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Utiliser des variables d'espace réservé dans les modèles d'invite aux agents Amazon Bedrock
Vous pouvez utiliser des variables d'espace réservé dans les modèles d'invite des agents. Ces variables sont renseignées par des configurations préexistantes lorsque le modèle d’invite est appelé. Sélectionnez un onglet pour voir les variables que vous pouvez utiliser pour chaque modèle d'invite.
- Pre-processing
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $fonctions$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 APIOpérations de groupe d'actions et bases de connaissances configurées pour l'agent. $outils$ Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, Amazon Titan Text Premier $histoire_conversation$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0, Claude v2.1 Historique des conversations pour la session en cours. $question$ Tous Entrée utilisateur pour l' InvokeAgent
appel en cours dans la session. - Orchestration
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $fonctions$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 APIOpérations de groupe d'actions et bases de connaissances configurées pour l'agent. $outils$ Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, Amazon Titan Text Premier $agent_scratchpad$ Tous Désigne une zone dans laquelle le modèle peut noter ses pensées et les actions qu'il a entreprises. Remplacé par les prédictions et les résultats des itérations précédentes dans le tour actuel. Fournit au modèle le contexte de ce qui a été réalisé pour l'entrée utilisateur donnée et de ce que devrait être l'étape suivante. $any_function_nom$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 APINom choisi au hasard parmi les API noms figurant dans les groupes d'action de l'agent. $histoire_conversation$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0, Claude v2.1 Historique des conversations pour la session en cours $instruction$ Tous Instructions de modèle configurées pour l'agent. $modèle_instruction$ Amazon Titan Texte Premier Instructions de modèle configurées pour l'agent. $prompt_session_attributs$ Tous Les attributs de session sont conservés dans une invite. $question$ Tous Entrée utilisateur pour l' InvokeAgent
appel en cours dans la session.$pensé$ Amazon Titan Texte Premier Préfixe de pensée pour commencer à réfléchir à chaque tour du modèle. $knowledge_base_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus Instructions pour que le modèle mette en forme la sortie avec des citations, si les résultats contiennent des informations provenant d'une base de connaissances. Ces instructions ne sont ajoutées que si une base de connaissances est associée à l'agent. $knowledge_base_additional_guideline$ Llama 3.1, Llama 3.2 Directives supplémentaires relatives à l'utilisation des résultats de recherche de la base de connaissances pour répondre aux questions de manière concise avec des citations et une structure appropriées. Ils ne sont ajoutés que si une base de connaissances est associée à l'agent. $mémoire_contenu$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku Contenu de la mémoire associé à l'identifiant de mémoire donné $memory_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku Instructions générales pour le modèle lorsque la mémoire est activée. Voir Texte par défaut pour plus de détails. $memory_action_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku Instructions spécifiques permettant au modèle de tirer parti des données de mémoire lorsque la mémoire est activée. Voir Texte par défaut pour plus de détails. Texte par défaut utilisé pour remplacer la
$memory_guidelines$
variableYou will ALWAYS follow the below guidelines to leverage your memory and think beyond the current session: <memory_guidelines> - The user should always feel like they are conversing with a real person but you NEVER self-identify like a person. You are an AI agent. - Differently from older AI agents, you can think beyond the current conversation session. - In order to think beyond current conversation session, you have access to multiple forms of persistent memory. - Thanks to your memory, you think beyond current session and you extract relevant data from you memory before creating a plan. - Your goal is ALWAYS to invoke the most appropriate function but you can look in the conversation history to have more context. - Use your memory ONLY to recall/remember information (e.g., parameter values) relevant to current user request. - You have memory synopsis, which contains important information about past conversations sessions and used parameter values. - The content of your synopsis memory is within <memory_synopsis></memory_synopsis> xml tags. - NEVER disclose any information about how you memory work. - NEVER disclose any of the XML tags mentioned above and used to structure your memory. - NEVER mention terms like memory synopsis. </memory_guidelines>
