本文為您介紹如何使用 ASW 編排云函式與 AI 產品服務，快速搭建一個 AI 智能識別的處理流水線，通過 ASW 編排呼叫騰訊云 AI 能力，完成 活體檢測、語音識別、關鍵字采樣、自動審核 等一系列自動化識別認證流程，提供開箱即用、靈活便捷、高彈性高可用的 AI 智能識別處理場景，
尤其適合社區人臉識別，金融交易人臉支付，智能線上開戶等 AI 人工智能場景，
01. ASW 作業流 - 「AI 識別」系統架構
在「智能線上開戶」的場景中，用戶在應用客戶端登錄，客戶端將用戶視頻采集后上傳到 COS，通過 COS 觸發函式調起 ASW 作業流執行智能識別處理流程，ASW 呼叫 AI 活體人臉，完成活體人臉識別，通過后由云函式向應用服務端推送語音播報（例如播報某個驗證問題），
推送成功后通過與服務端連接，調起客戶端錄音能力對用戶進行錄音，將錄音結果進行 AI 語音識別處理，處理后生成對應文字，通過關鍵字判斷用戶問題作答的正確情況，通知服務端處理判斷結果，完成整個智能線上開戶場景，
02. ASW 方案 VS 傳統方案
通過以上對比，ASW 編排的優勢如下：
- ASW 作業流使用 TCSL 定義編排，語法簡單，降低學習和使用成本，極大程度上縮短了專案周期，加快開發部署，
- ASW 作業流可以實作高度自定義的作業流流程，能適應快速變化的業務訴求，編排更新無需運維維護，為業務的持續更新提供了快速迭代的能力，
- ASW 作業流提供了友好的界面互動視圖，在運行除錯的程序中，能快速定位問題，
- ASW 作業流目前仍為免費階段，無需承擔服務器/集群相關費用，
03. 如何創建「AI 識別」作業流編排 - 方案示例
接下來將為大家介紹一個「智能在線開戶」的 ASW 作業流編排流程，
用戶登錄客戶端后，進入開戶流程，根據開戶流程的提示，采集用戶視頻及語音，然后將采集的音視頻進行 AI 處理分析，最后輸出開戶成功或失敗的結果，
這個程序中涉及資源如下：
-
Serverless 云函式：
-
- push-video 用于給應用服務端推送某個音視頻問題，
- record-request 用于向應用服務端發起錄制任務請求，
- check-result 用于分析語音識別的結果，
-
騰訊云 AI 能力：
-
- 活體人臉檢測，用于驗證用戶的身份資訊：https://cloud.tencent.com/document/product/1007/31818
- 語音識別，用于將用戶的回答識別成文字：https://cloud.tencent.com/document/product/1093/37823
-
COS 物件存盤：用于存盤中間錄制的音視頻，
-
ASW 作業流：AI 處理分析的作業流，其中每個節點將編排對應功能的云函式或 AI 服務，
-
運行角色：用于運行 AI 處理分析作業流，
1. 創建作業流
1. 創建作業流
- 登錄 應用與編排服務流控制臺，在作業流頁面，單擊「新建」，進入創建作業流頁面，
- 控制臺地址：https://console.cloud.tencent.com/asw
-
選擇 「代碼創建」，定義作業流，代碼示例 見下方，
-
點擊「下一步」，在「配置基本資訊」頁面填寫相關基本資訊，點擊「完成」，即可成功創建作業流，
以下代碼僅作為示例告知所涉及資源，作業流節點涉及呼叫的資源，需按業務需求進行創建和改造；
作業流定義涉及的語法請參考：https://cloud.tencent.com/document/product/1272/51544；
在使用創建程序中，如需更多支持幫助，請加入下方「ASW 用戶交流群」，與我們聯系，
代碼示例如下：
{
"Comment": "AI處理流水線",
"StartAt": "Recognition",
"TimeoutSeconds": 1000,
"States": {
"Recognition": {
"Type": "Task",
"Comment": "活體人臉",
"Parameters": {
"Idcard": "11204416541220243X",
"Name": "韋小寶",
"VideoBase64": "<VideoBase64>",
"LivenessType": "SILENT"
},
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:faceid:LivenessRecognition",
"Next": "CheckRecognition"
},
"CheckRecognition": {
"Type": "choice",
"Comment": "校驗活體人臉是否成功",
"Choices": [{
"Variable": "$.Result",
"StringEquals": "Success",
"Next": "PushVideo"
}],
"Default": "Fail"
},
"PushVideo": {
"Type": "Task",
"Comment": "語音播報",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/push-video",
"Next": "RecordRequest"
},
"RecordRequest": {
"Type": "Task",
"Comment": "錄制請求",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/record-request",
"Next": "Asr"
},
"Asr": {
"Type": "Task",
"Comment": "語音識別",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:1253970226:sdk:json:qcloud:asr:CreateRecTask",
"Parameters": {
"EngineModelType": "16k_zh",
"ChannelNum": 1,
"ResTextFormat": 0,
"SourceType": 0,
"Url.$": "$[0].value[0]"
},
"OutputPath": "$.Response.Data",
"Next": "CheckAsr"
},
"CheckAsr": {
"Type": "Task",
"Comment": "獲取語音識別結果",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:1253970226:sdk:json:qcloud:asr:checkASR",
"Parameters": {
"TaskId.$": "$.TaskId"
},
"Next": "VerifyTask"
},
"VerifyTask": {
"Type": "Task",
"Comment": "函式判斷執行的語音結果是否正確",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/verify-result",
"End": true
},
"Fail": {
"Type": "Task",
"Comment": "錯誤處理",
"Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/task-fail",
"End": true
}
}
}
2. 運行作業流
「運行作業流」操作流程請參考 《使用 ASW 作業流編排函式》中 03.3 的講解，
ASW 作業流是一個用來協調分布式任務執行的編排產品，根據騰訊云狀態語言定義來編排分布式任務和服務，作業流會按照設定好的順序可靠地協調執行，將云函式與多個騰訊云服務按步驟進行調度，通過低代碼配置，就可以完成開發和運行業務流程所需要的任務協調、狀態管理以及錯誤處理等繁瑣作業，
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