Sono disponibili altri esempi AWS SDK nel repository [AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) Examples. GitHub Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Esempi di base per l'utilizzo di Amazon Bedrock Agents AWS SDKs I seguenti esempi di codice mostrano come utilizzare le nozioni di base di Amazon Bedrock Agents con. AWS SDKs **Contents** + [Hello Amazon Bedrock Agents](bedrock-agent_example_bedrock-agent_Hello_section.md) + [Azioni](bedrock-agent_code_examples_actions.md) + [`CreateAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateAgent_section.md) + [`CreateAgentActionGroup`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateAgentActionGroup_section.md) + [`CreateAgentAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateAgentAlias_section.md) + [`CreateFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateFlow_section.md) + [`CreateFlowAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateFlowAlias_section.md) + [`CreateFlowVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateFlowVersion_section.md) + [`CreateKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateKnowledgeBase_section.md) + [`CreatePrompt`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreatePrompt_section.md) + [`CreatePromptVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreatePromptVersion_section.md) + [`DeleteAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteAgent_section.md) + [`DeleteAgentAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteAgentAlias_section.md) + [`DeleteFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteFlow_section.md) + [`DeleteFlowAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteFlowAlias_section.md) + [`DeleteFlowVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteFlowVersion_section.md) + [`DeleteKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteKnowledgeBase_section.md) + [`DeletePrompt`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeletePrompt_section.md) + [`GetAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetAgent_section.md) + [`GetFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetFlow_section.md) + [`GetFlowVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetFlowVersion_section.md) + [`GetKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetKnowledgeBase_section.md) + [`GetPrompt`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetPrompt_section.md) + [`ListAgentActionGroups`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListAgentActionGroups_section.md) + [`ListAgentKnowledgeBases`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListAgentKnowledgeBases_section.md) + [`ListAgents`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListAgents_section.md) + [`ListFlowAliases`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListFlowAliases_section.md) + [`ListFlowVersions`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListFlowVersions_section.md) + [`ListFlows`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListFlows_section.md) + [`ListKnowledgeBases`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListKnowledgeBases_section.md) + [`ListPrompts`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListPrompts_section.md) + [`PrepareAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_PrepareAgent_section.md) + [`PrepareFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_PrepareFlow_section.md) + [`UpdateFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_UpdateFlow_section.md) + [`UpdateFlowAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_UpdateFlowAlias_section.md) + [`UpdateKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_UpdateKnowledgeBase_section.md) # Hello Amazon Bedrock Agents L’esempio di codice seguente mostra come iniziare a utilizzare Agent per Amazon Bedrock. ------ #### [ JavaScript ] **SDK per JavaScript (v3)** C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/bedrock-agent#code-examples). ``` import { fileURLToPath } from "node:url"; import { BedrockAgentClient, GetAgentCommand, paginateListAgents, } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent"; /** * @typedef {Object} AgentSummary */ /** * A simple scenario to demonstrate basic setup and interaction with the Bedrock Agents Client. * * This function first initializes the Amazon Bedrock Agents client for a specific region. * It then retrieves a list of existing agents using the streamlined paginator approach. * For each agent found, it retrieves detailed information using a command object. * * Demonstrates: * - Use of the Bedrock Agents client to initialize and communicate with the AWS service. * - Listing resources in a paginated response pattern. * - Accessing an individual resource using a command object. * * @returns {Promise} A promise that resolves when the function has completed execution. */ export const main = async () => { const region = "us-east-1"; console.log("=".repeat(68)); console.log(`Initializing Amazon Bedrock Agents client for ${region}...`); const client = new BedrockAgentClient({ region }); console.log("Retrieving the list of existing agents..."); const paginatorConfig = { client }; const pages = paginateListAgents(paginatorConfig, {}); /** @type {AgentSummary[]} */ const agentSummaries = []; for await (const page of pages) { agentSummaries.push(...page.agentSummaries); } console.log(`Found ${agentSummaries.length} agents in ${region}.`); if (agentSummaries.length > 0) { for (const agentSummary of agentSummaries) { const agentId = agentSummary.agentId; console.log("=".repeat(68)); console.log(`Retrieving agent with ID: ${agentId}:`); console.log("-".repeat(68)); const command = new GetAgentCommand({ agentId }); const response = await client.send(command); const agent = response.agent; console.log(` Name: ${agent.agentName}`); console.log(` Status: ${agent.agentStatus}`); console.log(` ARN: ${agent.agentArn}`); console.log(` Foundation model: ${agent.foundationModel}`); } } console.log("=".repeat(68)); }; // Invoke main function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { await main(); } ``` + Per informazioni dettagliate sull'API, consulta i seguenti argomenti nella *documentazione di riferimento dell’API AWS SDK per JavaScript *. + [GetAgent](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/GetAgentCommand) + [ListAgents](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/ListAgentsCommand) ------ # Azioni per gli agenti Amazon Bedrock che utilizzano AWS SDKs I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire singole azioni di Amazon Bedrock Agents con AWS SDKs. Ogni esempio include un collegamento a GitHub, dove puoi trovare le istruzioni per la configurazione e l'esecuzione del codice. Questi estratti chiamano l’API Agent per Amazon Bedrock