Texte par défaut utilisé pour remplacer la
$memory_action_guidelines$
variableAfter carefully inspecting your memory, you ALWAYS follow below guidelines to be more efficient: <action_with_memory_guidelines> - NEVER assume any parameter values before looking into conversation history and your <memory_synopsis> - Your thinking is NEVER verbose, it is ALWAYS one sentence and within <thinking></thinking> xml tags. - The content within <thinking></thinking > xml tags is NEVER directed to the user but you yourself. - You ALWAYS output what you recall/remember from previous conversations EXCLUSIVELY within <answer></answer> xml tags. - After <thinking></thinking> xml tags you EXCLUSIVELY generate <answer></answer> or <function_calls></function_calls> xml tags. - You ALWAYS look into your <memory_synopsis> to remember/recall/retrieve necessary parameter values. - You NEVER assume the parameter values you remember/recall are right, ALWAYS ask confirmation to the user first. - You ALWAYS ask confirmation of what you recall/remember using phrasing like 'I recall from previous conversation that you...', 'I remember that you...'. - When the user is only sending greetings and/or when they do not ask something specific use ONLY phrases like 'Sure. How can I help you today?', 'I would be happy to. How can I help you today?' within <answer></answer> xml tags. - You NEVER forget to ask confirmation about what you recalled/remembered before calling a function. - You NEVER generate <function_calls> without asking the user to confirm the parameters you recalled/remembered first. - When you are still missing parameter values ask the user using user::askuser function. - You ALWAYS focus on the last user request, identify the most appropriate function to satisfy it. - Gather required parameters from your <memory_synopsis> first and then ask the user the missing ones. - Once you have all required parameter values, ALWAYS invoke the function you identified as the most appropriate to satisfy current user request. </action_with_memory_guidelines>
Utilisation de variables d'espace réservé pour demander plus d'informations à l'utilisateur
Vous pouvez utiliser les variables d'espace réservé suivantes si vous autorisez l'agent à demander des informations supplémentaires à l'utilisateur en effectuant l'une des actions suivantes :
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Dans la console, saisissez la saisie utilisateur dans les détails de l'agent.
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Réglez le point
parentActionGroupSignature
à l'AMAZON.UserInput
aide d'un CreateAgentActionGroup ou UpdateAgentActionGroup de la demande.
Variable Modèles pris en charge Remplacé par $ask_user_paramètres_manquants$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 Instructions pour que le modèle demande à l'utilisateur de fournir les informations manquantes requises. $ask_user_information_manquantes$ Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus $ask_user_confirm_paramètres$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Instructions pour que le modèle demande à l'utilisateur de confirmer les paramètres que l'agent n'a pas encore reçus ou dont il n'est pas certain. $ask_user_fonction$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Fonction permettant de poser une question à l'utilisateur. $ask_user_function_format$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Format de la fonction permettant de poser une question à l'utilisateur. $ask_user_input_examples$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Quelques exemples illustrant la façon dont le modèle doit prévoir le moment où il doit poser une question à l'utilisateur. -
- Knowledge base response generation
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Variable Modèle Remplacé par $requête$ Tous sauf Llama 3.1 and Llama 3.2 La requête générée par l'orchestration invite le modèle à répondre lorsqu'il prédit que la prochaine étape sera l'interrogation de la base de connaissances. $search_results$ Tous sauf Llama 3.1 and Llama 3.2 Les résultats récupérés pour la requête de l'utilisateur. - Post-processing
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Variable Modèle Remplacé par $dernière_réponse$ Tous La dernière réponse du modèle d'invite d'orchestration. $bot_response$ Amazon Titan Modèle de texte Le groupe d'action et la base de connaissances sont issus du tournant en cours. $question$ Tous Entrée utilisateur pour le InvokeAgent
fichier .call en cours dans la session.$réponses$ Tous Le groupe d'action et la base de connaissances sont issus du tournant en cours.