':
                contact_info['address'].append(entity['Text'])

        # additional processing for address
        address_string = ' '.join(contact_info['address'])
        address_parts = usaddress.parse(address_string)

        for part in address_parts:
            if part[1] == 'PlaceName':
                contact_info['city'].append(part[0])
            elif part[1] == 'StateName':
                contact_info['state'].append(part[0])
            elif part[1] == 'ZipCode':
                contact_info['zip'].append(part[0])

        return dict(contact_info)

在上述代码中，我们可以看到以下内容：

• extract_contact_info()方法通过boto3调用了两个 Amazon Comprehend 变体。来自两个调用的结果被处理并存储在contact_info字典中。

• contact_info被声明为defaultdict(list)，这是一种字典数据结构，其值默认为空列表。

实际上，对于给定类型，可能会提取多个结果。例如，单个商务卡可能提取两个电话号码。这可能出现三种情况，正如我们在使用案例中观察到的那样：

• 第一个原因适用于给定类型实际上存在多个信息片段的情况。例如，在商务卡上可能有电话号码和传真号码。

• 第二个原因是信息是较简单信息的组合。例如，许多职位实际上包括角色名称、职位级别和特长。

• 第三个原因是 Amazon Comprehend 服务在提取过程中可能出现的不准确性。例如，地址中的邮政编码可能被错误地分类为电话号码。

对两个 AWS Comprehend 变体的两次调用如下：

• 首次调用是对 Amazon Comprehend 客户端的detect_entities()函数。从响应中，我们将名称和组织存储在contact_info中。

• 第二次调用是对 Amazon Comprehend Medical 客户端的detect_phi()函数。从响应中，我们将电子邮件、电话号码、职位和地址存储在contact_info中。

如果每种类型存在多个结果，则将它们附加到defaultdict(list)数据结构中相应列表中。

AWS Comprehend 将地址提取为一个整体信息。然而，将地址的不同部分（如城市、州和邮政编码）分别存储会更加有用。这将使得联系人信息的组织、搜索和展示更加方便。在 extract_contact_info() 方法中，我们还使用了一个名为 usaddress 的 Python 包来尝试解析地址的各个子组件，并将它们单独存储在 contact_info 数据结构中。

最后，extract_contact_info() 方法将 contact_info 返回为一个标准的 Python 字典。

在联系人管理器应用中，用户上传名片照片。然后，应用使用 AWS Rekognition 尝试检测文本，并将检测到的文本传递给 AWS Comprehend 以尝试提取信息。地址还会经过一个后处理步骤，解析出城市、州和邮政编码。

我们可以将此过程视为一个由多个顺序步骤组成的管道；前一步的输出作为输入传递到下一步。就像一场传话游戏，最终的结果可能会因为任何步骤的输出质量而受到影响。提取的准确性取决于照片的质量、照片中文字检测的准确性、信息提取的准确性以及后处理的解析准确性。

联系人存储 – 保存和检索联系人

用户在联系人管理器中保存联系人信息后，应该能够检索到这些信息。检索数据需要数据持久性。

在联系人管理器中，我们将使用 AWS DynamoDB，这是一个高度可扩展的云端 NoSQL 数据库。DynamoDB 非常适合我们的无服务器架构，因为开发者不需要管理数据库服务器。相反，开发者可以创建会自动根据需求扩展的表格。我们将使用 DynamoDB 表格来存储和检索联系人信息。

让我们使用 AWS Web 控制台创建一个联系人表格：

1. 进入 DynamoDB 仪表盘页面并点击“创建表”按钮：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/8490604e-d778-40d0-bb62-71b963ae07a9.png

1. 在创建 DynamoDB 表格页面上，将表名设置为 Contacts，并将主键设置为 name。由于 DynamoDB 是一个 NoSQL 或文档数据库，我们不需要预先指定整个数据库表的模式：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/f81c4cab-f40a-4036-b440-f93491a1303f.png

