本指南展示了如何使用生成式人工智能转录会议讨论并生成可搜索的会议纪要和行动项目,从而提高员工的工作效率。本指南简化了笔记记录,帮助与会者专注于正在开展的讨论。此外,您可以将综合知识库与本指南集成,帮助回答员工与会议期间开展的讨论和决策相关的问题。最后,本指南通过将所有数据保存在您的私有 AWS 环境中来帮助您满足监管要求。
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架构图

[架构图描述]
第 1 步
AWS CloudFormation 使用必要的配置部署了正确的服务和功能。AWS Key Management Service (AWS KMS) 控制用于保护您的静态数据和传输中数据的加密密钥。
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Well-Architected 支柱

当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营
利用 CloudFormation,您能以代码形式部署基础架构,使用模板正确配置服务和功能。这可以帮助您避免手动干预可能出现的错误。Amazon CloudWatch 监控指标和日志,主动提醒您发生的意外行为,以便您快速排查问题。
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安全性
您可以使用 AWS KMS 创建和控制加密密钥,保护您的静态数据和传输中数据。通过向高度安全和可扩展的 AWS 服务授权加密秘钥管理,您可以更好地保护数据并遵守加密最佳实践。此外,本指南将所有 AWS Identity and Access Management(IAM)策略的范围缩小到服务正常运行时所需的最低权限。这使您能够限制对资源的未经授权的访问并增强整体安全状况。
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可靠性
本指南使用完全托管的 AWS 服务,例如 DynamoDB、Amazon Transcribe、Amazon S3 和 Amazon Connect。由于 AWS 负责处理底层基础架构,因此您可以避免运营开销负担并降低可能影响可靠性的人为错误的风险。这些服务可自动扩展,旨在提供数据复制和容错能力,即使在流量增加或系统故障期间也能保持高可用性。
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性能效率
Lambda 使用无服务器计算,可在后端无缝扩展,您可以配置资源消耗以满足使用案例的需求。DynamoDB 是一个完全无服务器的方案,可提供单位毫秒的延迟,以快速存储和检索数据。此外,您可以使用 CloudWatch 的性能指标主动重新配置资源,以满足性能要求。最后,本指南使用 Amazon Transcribe 和 Amazon Bedrock 这两种完全托管的人工智能服务,只需要您调用 API 即可处理 Amazon S3 数据。
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成本优化
Lambda 可自动扩展以满足需求和每个请求的账单,从而帮助您优化成本,尤其是偶发性工作负载。Amazon Bedrock 提供对预训练人工智能模型的访问权限,因此无需昂贵的模型训练和基础架构。此外,Amazon S3 提供低成本、可扩展的存储,并提供生命周期策略以优化对象成本。这些服务共同发挥作用,最大限度地降低了运营成本并最大限度地提高了资源效率,使本指南成为经济高效的人工智能和机器学习工作负载的理想之选。
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可持续性
本指南通过最大限度地提高效率和最大限度地减少资源浪费来支持可持续发展。Lambda 使用可自动扩展的无服务器模型,实现高效资源利用率并减少容量浪费。Amazon S3 会自动扩展以避免过度预置,并能减少对象存储冗余以避免不必要的备份。此外,Amazon Bedrock 优化了模型部署,从而更有效地利用计算能力。这些服务共同发挥作用,降低能耗和云运营对环境的影响,帮助您实现更可持续的运营。
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本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指导是一个技术起点,您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。