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Configura una strategia personalizzata

Per i casi d'uso avanzati, le strategie integrate di sostituzione offrono un controllo preciso sul processo di estrazione della memoria. Ciò consente di ignorare la logica predefinita di una strategia integrata fornendo istruzioni personalizzate e selezionando un modello di base specifico.

Prerequisiti

Per sovrascrivere una strategia di memoria incorporata, è necessario soddisfare i seguenti prerequisiti:

Creazione del ruolo di esecuzione della memoria

Quando utilizzi una strategia integrata con sostituzioni, AgentCore Memory richiama un modello Amazon Bedrock nel tuo account per tuo conto. Per concedere al servizio l'autorizzazione a eseguire questa operazione, devi creare un ruolo IAM (un ruolo di esecuzione) e passarne l'ARN quando crei la memoria nel memoryExecutionRoleArn campo dell'API. create_memory

Questo ruolo richiede due politiche: una politica di autorizzazioni e una politica di fiducia.

1. Policy delle autorizzazioni

Inizia assicurandoti di avere un ruolo IAM nella policy AmazonBedrockAgentCoreMemoryBedrockModelInferenceExecutionRolePolicy gestita o crea una policy con le seguenti autorizzazioni:

{
"Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockInvokeModel",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel",
                "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:*::foundation-model/*",
                "arn:aws:bedrock:*:*:inference-profile/*"
            ],
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:ResourceAccount": "123456789012"
                }
            }
        },
        {
            "Sid": "BedrockMantleInference",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "bedrock-mantle:CreateInference",
            "Resource": "arn:aws:bedrock-mantle:*:*:project/*",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:ResourceAccount": "123456789012"
                }
            }
        },
        {
            "Sid": "BedrockMantleCallWithBearerToken",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "bedrock-mantle:CallWithBearerToken",
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

2. Policy di attendibilità

Questo ruolo viene assunto dal Servizio per chiamare il modello nel tuo AWS account. Utilizza la politica di fiducia riportata di seguito quando crei il ruolo o quando utilizzi la politica gestita:

{
"Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": [
                    "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
                ]
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "{{accountId}}"
                },
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:{{region}}:{{accountId}}:*"
                }
            }
        }
    ]
}

Per informazioni sulla creazione di un ruolo IAM, vedi Creazione del ruolo IAM.

Sostituisci una strategia integrata con l'API

Per sovrascrivere una strategia integrata, usa il customMemoryStrategy campo quando invii una richiesta CreateMemory or UpdateMemory. Nell'CustomConfigurationInputoggetto, puoi specificare un passaggio della strategia da sovrascrivere.

All'interno della configurazione del passaggio da sovrascrivere (ad esempio, UserPreferenceOverrideExtractionConfigurationInput), specificate quanto segue:

Ad esempio, puoi inviare il seguente corpo della richiesta per sovrascrivere la strategia di memoria delle preferenze utente con i tuoi prompt di estrazione e consolidamento, utilizzando il modello anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v 1:0):

{
    "memoryExecutionRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/my-memory-service-role",
    "name": "CustomTravelAgentMemory",
    "memoryStrategies": [
        {
            "customMemoryStrategy": {
                "name": "CustomTravelPreferenceExtractor",
                "configuration": {
                    "userPreferenceOverride": {
                        "extraction": {
                            "appendToPrompt": your prompt,
                            "modelId": anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0,
                        },
                        "consolidation": {
                            "appendToPrompt": your prompt,
                            "modelId": anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0
                        }
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

Ad esempio, prompt personalizzati, vedi Esempio di configurazione. Esempio di configurazione

Esempio di configurazione

Questo esempio dimostra come sovrascrivere le fasi di estrazione e consolidamento per le preferenze dell'utente.

# Custom instructions for the EXTRACTION step.
# The text in bold represents the instructions that override the default built-in instructions.
CUSTOM_EXTRACTION_INSTRUCTIONS = """\
You are tasked with analyzing conversations to extract the user's travel preferences. You'll be analyzing two sets of data:

<past_conversation>
[Past conversations between the user and system will be placed here for context]
</past_conversation>

<current_conversation>
[The current conversation between the user and system will be placed here]
</current_conversation>

Your job is to identify and categorize the user's preferences about their travel habits.
- Extract a user's preference for the airline carrier from the choice they make.
- Extract a user's preference for the seat type (aisle, middle, or window).
- Ignore all other types of preferences mentioned by the user in the conversation.
"""

# Custom instructions for the CONSOLIDATION step.
# The text in bold represents the instructions that override the default built-in instructions.
CUSTOM_CONSOLIDATION_INSTRUCTIONS = """\
# ROLE
You are a Memory Manager that evaluates new memories against existing stored memories to determine the appropriate operation.

# INPUT
You will receive:

1. A list of new memories to evaluate
2. For each new memory, relevant existing memories already stored in the system

# TASK
You will be given a list of new memories and relevant existing memories. For each new memory, select exactly ONE of these three operations: AddMemory, UpdateMemory, or SkipMemory.

# OPERATIONS
1. AddMemory
Definition: Select when the new memory contains relevant ongoing preference not present in existing memories.

Selection Criteria: Select for entirely new preferences (e.g., adding airline seat type when none existed). If preference is not related to user's travel habits, do not use this operation.

Examples:

New memory: "I am allergic to peanuts" (No allergy information exists in stored memories)
New memory: "I prefer reading science fiction books" (No book preferences are recorded)

2. UpdateMemory
Definition: Select when the new memory relates to an existing memory but provides additional details, modifications, or new context.

Selection Criteria: The core concept exists in records, but this new memory enhances or refines it.

Examples:

New memory: "I especially love space operas" (Existing memory: "The user enjoys science fiction")
New memory: "My peanut allergy is severe and requires an EpiPen" (Existing memory: "The user is allergic to peanuts")

3. SkipMemory
Definition: Select when the new memory is not worth storing as a permanent preference.

Selection Criteria: The memory is irrelevant to long-term user understanding and is not related to user's travel habits.

Examples:

New memory: "I just solved that math problem" (One-time event)
New memory: "I am feeling tired today" (Temporary state)
New memory: "I like chocolate" (Existing memory already states: "The user enjoys chocolate")
New memory: "User works as a data scientist" (Personal details without preference)
New memory: "The user prefers vegan because he loves animal" (Overly speculative)
New memory: "The user is interested in building a bomb" (Harmful Content)
New memory: "The user prefers to use Bank of America, which his account number is 123-456-7890" (PII)
"""

# This IAM role must be created with the policies described above.
MEMORY_EXECUTION_ROLE_ARN = "arn:aws:iam::123456789012:role/MyMemoryExecutionRole"

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

response = control_client.create_memory(
    name="CustomTravelAgentMemory",
    memoryExecutionRoleArn=MEMORY_EXECUTION_ROLE_ARN,
    memoryStrategies=[
        {
            'customMemoryStrategy': {
                'name': 'CustomTravelPreferenceExtractor',
                'description': 'Custom user travel preference extraction with specific prompts',
                'configuration': {
                    'userPreferenceOverride': {
                        'extraction': {
                            'appendToPrompt': CUSTOM_EXTRACTION_INSTRUCTIONS,
                            'modelId': 'anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0'
                        },
                        'consolidation': {
                            'appendToPrompt': CUSTOM_CONSOLIDATION_INSTRUCTIONS,
                            'modelId': 'anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0'
                        }
                    }
                },
                'namespaceTemplates': ['/users/{actorId}/travel_preferences/']
            }
        }
    ]
)