1. 完成表格设置，选择“使用默认设置”选项并点击“创建”。

就这样！你刚刚创建了一个可以处理超过每天 10 万亿次请求的 Web 规模数据库。最棒的是，你无需管理它！

对于这个简单的项目，我们使用 AWS Web 控制台创建了一个数据库表。对于企业级应用程序，我们建议遵循符合基础设施即代码（IaC）的最佳实践，其中基础设施应通过代码或配置自动配置和管理，而不是通过 AWS Web 控制台等手动设置。

其中的好处包括从灾难性事件中快速恢复、快速实验新功能、以及记录系统环境设置等。Boto3 允许您编写 Python 代码来创建和配置 DynamoDB 表。AWS CloudFormation 还允许自动创建和配置 DynamoDB 以及更多 AWS 服务。

现在Contacts表已创建，让我们实现我们的ContactStore服务。在chalicelib目录下的contact_store.py文件中创建一个名为ContactStore的 Python 类：

import boto3

class ContactStore:
    def __init__(self, store_location):
        self.table = boto3.resource('dynamodb').Table(store_location)

    def save_contact(self, contact_info):
        response = self.table.put_item(
            Item = contact_info
        )
        # should return values from dynamodb however,
        # dynamodb does not support ReturnValues = ALL_NEW
        return contact_info

    def get_all_contacts(self):
        response = self.table.scan()

        contact_info_list = []
        for item in response['Items']:
            contact_info_list.append(item)

        return contact_info_list

在前面的代码中，我们有以下内容：

• 构造函数__init__()为 DynamoDB 创建了一个boto3源，以便获取我们的Contacts表。构造函数接受一个名为store_location的参数，它在我们的实现中作为表名。

• save_contact()方法接受一个包含联系信息的 Python 字典数据结构，并使用put_item()函数存储联系人，该函数接受要插入表中的项。

• 在save_contact()中，我们将contact_info数据对象返回给调用者。我们尝试遵循 RESTful API 约定：当 API 创建一个新资源（联系人）时，应返回更新后的资源（联系人）：

  • RESTful 约定建议在创建资源后返回资源状态的新表示。例如，可能为资源创建了一个新的 ID。然而，boto3中的put_item()函数当前不会返回资源的新值。对于联系人管理器来说，这没有问题，因为我们选择使用“名称”作为联系人键或 ID。

• get_all_contacts()方法通过scan()函数检索所有已保存到 DynamoDB 中的联系人。只提供表名的情况下，scan()函数将返回表中的所有项目。

存储服务——上传和检索文件

我们可以重用之前项目中StorageService的相同实现。我们仅提供当前项目所需的方法，如下所示：

import boto3

class StorageService:
    def __init__(self, storage_location):
        self.client = boto3.client('s3')
        self.bucket_name = storage_location
    def upload_file(self, file_bytes, file_name):
        self.client.put_object(Bucket = self.bucket_name,
                               Body = file_bytes,
                               Key = file_name,
                               ACL = 'public-read')

        return {'fileId': file_name,
                'fileUrl': "http://" + self.bucket_name + ".s3.amazonaws.com/" + file_name}

有关实现和设计选择的更多细节，请参见第三章，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本。

实现 RESTful 端点

让我们进入编排层，以便将我们在服务中实现的各种功能整合在一起。RESTful 端点为用户界面层提供了 HTTP 访问，以便访问业务功能。

正如我们之前所说，编排层应该简洁且易于理解。RESTful 端点应只关注编排服务，以形成更高层次的业务逻辑并处理 HTTP 协议细节。

评估编排层或 RESTful 端点在关注点分离方面是否设计良好的一种方法是检查包的导入。编排层是否需要导入来自服务的包？

例如，在我们的项目中，RESTful 端点是否导入了与 AWS 交互的 boto3？它们不应该。

通常，RESTful 端点会导入服务实现（storage_service 和 recognition_service）、与编程框架相关的包（chalice）以及与协议相关的包（JSON 和 CGI）。

