智能工作流程配置最佳實務 - Intelligent Media Services

本文檔指導開發人員通過智能工作流程實現智能ApsaraVideo for Media Processing，協助使用者將ApsaraVideo for Media Processing功能流程化、模組化，並自訂處理流程。

情境一：直播翻譯

通過智能工作流程對直播流進行語音辨識後，即時產生中英文翻譯結果，並將每句話的中間結果與最終結果回調至HTTP商務服務器。

整體拓撲配置

包含開始、ASR、LLM、代碼執行、HTTP請求、結束六個節點。

節點配置詳情如下：

開始節點

啟動工作流程時，可傳入如下參數作為開始節點入參：

{
  "live_url": {
      "Url": "rtmp://test.com/test_app/test_stream?auth_key=test",
      "MaxIdleTime": 20
  },
  "source_language_id": "es"
}

參數名

必填項

說明

live_url

是

需以Object格式傳入，其中：

Url：公網可訪問的直播流地址。
MaxIdleTime：直播流拉取逾時時間（超過20秒無資料則終止任務）。

source_language_id

是

源語種資訊，取值可從以下列表中擷取。

中文普通話:zh
英文:en
西班牙:es
日語:ja
韓語:ko
法語:fr
泰語:th
俄語:ru
德語:de
廣西方言:guangxi
葡萄牙語:pt
粵語:yue
繁體粵語:yue_hant
閩南語:minnan
波蘭語情境:pl
意大利語情境:it
烏克蘭語情境:uk
荷蘭語:nl
阿拉伯語:ar
印尼語:id
土耳其語:tr
越南語:vi

ASR節點

輸入變數引用開始節點live_url參數，輸入語種引用開始節點source_language_id參數，其他參數保持預設或根據需求進行自訂配置。

LLM節點

此處以自有模型接入（符合OpenAI規範）方式配置qwen-mt-turbo模型，API Key擷取請參考擷取API Key，模型參數中需設定翻譯的源語種（可設為auto）及目標語種，使用者提示詞可直接引用ASR的中間結果或最終結果。

代碼執行節點

為將ASR識別結果與大模型翻譯結果合并後回調至商務服務器，需使用Python指令碼通過代碼執行節點進行結果組裝：將大模型輸出設定到ASR結果的TransText欄位，最終返回JSONObject作為回調資料。

HTTP請求節點

此處需要配置：

API配置：回調伺服器公網地址。
URL參數：result_type=mid_en（可自訂回調類型）。
請求體類型：json。
請求體資料：引用回調資料輸出的JSON結果。

情境二：RTC字幕識別

通過智能工作流程對RTC房間內指定的音頻流進行ASR識別，識別結果通過DataChannel回調至用戶端顯示字幕。

整體拓撲配置

包含開始、ASR、RTC推流、結束四個節點。

節點配置詳情如下：

開始節點

變數說明如下：

rtc：啟動時需傳入RTC參數，其中包含AppId（應用ID）、ChannelId（頻道ID）、UserId（使用者ID），並選擇輸出音頻流。
source_language_id：需要識別的源語種。
push_app_id：DataChannel回調的RTC應用Id。
push_channel_id：DataChannel回調的RTC頻道Id。
push_uid：DataChannel回調的RTC使用者Id。

變數樣本：

{
  "rtc": {
    "AppId": "xxx",
    "ChannelId": "rtcaitest1",
    "UserId": "userA"
  },
  "source_language_id": "zh",
  "push_app_id": "app_id",
  "push_channel_id": "channel_id",
  "push_uid": "user_id"
}

ASR節點

輸入變數引用開始節點輸入直播流的音頻，輸入語種引用開始節點source_language_id參數，其他參數保持預設或根據需求進行自訂配置。

RTC推流節點

輸入變數text需引用ASR輸出文本，App ID、頻道ID、使用者ID分別對應開始節點的push_app_id、push_channel_id、push_uid欄位，表示DataChannel推流角色資訊。