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Suivez le processus de step-by-step raisonnement de l'agent à l'aide de Trace
Chaque réponse d'un agent Amazon Bedrock est accompagnée d'une trace détaillant les étapes orchestrées par l'agent. Cette trace vous aide à suivre le processus de raisonnement de l’agent qui le conduit à la réponse qu’il donne à ce moment de la conversation.
Utilisez la trace pour suivre le parcours de l’agent depuis l’entrée utilisateur jusqu’à la réponse qu’il renvoie. La trace fournit des informations sur les entrées des groupes d'actions que l'agent invoque et sur les bases de connaissances qu'il interroge pour répondre à l'utilisateur. En outre, le suivi fournit des informations sur les résultats renvoyés par les groupes d'action et les bases de connaissances. Vous pouvez consulter le raisonnement utilisé par l’agent pour déterminer l’action qu’il entreprend ou la requête qu’il adresse à une base de connaissances. Si une étape de la trace échoue, la raison de cet échec est renvoyée. Utilisez les informations détaillées de la trace pour dépanner votre agent. Vous pouvez identifier les étapes au cours desquelles l'agent rencontre des problèmes ou celles au cours desquelles il produit un comportement inattendu. Vous pouvez ensuite utiliser ces informations pour réfléchir aux moyens d'améliorer le comportement de l'agent.
Structure de la trace
La trace est affichée sous forme d'JSONobjet à la fois dans la console et dans leAPI. Chaque étape dans la console ou Tracedans le API peut se trouver l'une des traces suivantes :
-
PreProcessingTrace— Trace l'entrée et la sortie de l'étape de prétraitement, au cours de laquelle l'agent contextualise et catégorise les entrées de l'utilisateur et détermine si elles sont valides.
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OrchestrationTrace— Trace l'entrée et la sortie de l'étape d'orchestration, au cours de laquelle l'agent interprète les entrées, invoque des groupes d'action et interroge les bases de connaissances. L'agent renvoie ensuite la sortie pour poursuivre l'orchestration ou pour répondre à l'utilisateur.
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PostProcessingTrace— Trace l'entrée et la sortie de l'étape de post-traitement, au cours de laquelle l'agent gère le résultat final de l'orchestration et détermine comment renvoyer la réponse à l'utilisateur.
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FailureTrace— Détermine la raison pour laquelle une étape a échoué.
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GuardrailTrace— Retrace les actions du garde-corps.
Chacune des traces (saufFailureTrace
) contient un ModelInvocationInputobjet. L'interface ModelInvocationInputL'objet contient les configurations définies dans le modèle d'invite pour l'étape, ainsi que l'invite fournie à l'agent lors de cette étape. Pour plus d'informations sur la façon de modifier les modèles d'invite, consultezAméliorez la précision des agents à l'aide de modèles d'invite avancés dans Amazon Bedrock. La structure de l'ModelInvocationInput
objet est la suivante :
{ "traceId": "string", "text": "string", "type": "PRE_PROCESSING | ORCHESTRATION | KNOWLEDGE_BASE_RESPONSE_GENERATION | POST_PROCESSING", "inferenceConfiguration": { "maximumLength": number, "stopSequences": ["string"], "temperature": float, "topK": float, "topP": float }, "promptCreationMode": "DEFAULT | OVERRIDDEN", "parserMode": "DEFAULT | OVERRIDDEN", "overrideLambda": "string" }
La liste suivante décrit les champs du ModelInvocationInputobjet :
-
traceId
: identifiant unique de la trace. -
text
: texte de l’invite fournie à l’agent à cette étape. -
type
: étape actuelle du processus de l’agent. -
inferenceConfiguration
: paramètres d’inférence qui influencent la génération de réponses. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Influencez la génération de réponses avec des paramètres d'inférence. -
promptCreationMode
— Si le modèle d'invite de base par défaut de l'agent a été remplacé pour cette étape. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Améliorez la précision des agents à l'aide de modèles d'invite avancés dans Amazon Bedrock. -
parserMode
— Si l'analyseur de réponse par défaut de l'agent a été remplacé pour cette étape. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Améliorez la précision des agents à l'aide de modèles d'invite avancés dans Amazon Bedrock. -
overrideLambda
— Le nom de ressource Amazon (ARN) de la fonction Lambda de l'analyseur utilisée pour analyser la réponse, si l'analyseur par défaut a été remplacé. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Améliorez la précision des agents à l'aide de modèles d'invite avancés dans Amazon Bedrock.