用以下代码替换 Chalice 项目中的 app.py 内容：

from chalice import Chalice
from chalicelib import storage_service
from chalicelib import recognition_service
from chalicelib import extraction_service
from chalicelib import contact_store

import base64
import json

#####
# chalice app configuration
#####
app = Chalice(app_name='Capabilities')
app.debug = True

#####
# services initialization
#####
storage_location = 'contents.aws.ai'
storage_service = storage_service.StorageService(storage_location)
recognition_service = recognition_service.RecognitionService(storage_location)
extraction_service = extraction_service.ExtractionService()
store_location = 'Contacts'
contact_store = contact_store.ContactStore(store_location)

#####
# RESTful endpoints
#####
...

前面的代码片段处理了所有包的导入、Chalice 应用配置以及我们四个服务的实例化。

提取图像信息端点

extract_image_info()函数实现了 RESTful 端点。使用以下代码继续在app.py中的 Python 代码：

@app.route('/images/{image_id}/extract-info', methods = ['POST'], cors = True)
def extract_image_info(image_id):
    """detects text in the specified image then extracts contact information from the text"""
    MIN_CONFIDENCE = 70.0

    text_lines = recognition_service.detect_text(image_id)

    contact_lines = []
    for line in text_lines:
        # check confidence
        if float(line['confidence']) >= MIN_CONFIDENCE:
            contact_lines.append(line['text'])

    contact_string = '   '.join(contact_lines)
    contact_info = extraction_service.extract_contact_info(contact_string)

    return contact_info

该注释位于此函数上方，描述了可以访问此端点的 HTTP 请求：

POST <server url>/images/{image_id}/extracted-info

在前面的代码中，我们有以下内容：

• 在 extract_image_info() 函数中，我们调用 RecognitionService 来检测图像中的文本，并将检测到的文本行存储在 text_lines 中。

• 然后，我们构建一个字符串 contact_string，其中包含所有检测到的文本行，且其置信度高于MIN_CONFIDENCE，该值被设置为70.0：

  • 这个 contact_string 是通过将检测到的文本行用三个空格连接起来构建的。我们选择三个空格作为分隔符，因为检测到的行更有可能是相关信息，我们通过额外的空格向提取服务提示这种关系。

• 然后，我们调用提取服务的extract_contact_info()方法并返回联系信息。请记住，extract_contact_info()不仅调用了 Amazon Comprehend 服务的两个变体，它还使用了usaddress Python 包来解析地址的各个部分。

让我们通过在 Python 虚拟环境中运行 chalice local 来测试这个端点，然后发出以下 curl 命令。接下来，我们将指定一个已经上传到 S3 存储桶中的图像：

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/images/<uploaded image>/extract-info
{
    "organization":[
        "<organization>"
    ],
    "name":[
        "<name>"
    ],
    "title":[
        "<title>"
    ],
    "address":[
        "<address>"
    ],
    "phone":[
        "<phone>"
    ],
    "email":[
        "<email>"
    ]
}

这是我们的 Web 用户界面将接收的 JSON，并用于向用户显示翻译内容。

保存联系人和获取所有联系人端点

保存联系人和获取所有联系人端点通过联系存储服务处理联系人信息的保存和检索：

@app.route('/contacts', methods = ['POST'], cors = True)
def save_contact():
    """saves contact information to the contact store service"""
    request_data = json.loads(app.current_request.raw_body)

    contact = contact_store.save_contact(request_data)

    return contact

@app.route('/contacts', methods = ['GET'], cors = True)
def get_all_contacts():
    """gets all saved contacts in the contact store service"""
    contacts = contact_store.get_all_contacts()

    return contacts

它们的实现非常简单：

• save_contact() 函数从请求体中的 JSON 参数获取联系人信息。此方法随后通过联系人存储保存该联系信息。以下代码是可以访问此端点的 HTTP 请求：

POST <server url>/contacts
{
    "name": <NAME>,
    "organization": <ORGANIZATION>,
    "title": <TITLE>,
    "address": <ADDRESS>,
    "city": <CITY>,
    "state": <STATE>,
    "zip": <ZIP>,
    "phone": <PHONE>,
    "email": <EMAIL>
}

