Tích hợp dễ dàng

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) được tích hợp với Amazon Textract để xử lý tài liệu và Amazon Rekognition để kiểm duyệt nội dung, do đó bạn có thể triển khai quy trình đánh giá của con người cho các trường hợp sử dụng này chỉ bằng vài cú nhấp chuột trong bảng điều khiển Amazon A2I hoặc một vài tham số API. API Amazon A2I cũng cho phép bạn tích hợp quy trình làm việc của mình vào các mô hình tùy chỉnh mà bạn đã xây dựng với Amazon SageMaker hoặc các công cụ machine learning khác. Để biết thêm thông tin, xem hướng dẫn dành cho nhà phát triển Amazon A2I.

Linh hoạt làm việc với người đánh giá trong và ngoài tổ chức của bạn

Amazon A2I hỗ trợ nhiều lựa chọn về người đánh giá. Bạn có thể sử dụng nhóm đánh giá riêng cho công việc đánh giá nội bộ, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm cần giữ bí mật trong phạm vi của tổ chức. Nếu bạn muốn mở rộng quy mô số lượng lớn người đánh giá lớn và dữ liệu của bạn không chứa dữ liệu mật hoặc cá nhân, bạn có quyền truy cập vào lực lượng lao động 24x7 theo yêu cầu của hơn 500.000 nhà thầu độc lập trên toàn thế giới, thông qua Amazon Mechanical Turk. Mechanical Turk là thị trường cung cấp dịch vụ cộng đồng, kết nối công việc đánh giá của bạn với lực lượng lao động phân tán, những người hầu như có thể thực hiện các nhiệm vụ này. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng nhà cung cấp lực lượng lao động của bên thứ ba thông qua AWS Marketplace. Các nhà cung cấp này đã được AWS sàng lọc để cung cấp các đánh giá chất lượng cao và tuân theo các quy trình bảo mật. AWS Marketplace cung cấp tất cả chi tiết liên quan bao gồm giá cả và đánh giá của khách hàng để giúp bạn lựa chọn nhà cung cấp phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

Hướng dẫn dễ dàng cho người đánh giá

Với Amazon A2I, bạn cung cấp hướng dẫn cho người đánh giá để giúp đảm bảo tính nhất quán. Các hướng dẫn chi tiết này có sẵn cho người đánh giá trong giao diện đánh giá của họ. Bạn có thể cập nhật hướng dẫn này bất cứ lúc nào, điều này giúp dễ dàng thêm chi tiết hơn vào các nhiệm vụ mà người đánh giá thường phạm lỗi hoặc điều chỉnh hướng dẫn dựa trên các nhu cầu ngày càng nhiều. Hướng dẫn mẫu được minh họa dưới đây.

Sample instruction
Sample instruction

(nhấp vào để phóng to)

Quy trình làm việc để đơn giản hóa quy trình đánh giá của con người

Amazon A2I cung cấp các quy trình làm việc tích hợp sẵn để định tuyến dự đoán cho người đánh giá và hướng dẫn người đánh giá từng bước thực hiện các nhiệm vụ của mình. Các điều kiện theo đó quy trình làm việc định hướng dự đoán cho người đánh giá có thể là ngưỡng tin cậy hoặc tỷ lệ lấy mẫu ngẫu nhiên. Nếu bạn chỉ định ngưỡng tin cậy, quy trình làm việc sẽ chỉ định tuyến những dự đoán nằm dưới ngưỡng này cho đánh giá của con người. Bạn có thể điều chỉnh các ngưỡng này vào bất cứ lúc nào để đạt được sự cân bằng phù hợp giữa độ chính xác và hiệu quả về chi phí. Ngoài ra, nếu bạn chỉ định tỷ lệ lấy mẫu, quy trình làm việc sẽ định tuyến một mẫu dự đoán ngẫu nhiên cho đánh giá của con người. Điều này có thể giúp bạn thực hiện kiểm tra mô hình để thường xuyên theo dõi độ chính xác của mô hình. Quy trình làm việc cũng cung cấp cho người đánh giá giao diện web bao gồm tất cả các hướng dẫn và công cụ mà họ cần để hoàn thành nhiệm vụ. Amazon A2I cung cấp quy trình làm việc được tích hợp sẵn cho các trường hợp trích xuất văn bản và kiểm duyệt hình ảnh.

