AWS Lambda-Funktionsziele

Mit Lambda-Zielen können Sie Ihr Gateway mit AWS Lambda-Funktionen verbinden, die Ihre Tools implementieren. Dies ist nützlich, wenn Sie benutzerdefinierten Code als Reaktion auf Tool-Aufrufe ausführen möchten.

Sie erstellen eine Lambda-Funktion mithilfe des AWS Lambda-Dienstes. Um die Funktion zu erstellen, sollten Sie wie folgt vorgehen:

Nachdem Sie die Funktion erstellt haben, konfigurieren Sie die Berechtigungen, damit das Gateway darauf zugreifen kann.

Lesen Sie die wichtigsten Überlegungen und Einschränkungen, um zu entscheiden, ob ein Lambda-Target für Ihren Anwendungsfall geeignet ist. Ist dies der Fall, können Sie das Toolschema und die Lambda-Funktion erstellen und dann Berechtigungen für das Gateway einrichten, um auf das Ziel zugreifen zu können. Wählen Sie ein Thema aus, um mehr zu erfahren:

Wichtigste Überlegungen und Einschränkungen

Beachten Sie bei der Arbeit mit Lambda-Zielen die folgenden Einschränkungen und Überlegungen:

Schema des Lambda-Funktionstools

In diesem Abschnitt wird die Struktur des Tool-Schemas erläutert, das ein Tool definiert, das Ihre Lambda-Funktion zurückgeben kann. Nachdem Sie Ihr Toolschema definiert haben, können Sie einen der folgenden Schritte ausführen:

Wählen Sie ein Thema aus, um mehr über die Details des Tool-Schemas zu erfahren oder um sich Beispiele anzusehen:

Werkzeugdefinition

Wenn Sie eine Lambda-Funktion als Gateway-Ziel hinzufügen, geben Sie ToolDefinitionbei der Bereitstellung der Zielkonfiguration eine an. Die Struktur der Tooldefinition ist wie folgt:

{
    "name": "string",
    "description": "string",
    "inputSchema": {
        "type": "object",
        "description" "string",
        "properties": {
            "string": SchemaDefinition
        },
        "required": ["string"]
    },
    "outputSchema": {
        "type": "object",
        "description" "string",
        "properties": {
            "string": SchemaDefinition
        },
        "required": ["string"]
    }
}

Die Werkzeugdefinition enthält die folgenden Felder:

Die outputSchema Felder inputSchema und sind beide einem Objekttyp zugeordnet SchemaDefinition, der im folgenden Abschnitt beschrieben wird.

Schemadefinition der obersten Ebene für Eingabe- und Ausgabeschemas

Die outputSchema Felder inputSchema und auf der obersten Ebene der Werkzeugdefinition sind beide einem Objekttyp zugeordnet, der SchemaDefinitiondie folgenden Felder enthält:

{
    "type": "object",
    "description": "string",
    "properties": {
        "string": SchemaDefinition
    },
    "required": ["string"]
}

Wenn Sie ein properties Feld zur Definition von Argumenten für das Tool hinzufügen, geben Sie für jedes Argument eine Schemadefinition an. Die verschiedenen Arten von Schemadefinitionen werden im nächsten Abschnitt beschrieben.

Definition des Eigenschaftsschemas

Jede Eigenschaft auf der obersten Ebene ist einem SchemaDefinition SchemaDefinitionObjekt zugeordnet, für das geringfügig andere Anforderungen gelten als für die Schemadefinition der obersten Ebene. Die verfügbaren Felder hängen von der type für die Eigenschaft verwendeten ab. Um die Form eines Typs zu sehen, wählen Sie eine der folgenden Registerkarten aus: SchemaDefinition

Wenn Sie eine weitere Objekttypeigenschaft einbeziehen, fügen Sie rekursiv eine weitere hinzu. SchemaDefinition

Beispiele für Lambda-Tooldefinitionen

Wählen Sie eine Registerkarte aus, um Beispiel-Tooldefinitionen zu sehen, die Sie in Ihre Lambda-Funktion aufnehmen können.

Eingabeformat der Lambda-Funktion

Wenn ein Amazon AgentCore Bedrock-Gateway eine Lambda-Funktion aufruft, übergibt es ein event Objekt und ein context Objekt an die Funktion. Der Lambda-Event-Handler, den Sie schreiben, kann auf Werte in diesen Objekten zugreifen.

Event-Objekt

Eine Zuordnung der Werte properties von und inputSchema zu ihren Werten, wie sie vom Tool zurückgegeben wurden. Wenn Ihr Eingabeschema beispielsweise die Eigenschaften keywords und enthältcategory, könnte das Ereignisobjekt wie folgt aussehen:

{
  "keywords": "wireless headphones",
  "category": "electronics"
}

Kontext-Objekt

Enthält die folgenden Metadaten:

Das Format des Kontextobjekts lautet wie folgt:

{
  "bedrockAgentCoreMessageVersion": "1.0",
  "bedrockAgentCoreAwsRequestId": "string",
  "bedrockAgentCoreMcpMessageId": "string",
  "bedrockAgentCoreGatewayId": "string",
  "bedrockAgentCoreTargetId": "string",
  "bedrockAgentCoreToolName": "string"
}

Die Lambda-Funktion, die Sie schreiben, kann auf die Eigenschaften des Ereignis- und Kontextobjekts zugreifen. Sie können den folgenden Standardcode verwenden, um loszulegen:

# Access context properties in your Lambda function
def lambda_handler(event, context):
    # Since the visible tool name includes the target name as a prefix, we can use this delimiter to strip the prefix
    delimiter = "___"

    # Get the tool name from the context
    originalToolName = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreToolName']
    toolName = originalToolName[originalToolName.index(delimiter) + len(delimiter):]

    # Get other context properties
    message_version = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreMessageVersion']
    aws_request_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreAwsRequestId']
    mcp_message_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreMcpMessageId']
    gateway_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreGatewayId']
    target_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreTargetId']

    # Process the request based on the tool name
    if tool_name == 'searchProducts':
        # Handle searchProducts tool
        pass
    elif tool_name == 'getProductDetails':
        # Handle getProductDetails tool
        pass
    else:
        # Handle unknown tool
        pass