• get_all_contacts()方法通过联系人存储检索所有已保存的联系人。以下代码是可以访问该端点的 HTTP 请求：

GET <server url>/contacts

让我们通过一对curl命令来一起测试这些端点：

$ curl --header "Content-Type: application/json" --request POST --data '{"name": "John Smith", "organization": "AI Enterprise Inc.", "title": "Senior Software Engineer", "address": "123 Main Street", "city": "Washington D.C.", "zip": "20001", "phone": "(202) 123-4567", "email": "john.smith@aienterprise.com"}’ http://127.0.0.1:8000/contacts
{
 "name":"John Smith",
 "Organization":
 ...

$ curl http://127.0.0.1:8000/contacts
[
 {
 "city":"Washington D.C.",
 "zip":"20001",
 "organization":"AI Enterprise Inc.",
 "address":"123 Main Street",
 "email":"john.smith@aienterprise.com",
 "phone":"(202) 123-4567",
 "name":"John Smith",
 "title":"Senior Software Engineer"
 }
]

我们可以看到以下内容：

• 第一个POST命令将联系人的表示作为响应返回，以符合 RESTful 规范。

• 第二个GET命令获取一个包含我们刚刚保存的联系人列表的联系人信息。

这些是用于与网页用户界面交互的 JSON 格式。

上传图像端点

我们正在重新使用来自 Pictorial Translator 项目的上传图像端点的相同实现。有关此代码片段的更多实现细节和设计选择，请参阅第三章，使用 Amazon Rekognition 和 Translate 检测和翻译文本：

@app.route('/images', methods = ['POST'], cors = True)
def upload_image():
    """processes file upload and saves file to storage service"""
    request_data = json.loads(app.current_request.raw_body)
    file_name = request_data['filename']
    file_bytes = base64.b64decode(request_data['filebytes'])

    image_info = storage_service.upload_file(file_bytes, file_name)

    return image_info

现在，联系信息管理器的编排层已经完成。

实现网页用户界面

接下来，我们将在index.html和scripts.js文件中使用 HTML 和 JavaScript 创建一个简单的网页用户界面，并将它们放置在Website目录中。

以下截图显示了最终的网页用户界面：

https://github.com/OpenDocCN/freelearn-dl-pt7-zh/raw/master/docs/hsn-ai-aws/img/06e0f314-3f85-40ee-977f-9a21290f2f70.png

在联系信息管理器中，用户上传名片的照片，应用程序会尽力检测卡片上的文字并提取其中的信息。然后，应用程序会用提取的信息填充输入框，供用户查看和修改。

如果针对某种类型提取了多项信息，联系信息管理器将用所有可用的信息填充该类型的输入框。例如，如果提取了多个电话号码，则电话号码输入框将填充所有可用的电话号码。

这个设计决策假设用户删除多余信息比输入缺失信息更容易。这个假设听起来是合理的；然而，它应该通过调查或用户研究来与应用程序的目标受众进行验证。为了使人机协作用户界面在竞争中稍占优势，需要微调这些设计决策。

尽管我们希望像联系信息管理器这样的应用程序能够自动提取并保存名片上的所有信息，但联系信息管理器的目的是尽可能减少繁琐的工作，同时仍然让用户参与，以确保信息的准确性。

人机协作用户界面还有另一个重要的好处。因为人类参与了纠正智能自动化所犯的错误，这是一个收集训练数据的机会，可以用于未来改进自动化技术。用户实际上是在为机器学习算法提供训练示例。记住，更好的数据总是能获胜！

Index.html

我们这里使用的是标准的 HTML 标签，因此网页的代码应该容易理解：

<!doctype html>
<html lang="en"/>

<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>

    <title>Contact Organizer</title>

    <link rel="stylesheet" href="https://www.w3schools.com/w3css/4/w3.css">
    <link rel="stylesheet" href="https://www.w3schools.com/lib/w3-theme-blue-grey.css">
</head>

<body class="w3-theme-14" onload="retrieveAndDisplayContacts()">
    <div style="min-width:400px">
        <div class="w3-bar w3-large w3-theme-d4">
            <span class="w3-bar-item">Contact Organizer</span>
        </div>

        ...