Pour plus d'informations sur chaque type de trace, consultez les sections suivantes :
{ "modelInvocationInput": { // see above for details } "modelInvocationOutput": { "metadata": { "usage": { "inputToken":: int, "outputToken":: int }, "rawResponse": { "content": "string" } "parsedResponse": { "isValid": boolean, "rationale": "string" }, "traceId": "string" } }
PreProcessingTraceIl se compose d'un ModelInvocationInputun objet et un PreProcessingModelInvocationOutputobjet. L'interface PreProcessingModelInvocationOutputcontient les champs suivants.
-
metadata
— Contient les informations suivantes concernant la sortie du modèle de base.usage
— Contient les informations suivantes sur l'utilisation du modèle de base.-
inputTokens
— Contient les informations sur les jetons d'entrée issus de l'utilisation du modèle de base. -
outputTokens
— Contient les informations sur les jetons de sortie issus de l'utilisation du modèle de base.
-
-
rawResponse
— Contient le résultat brut du modèle de base.-
content
— Le contenu brut de sortie du modèle de base.
-
-
parsedResponse
: contient les informations suivantes concernant l’invite utilisateur analysée.-
isValid
— Spécifie si l'invite de l'utilisateur est valide. -
rationale
: spécifie le raisonnement de l’agent pour les prochaines étapes à suivre.
-
-
traceId
: identifiant unique de la trace.
OrchestrationTraceIl se compose du ModelInvocationInputobjet, OrchestrationModelInvocationOutputobjet, et toute combinaison des objets InvocationInputRationale et Observation. L'interface OrchestrationModelInvocationOutputcontient les champs suivants. Pour plus d'informations sur les objets InvocationInputRationale et Observation, sélectionnez l'un des onglets suivants.
{ "modelInvocationInput": { // see above for details }, "modelInvocationOutput": { "metadata": { "usage": { "inputToken":: int, "outputToken":: int }, "rawResponse": { "content": "string" }, "rationale": { ... }, "invocationInput": { ... }, "observation": { ... } }
{ "modelInvocationInput": { // see above for details } "modelInvocationOutput": { "rawResponse": { "content": "string" }, "metadata": { "usage": { "inputToken": int, "outputToken": int } }, "parsedResponse": { "text": "string" }, "traceId": "string" } }
PostProcessingTraceIl se compose d'un ModelInvocationInputun objet et un PostProcessingModelInvocationOutputobjet. L'interface PostProcessingModelInvocationOutputcontient les champs suivants :
-
rawResponse
— Contient le résultat brut du modèle de base.-
content
— Le contenu brut de sortie du modèle de base.
-
-
metadata
— Contient les informations suivantes concernant la sortie du modèle de base.usage
— Contient les informations suivantes sur l'utilisation du modèle de base.-
inputTokens
— Contient les informations sur les jetons d'entrée issus de l'utilisation du modèle de base. -
outputTokens
— Contient les informations sur les jetons de sortie issus de l'utilisation du modèle de base.
-
-
parsedResponse
— Contient letext
code à renvoyer à l'utilisateur une fois le texte traité par la fonction d'analyse. -
traceId
: identifiant unique de la trace.
{ "failureReason": "string", "traceId": "string" }
La liste suivante décrit les champs de l'FailureTraceobjet :
-
failureReason
: raison pour laquelle l’étape a échoué. -
traceId
: identifiant unique de la trace.
{ "action": "GUARDRAIL_INTERVENED" | "NONE", "inputAssessments": [GuardrailAssessment], "outputAssessments": [GuardrailAssessment] }
La liste suivante décrit les champs de l' GuardrailAssessment objet :
-
action
— indique si des glissières de sécurité sont intervenues ou non sur les données d'entrée. Les options sontGUARDRAIL_INTERVENED
ouNONE
. -
inputAssessments
— Les détails de l'évaluation de Guardrail sur la base des données saisies par l'utilisateur. -
outputAssessments
— Les détails de l'évaluation de Guardrail sur la réponse.
Pour plus de détails sur l'GuardrailAssessment
objet et le test d'un garde-corps, voir. Testez un garde-corps
GuardrailAssessment exemple :
{ "topicPolicy": { "topics": [{ "name": "string", "type": "string", "action": "string" }] }, "contentPolicy": { "filters": [{ "type": "string", "confidence": "string", "action": "string" }] }, "wordPolicy": { "customWords": [{ "match": "string", "action": "string" }], "managedWordLists": [{ "match": "string", "type": "string", "action": "string" }] }, "sensitiveInformationPolicy": { "piiEntities": [{ "type": "string", "match": "string", "action": "string" }], "regexes": [{ "name": "string", "regex": "string", "match": "string", "action": "string" }] } }