La demanda de contenido audiovisual está en pleno apogeo en el entorno digital actual. Cada vez más organizaciones recurren a medios audiovisuales para innovar y captar la atención de su audiencia de maneras novedosas. Desde la documentación de productos en formato de video hasta los podcasts que reemplazan las publicaciones tradicionales de blogs, los creadores de contenido exploran diversos canales para llegar a un público más amplio. Además, el auge de los espacios de trabajo virtuales ha provocado un aumento en el contenido generado a través de reuniones grabadas, llamadas y mensajes de voz. Los centros de contacto también producen una gran cantidad de contenido, incluyendo llamadas de soporte, grabaciones de pantalla compartida y encuestas post-llamada.
En respuesta a esta tendencia emergente, se ha presentado Mediasearch Q Business, una solución de código abierto que utiliza Amazon Q Business y Amazon Transcribe. Mediasearch Q Business se basa en la solución Mediasearch impulsada por Amazon Kendra, mejorando la experiencia de búsqueda a través de Amazon Q Business. Esta nueva herramienta transforma la manera en que se consumen archivos de medios al integrarlos en la base de conocimiento utilizada por Amazon Q Business, lo que permite generar respuestas fiables a las preguntas de los usuarios. Además, cuenta con una aplicación de consulta mejorada que permite reproducir la sección relevante de los archivos multimedia originales o videos de YouTube directamente desde la página de resultados de búsqueda, proporcionando una experiencia de usuario intuitiva y fluida.
Mediasearch Q Business es fácil de instalar y probar. La solución consta de dos componentes principales: un indexador Mediasearch que transcribe archivos multimedia almacenados en un bucket de Amazon S3 o en una lista de reproducción de YouTube, y un buscador Mediasearch que ofrece una interfaz de usuario y realiza llamadas a las API de Amazon Q Business. El indexador puede transcribir archivos de audio y video, preparar transcripciones con marcadores de tiempo al inicio de cada oración e indexar cada transcripción preparada en un índice nativo de Amazon Q Business o en Amazon Kendra. Una vez instalado, el indexador se ejecuta según un intervalo especificado para mantener el índice actualizado con los archivos nuevos, modificados o eliminados.
El buscador Mediasearch permite a los usuarios buscar contenido dentro de una aplicación de Amazon Q Business y reproducir las secciones relevantes de los archivos multimedia directamente desde los resultados de búsqueda, sin necesidad de navegar fuera de la página. Los usuarios pueden desplegar la solución en su cuenta de AWS usando una pila de CloudFormation que configura los recursos necesarios.
Para empezar a utilizar esta solución con sus propios archivos multimedia, los usuarios deben proporcionar la ubicación de los archivos en su bucket de Amazon S3 y otros parámetros relevantes durante la implementación o actualización de los componentes del indexador y buscador. Además, pueden personalizar las opciones de transcripción para aprovechar al máximo las características de Amazon Transcribe, como los vocabularios personalizados y la redacción automática de contenido.
En términos de costos, el uso de Mediasearch Q Business genera gastos relacionados con Amazon S3, Amazon Q Business, Amazon Kendra, Amazon Transcribe, Amazon API Gateway y otros servicios de AWS después de agotar los niveles gratuitos.
Para aquellos interesados en personalizar y mejorar esta solución, el código fuente está disponible en un repositorio de GitHub, donde se pueden enviar cambios y sugerencias a través de pull requests.
La combinación de Amazon Q Business y Amazon Transcribe ofrece una solución escalable y rentable para extraer conocimientos de archivos multimedia. Esta herramienta permite utilizar el contenido de archivos multimedia para encontrar respuestas precisas, mejorando la experiencia del usuario final. La solución está disponible como código abierto, permitiendo a las organizaciones adaptarla según sus necesidades específicas y contribuir a su mejora continua. via: AWS machine learning blog