        <div class="w3-container w3-content">
            <p>
                <b class="w3-opacity">My Contacts</b>
                <input class="w3-button w3-blue-grey" type="submit"
                       value="Refresh" onclick="retrieveAndDisplayContacts()"/>
            </p>
            <div class="w3-panel w3-white w3-card w3-display-container w3-center">
                <div id="contacts"/>
            </div>
        </div>

    </div>

    <script src="img/scripts.js"></script>
</body>

</html>

该 HTML 代码片段包含了网页用户界面的顶部和底部部分：

• 当网页初次加载时，它会调用一个 JavaScript 函数，retrieveAndDisplayContacts()，从服务器加载现有联系人。此操作在<body>标签的 onload 属性中完成。

• 当联系人从服务器返回后，retrieveAndDisplayContacts() 函数会更新 <div id="contacts"/> 以向用户显示现有联系人。

• 该应用还为用户提供了一个刷新按钮，以便他们随时重新从服务器加载联系人：

...
<div class="w3-container w3-content">
    <p class="w3-opacity"><b>Add Contact</b></p>
    <div class="w3-panel w3-white w3-card w3-display-container w3-center">
        <div>
            <input id="file" type="file" name="file" accept="image/*"/>
            <input class="w3-button w3-blue-grey" type="submit"
                   value="Extract Info" onclick="uploadAndExtract()"/>
            <hr>
        </div>
        <div id="view" style="display: none;">
            <img id="image" width="400"/>
            <hr>
        </div>
        <div class="w3-display-container w3-left" style="width:45%">
            <fieldset>
                <legend>Information</legend>
                <p>
                    <label for="name">Name</label>
                    <input id="name" type="text" name="name"/>
                </p>
                <p>
                    <label for="title">Title</label>
                    <input id="title" type="text" name="title"/>
                </p>
                <p>
                    <label for="email">Email</label>
                    <input id="email" type="email" name="email"/>
                </p>
                <p>
                    <label for="phone">Phone</label>
                    <input id="phone" type="tel" name="phone"/>
                </p>
            </fieldset>
        </div>
        <div class="w3-display-container w3-right" style="width:50%">
            <fieldset>
                <legend>Address</legend>
                <p>
                    <label for="organization">Organization</label>
                    <input id="organization" type="text" 
                     name="organization"/>
                </p>
                <p>
                    <label for="address">Address</label>
                    <input id="address" type="text" name="address" 
                     size="30"/>
                </p>
                <p>
                    <label for="city">City</label>
                    <input id="city" type="text" name="city"/>
                </p>
                <p>
                    <label for="state">State</label>
                    <input id="state" type="text" name="state" size="3"/>
                    <label for="zip">Zip</label>
                    <input id="zip" type="text" name="zip" size="6"/>
                </p>
            </fieldset>
            <br>
            <input class="w3-button w3-blue-grey" type="submit" id="save"
                   value="Save Contact" onclick="saveContact()" disabled/>
        </div>
    </div>
</div>
... 

该代码片段包含了联系人管理器的人工干预界面，以便添加新的联系人。

有几件事情需要指出，具体如下：

• 我们提供了一个类似于以往项目的图片上传界面。我们会向用户展示上传的名片图片。这样，用户可以在审查和修改联系人信息时查看名片。

• 我们为各种联系人信息类型提供了两个输入字段列。

• 我们为用户提供了一个保存联系人按钮，以便他们可以显式地保存联系人信息。保存联系人按钮在应用程序从服务器接收到提取的信息之前默认是禁用的。

scripts.js

联系人管理器的 scripts.js 文件的第一部分是来自《图像翻译器》项目中图像上传的相同实现：

"use strict";

const serverUrl = "http://127.0.0.1:8000";