Bạn cũng có thể xây dựng quy trình làm việc tùy chỉnh bằng cách cung cấp hàm AWS Lambda mà bạn viết để thông báo cho Amazon A2I khi nào cần kích hoạt đánh giá của con người và giao diện web mà bạn tạo bằng một trong số hơn 60 mẫu HTML có sẵn hoặc từ bản phác thảo. Để biết thêm thông tin về quy trình làm việc, xem hướng dẫn dành cho nhà phát triển Amazon A2I.

Kiểm duyệt nội dung

Hình ảnh dưới đây minh họa giao diện người đánh giá để kiểm duyệt nội dung với một nhiệm vụ ví dụ để xác định nội dung trên hình ảnh có thể không an toàn hoặc không phù hợp. Giao diện này cho phép bạn chỉ định các hướng dẫn rõ ràng để giúp người đánh giá hoàn thành nhiệm vụ.

Rekogniton sample task
Rekogniton sample task

(nhấp vào để phóng to)

Trích xuất biểu mẫu 

Hình ảnh dưới đây minh họa giao diện để trích xuất biểu mẫu của người đánh giá, giao diện này cho phép bạn trích xuất các cặp khóa-giá trị từ hình ảnh tài liệu hoặc biểu mẫu trực tuyến. Giao diện này cho phép bạn chỉ định các hướng dẫn rõ ràng để giúp người đánh giá hoàn thành nhiệm vụ.

Textract sample task
Textract sample task

(nhấp vào để phóng to)

Phân loại hình ảnh

Hình ảnh dưới đây minh họa giao diện tùy chỉnh thông qua đó người đánh giá được yêu cầu xác định môn thể thao đang được chơi trong ảnh. Giao diện này cho phép bạn chỉ định các hướng dẫn rõ ràng để giúp người đánh giá hoàn thành nhiệm vụ.

Image classification sample task
Image classification sample task

(nhấp vào để phóng to)

Cải thiện kết quả với nhiều đánh giá

Bạn có thể sử dụng nhiều nhân viên trong các đánh giá để tăng mức độ tin cậy của kết quả. Khi xác định quy trình làm việc của Amazon A2I, bạn có thể chỉ định số lượng nhân viên cho mỗi đánh giá và Amazon A2I sẽ định tuyến từng đánh giá cho nhiều người đánh giá đó. Sau đó, Amazon A2I sẽ áp dụng thuật toán hợp nhất các đánh giá từ nhiều nhân viên để xác định sự đồng thuận nhằm đạt được độ chính xác cao hơn bất kỳ đánh giá cá nhân nào. Amazon A2I cũng so sánh đánh giá của từng nhân viên với kết quả cuối cùng để ước tính độ chính xác của nhân viên trong lịch sử, sau đó Amazon A2I sẽ sử dụng kết quả này để đánh trọng số các đánh giá khi hợp nhất trong tương lai.

Product-Page_Standard-Icons_01_Product-Features_SqInk
Tìm hiểu thêm về giá sản phẩm

Truy cập trang giá cả của Amazon A2I.

Tìm hiểu thêm 
Product-Page_Standard-Icons_02_Sign-Up_SqInk
Đăng ký tài khoản miễn phí

Nhận quyền sử dụng ngay lập tức Bậc miễn phí của AWS. 

Đăng ký 
Product-Page_Standard-Icons_03_Start-Building_SqInk
Bắt đầu xây dựng trong bảng điều khiển

Bắt đầu xây dựng với Amazon A2I trong Bảng điều khiển quản lý AWS.

Đăng nhập