Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar. Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Szenarien für Step Functions mit AWS SDKs Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie allgemeine Szenarien in Step Functions mit implementieren AWS SDKs. Diese Szenarien zeigen Ihnen, wie Sie bestimmte Aufgaben durch den Aufruf mehrerer Funktionen innerhalb von Step Functions oder in Kombination mit anderen AWS-Services ausführen können. Jedes Szenario enthält einen Link zum vollständigen Quell-Code, wo Sie Anleitungen zum Einrichten und Ausführen des Codes finden. Szenarien zielen auf eine mittlere Erfahrungsebene ab, um Ihnen zu helfen, Service-Aktionen im Kontext zu verstehen. **Topics** + [Erstellen einer Messenger-Anwendung](sfn_example_cross_StepFunctionsMessenger_section.md) + [Orchestrieren von Anwendungen mit generativer KI mit Step Functions](sfn_example_cross_ServerlessPromptChaining_section.md) + [Verwenden von Step Functions, um Lambda-Funktionen aufzurufen](sfn_example_cross_ServerlessWorkflows_section.md) # Erstellen einer Messenger-Anwendung mit Step Functions Das folgende Codebeispiel zeigt, wie eine AWS Step Functions Messenger-Anwendung erstellt wird, die Nachrichtendatensätze aus einer Datenbanktabelle abruft. ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Zeigt, wie AWS SDK für Python (Boto3) mit AWS Step Functions dem with eine Messenger-Anwendung erstellt wird, die Nachrichtendatensätze aus einer Amazon DynamoDB-Tabelle abruft und sie mit Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) sendet. Die Zustandsmaschine ist mit einer AWS Lambda Funktion integriert, mit der die Datenbank nach nicht gesendeten Nachrichten durchsucht werden kann. + Erstellen Sie einen Zustandsautomaten, der Nachrichtendatensätze aus einer Amazon-DynamoDB-Tabelle abruft und aktualisiert. + Aktualisieren Sie die Definition des Zustandsautomaten, um auch Nachrichten an Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) zu senden. + Starten und stoppen Sie Ausführungen des Zustandsautomaten. + Stellen Sie vom Zustandsautomaten aus über Serviceintegrationen eine Verbindung zu Lambda, DynamoDB und Amazon SQS her. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/stepfunctions_messenger). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Lambda + Amazon SQS + Step Functions ------ # Entwickeln und Orchestrieren von Anwendungen mit generativer KI mit Amazon Bedrock und Step Functions Im folgenden Codebeispiel wird gezeigt, wie Anwendungen mit generativer KI mit Amazon Bedrock und Step Functions erstellt und orchestriert werden. ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Das Szenario „Amazon Bedrock Serverless Prompt Chaining” zeigt, wie [AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html), [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) und [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) zum Erstellen und Orchestrieren komplexer und hoch skalierbarer Serverless-Anwendungen mit generativer KI verwendet werden können. Es enthält die folgenden praktischen Beispiele: + Verfassen einer Analyse eines bestimmten Romans für einen Literaturblog. Dieses Beispiel veranschaulicht eine einfache, sequentielle Kette von Prompts. + Generieren einer Kurzgeschichte zu einem bestimmten Thema. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie die KI eine Liste von zuvor generierten Elementen iterativ verarbeiten kann. + Erstellen eines Reiseplans für einen Wochenendurlaub an einem bestimmten Zielort. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie mehrere unterschiedliche Prompts parallelisiert werden können. + Präsentieren von Filmideen für einen menschlichen Benutzer, der als Filmproduzent fungiert. Dieses Beispiel zeigt, wie derselbe Prompt mit unterschiedlichen Inferenzparametern parallelisiert wird, wie man zu einem vorherigen Schritt in der Kette zurückkehrt und wie menschliche Eingaben in den Workflow einbezogen werden können. + Planen einer Mahlzeit auf Grundlage der Zutaten, die der Benutzer zur Hand hat. Dieses Beispiel zeigt, wie Prompt-Chains zwei unterschiedliche KI-Konversationen beinhalten können, bei denen zwei KI-Personas miteinander debattieren, um das Endergebnis zu verbessern. + Finden Sie das aktuelle Repository mit den meisten Trends GitHub und fassen Sie es zusammen. Dieses Beispiel veranschaulicht die Verkettung mehrerer KI-Agenten, die mit externen Agenten interagieren. APIs Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Projekt unter [GitHub](https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-serverless-prompt-chaining). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Bedrock + Amazon Bedrock Runtime + Agenten für Amazon Bedrock + Runtime der Agenten für Amazon Bedrock + Step Functions ------ # Verwenden von Step Functions, um Lambda-Funktionen aufzurufen Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie eine AWS Step Functions Zustandsmaschine erstellen, die nacheinander AWS Lambda Funktionen aufruft. ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie Sie einen AWS serverlosen Workflow mithilfe von AWS Step Functions und erstellen. AWS SDK for Java 2.x Jeder Workflow-Schritt wird mithilfe einer AWS Lambda Funktion implementiert. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_workflows_stepfunctions). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Lambda + Amazon SES + Step Functions ------