class HttpError extends Error {
    constructor(response) {
        super(`${response.status} for ${response.url}`);
        this.name = "HttpError";
        this.response = response;
    }
}

async function uploadImage() {
    // encode input file as base64 string for upload
    let file = document.getElementById("file").files[0];
    let converter = new Promise(function(resolve, reject) {
        const reader = new FileReader();
        reader.readAsDataURL(file);
        reader.onload = () => resolve(reader.result
            .toString().replace(/^data:(.*,)?/, ''));
        reader.onerror = (error) => reject(error);
    });
    let encodedString = await converter;

    // clear file upload input field
    document.getElementById("file").value = "";

    // make server call to upload image
    // and return the server upload promise
    return fetch(serverUrl + "/images", {
        method: "POST",
        headers: {
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({filename: file.name, filebytes: encodedString})
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

function updateImage(image) {
    document.getElementById("view").style.display = "block";

    let imageElem = document.getElementById("image");
    imageElem.src = image["fileUrl"];
    imageElem.alt = image["fileId"];

    return image;
}

在前面的代码中，我们实现了 uploadImage() 和 updateImage() 函数，我们将在后续使用到它们：

function extractInformation(image) {
    // make server call to extract information
    // and return the server upload promise
    return fetch(serverUrl + "/images/" + image["fileId"] + "/extract-info", {
        method: "POST"
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

function populateFields(extractions) {
    let fields = ["name", "title", "email", "phone", "organization", "address", "city", "state", "zip"];
    fields.map(function(field) {
        if (field in extractions) {
            let element = document.getElementById(field);
            element.value = extractions[field].join(" ");
        }
        return field;
    });
    let saveBtn = document.getElementById("save");
    saveBtn.disabled = false;
}

function uploadAndExtract() {
    uploadImage()
        .then(image => updateImage(image))
        .then(image => extractInformation(image))
        .then(translations => populateFields(translations))
        .catch(error => {
            alert("Error: " + error);
        })
}

在前面的代码片段中，我们实现了以下内容：

• extractInformation() 函数，调用提取信息端点

• populateFields() 函数，用于填充输入字段并提取联系人信息

• uploadAndExtract() 函数与 uploadImage()、updateImage()、extractInformation() 和 populateFields() 函数连接在一起，组成了用户点击提取信息按钮时的业务逻辑流程：

function saveContact() {
    let contactInfo = {};

    let fields = ["name", "title", "email", "phone", "organization", "address", "city", "state", "zip"];
    fields.map(function(field) {
        let element = document.getElementById(field);
        if (element && element.value) {
            contactInfo[field] = element.value;
        }
        return field;
    });
    let imageElem = document.getElementById("image");
    contactInfo["image"] = imageElem.src;

    // make server call to save contact
    return fetch(serverUrl + "/contacts", {
        method: "POST",
        headers: {
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify(contactInfo)
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            clearContact();
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

在前面的代码片段中，发生了以下事情：

1. saveContact() 函数从每个输入字段获取一个值，然后创建 contactInfo 数据结构。该函数随后将 contactInfo 数据发送到服务器以进行持久化存储。

2. 如果服务器的响应是 ok，则意味着联系人已被保存。

3. 然后，这个函数调用 clearContact() 函数来清空输入字段的值和图片显示。

以下是 clearContact() 辅助函数的代码：

function clearContact() {
    let fields = ["name", "title", "email", "phone", "organization", "address", "city", "state", "zip"];
    fields.map(function(field) {
        let element = document.getElementById(field);
        element.value = "";
        return field;
    });

    let imageElem = document.getElementById("image");
    imageElem.src = "";
    imageElem.alt = "";

    let saveBtn = document.getElementById("save");
    saveBtn.disabled = true;
}

上述代码中的 clearContact() 辅助函数准备用户界面以处理另一张名片。让我们看一下以下代码：

function retrieveContacts() {
    // make server call to get all contacts
    return fetch(serverUrl + "/contacts", {
        method: "GET"
    }).then(response => {
        if (response.ok) {
            return response.json();
        } else {
            throw new HttpError(response);
        }
    })
}

function displayContacts(contacts) {
    ...
}

function retrieveAndDisplayContacts() {
    retrieveContacts()
        .then(contacts => displayContacts(contacts))
        .catch(error => {
            alert("Error: " + error);
        })
}

在上述代码片段中，发生了以下情况：

1. retrieveContacts() 函数调用服务器以获取所有现有联系人。

2. displayContacts()函数获取联系人并在联系人管理器用户界面的底部显示它们。

3. retrieveAndDisplayContacts()函数在网页界面初次加载或用户点击刷新按钮时，串联起业务逻辑流：

function displayContacts(contacts) {
    let contactsElem = document.getElementById("contacts")
    while (contactsElem.firstChild) {
        contactsElem.removeChild(contactsElem.firstChild);
    }

    for (let i = 0; i < contacts.length; i++) {
        let contactElem = document.createElement("div");
        contactElem.style = "float: left; width: 50%";
        contactElem.appendChild(document.createTextNode(contacts[i]["name"]));
        contactElem.appendChild(document.createElement("br"));
        contactElem.appendChild(document.createTextNode(contacts[i]["title"]));
        contactElem.appendChild(document.createElement("br"));
        contactElem.appendChild(document.createTextNode(contacts[i]["organization"]));
        contactElem.appendChild(document.createElement("br"));
        contactElem.appendChild(document.createTextNode(contacts[i]["address"]));
        contactElem.appendChild(document.createElement("br"));
        contactElem.appendChild(document.createTextNode(
             contacts[i]["city"] + ", " + contacts[i]["state"] + " " + contacts[i]["zip"]
        ));
        contactElem.appendChild(document.createElement("br"));
        contactElem.appendChild(document.createTextNode("phone: " + contacts[i]["phone"]));
        contactElem.appendChild(document.createElement("br"));
        contactElem.appendChild(document.createTextNode("email: " + contacts[i]["email"]));

        let cardElem = document.createElement("div");
        cardElem.style = "float: right; width: 50%";
        let imageElem = document.createElement("img");
        imageElem.src = contacts[i]["image"];
        imageElem.height = "150";
        cardElem.appendChild(imageElem);

        contactsElem.appendChild(document.createElement("hr"));
        contactsElem.appendChild(contactElem);
        contactsElem.appendChild(imageElem);
        contactsElem.appendChild(document.createElement("hr"));
    }
}

这段代码展示了生成 HTML 以显示联系人列表、联系人信息和名片图像的详细过程。

如你在displayContacts()函数中所见，使用了大量的 JavaScript 代码来生成 HTML。将业务逻辑和显示逻辑混合使用是不推荐的做法。

我们强烈建议使用如 Angular、React 或 Vue 等 JavaScript 框架，更好地实现模型视图控制（MVC）设计模式来构建用户界面。为了限制本书的范围，我们别无选择，只能在实践项目中应对代码的丑陋。

将联系人管理器部署到 AWS

联系人管理器应用的部署步骤与我们之前涉及的其他项目的部署步骤相似，但略有不同。让我们开始吧：

1. 对于联系人管理器，我们需要向 AWS Lambda 环境添加额外的 Python 包。我们通过向requirements.txt文件中添加两个包来实现：

   • usaddress包用于解析地址的各个部分，如城市、州、邮政编码等。

   • 这里指定了boto3包，因为我们需要特定的版本。在撰写时，AWS Lambda 环境中的boto3版本不支持comprehendmedical服务；我们需要为这个项目使用更新的版本：

usaddress==0.5.10
boto3==1.9.224

1. 接下来，让我们通过将"autogen_policy"设置为false，在项目结构中的.chalice目录下的config.json文件中告诉 Chalice 为我们执行策略分析：

{
  "version": "2.0",
  "app_name": "Capabilities",
  "stages": {
    "dev": {
      "autogen_policy": false,
      "api_gateway_stage": "api"
    }
  }
}

1. 接下来，我们在.chalice目录下创建一个新文件policy-dev.json，手动指定项目所需的 AWS 服务：

{
 "Version": "2012-10-17",
 "Statement": [
 {
 "Effect": "Allow",
 "Action": [
 "logs:CreateLogGroup",
 "logs:CreateLogStream",
 "logs:PutLogEvents",
 "s3:*",
 "rekognition:*",
 "comprehend:*",
 "comprehendmedical:*",
 "dynamodb:*"
 ],
 "Resource": "*"
 }
 ]
}

1. 接下来，我们通过在Capabilities目录下运行以下命令将 Chalice 后端部署到 AWS：

$ chalice deploy
Creating deployment package.
Creating IAM role: Capabilities-dev
Creating lambda function: Capabilities-dev
Creating Rest API
Resources deployed:
  - Lambda ARN: arn:aws:lambda:us-east-1:<UID>:function:Capabilities-dev
  - Rest API URL: https://<UID>.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api/

部署完成后，Chalice 会输出一个类似于https://<UID>.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api/的 RESTful API URL，其中<UID>是唯一的标识符字符串。这是你的前端应用应该访问的服务器 URL，后端应用则运行在 AWS 上。

1. 接下来，我们将把index.html和scripts.js文件上传到该 S3 存储桶，然后设置权限为公开可读。在此之前，我们需要对scripts.js进行如下修改。记住，网站现在将运行在云端，无法访问我们本地的 HTTP 服务器。请将本地服务器 URL 替换为我们后端部署的 URL：

"use strict";

const serverUrl = "https://<UID>.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/api";

...

现在，联系人管理器应用对所有人公开可访问。

如本章所述，联系人组织器向任何拥有该应用程序 URL 的人展示所有保存的联系人信息。我们不建议在互联网上公开任何个人可识别的信息。

保护这些信息的一种方法是为联系人组织器添加身份验证和授权功能。这些功能超出了本书的范围，但它们是该项目的有趣增强功能。

讨论项目增强的思路

在第二部分每个实践项目的结尾，我们为您提供了一些扩展我们智能应用程序的思路。以下是一些增强联系人组织器的想法：

• 使用 Amazon Textract 服务创建识别服务的另一种实现。Textract 提供了光学字符识别（OCR）功能，更适用于具有大量文本的文档。根据名片的外观、环境光照和照片质量，Textract 可能提供更好的文本检测性能。

• 我们为联系人组织器创建的智能功能和用户界面也可以应用于其他用例，例如从商业文档中提取数据、总结学校笔记和分类客户请求。原始文本甚至不需要来自图像；其他来源可以包括电子邮件、电话甚至社交媒体。想一想您可能在什么用例中使用类似的人工介入用户界面和智能功能。

总结

在本章中，我们构建了一个联系人组织器应用程序，可以从上传的名片照片中提取联系信息。我们使用了亚马逊 Comprehend 服务的两个变体——Amazon Comprehend 和 Amazon Comprehend Medical，来提取不同类型的联系信息。联系人组织器具有一个人工介入的用户界面，用户可以在将信息保存到联系人存储库之前，查看并修正自动提取的信息。我们注意到，人工介入的用户界面应该提供商业价值，即使解决方案中没有 AI 能力。作为 AI 从业者，我们并不总是需要提供完全自动化的解决方案——提供智能辅助解决方案也有其价值，只要设计得当，并且考虑到人的因素，它们通常更容易构建和维护。

在下一章中，我们将构建一个 AI 解决方案，能够通过自然对话界面与我们进行交流。我们将使用流行的 Alexa 智能音响中所使用的核心 AI 技术。

深入阅读

欲了解有关使用 Amazon Comprehend 从文本中提取信息的更多信息，请参考以下链接：

• www.mckinsey.com/featured-insights/future-of-work/ai-automation-and-the-future-of-work-ten-things-to-solve-for

• builtin.com/artificial-intelligence/examples-ai-in-industry