e sono estratti di codice da programmi più grandi che devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare le azioni nel contesto in [Scenari per l'utilizzo di Amazon Bedrock Agents AWS SDKs](bedrock-agent_code_examples_scenarios.md). Gli esempi seguenti includono solo le azioni più comunemente utilizzate. Per un elenco completo, consulta la [documentazione di riferimento dell’API Agent per Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_Operations_Agents_for_Amazon_Bedrock.html). **Topics** + [`CreateAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateAgent_section.md) + [`CreateAgentActionGroup`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateAgentActionGroup_section.md) + [`CreateAgentAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateAgentAlias_section.md) + [`CreateFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateFlow_section.md) + [`CreateFlowAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateFlowAlias_section.md) + [`CreateFlowVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateFlowVersion_section.md) + [`CreateKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreateKnowledgeBase_section.md) + [`CreatePrompt`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreatePrompt_section.md) + [`CreatePromptVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_CreatePromptVersion_section.md) + [`DeleteAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteAgent_section.md) + [`DeleteAgentAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteAgentAlias_section.md) + [`DeleteFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteFlow_section.md) + [`DeleteFlowAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteFlowAlias_section.md) + [`DeleteFlowVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteFlowVersion_section.md) + [`DeleteKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeleteKnowledgeBase_section.md) + [`DeletePrompt`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_DeletePrompt_section.md) + [`GetAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetAgent_section.md) + [`GetFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetFlow_section.md) + [`GetFlowVersion`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetFlowVersion_section.md) + [`GetKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetKnowledgeBase_section.md) + [`GetPrompt`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GetPrompt_section.md) + [`ListAgentActionGroups`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListAgentActionGroups_section.md) + [`ListAgentKnowledgeBases`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListAgentKnowledgeBases_section.md) + [`ListAgents`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListAgents_section.md) + [`ListFlowAliases`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListFlowAliases_section.md) + [`ListFlowVersions`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListFlowVersions_section.md) + [`ListFlows`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListFlows_section.md) + [`ListKnowledgeBases`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListKnowledgeBases_section.md) + [`ListPrompts`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_ListPrompts_section.md) + [`PrepareAgent`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_PrepareAgent_section.md) + [`PrepareFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_PrepareFlow_section.md) + [`UpdateFlow`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_UpdateFlow_section.md) + [`UpdateFlowAlias`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_UpdateFlowAlias_section.md) + [`UpdateKnowledgeBase`](bedrock-agent_example_bedrock-agent_UpdateKnowledgeBase_section.md) # Utilizzalo `CreateAgent` con un AWS SDK Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `CreateAgent`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ JavaScript ] **SDK per JavaScript (v3)** C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea un agente. ``` import { fileURLToPath } from "node:url"; import { checkForPlaceholders } from "../lib/utils.js"; import { BedrockAgentClient, CreateAgentCommand, } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent"; /** * Creates an Amazon Bedrock Agent. * * @param {string} agentName - A name for the agent that you create. * @param {string} foundationModel - The foundation model to be used by the agent you create. * @param {string} agentResourceRoleArn - The ARN of the IAM role with permissions required by the agent. * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An object containing details of the created agent. */ export const createAgent = async ( agentName, foundationModel, agentResourceRoleArn, region = "us-east-1", ) => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); const command = new CreateAgentCommand({ agentName, foundationModel, agentResourceRoleArn, }); const response = await client.send(command); return response.agent; }; // Invoke main function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { // Replace the placeholders for agentName and accountId, and roleName with a unique name for the new agent, // the id of your AWS account, and the name of an existing execution role that the agent can use inside your account. // For foundationModel, specify the desired model. Ensure to remove the brackets '[]' before adding your data. // A string (max 100 chars) that can include letters, numbers, dashes '-', and underscores '_'. const agentName = "[your-bedrock-agent-name]"; // Your AWS account id. const accountId = "[123456789012]"; // The name of the agent's execution role. It must be prefixed by `AmazonBedrockExecutionRoleForAgents_`. const roleName = "[AmazonBedrockExecutionRoleForAgents_your-role-name]"; // The ARN for the agent's execution role. // Follow the ARN format: 'arn:aws:iam::account-id:role/role-name' const roleArn = `arn:aws:iam::${accountId}:role/${roleName}`; // Specify the model for the agent. Change if a different model is preferred. const foundationModel = "anthropic.claude-v2"; // Check for unresolved placeholders in agentName and roleArn. checkForPlaceholders([agentName, roleArn]); console.log("Creating a new agent..."); const agent = await createAgent(agentName, foundationModel, roleArn); console.log(agent); } ``` + Per i dettagli sull'API, [CreateAgent](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/CreateAgentCommand)consulta *AWS SDK per JavaScript API Reference*. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea un agente. ``` def create_agent(self, agent_name, foundation_model, role_arn, instruction): """ Creates an agent that orchestrates interactions between foundation models, data sources, software applications, user conversations, and APIs to carry out tasks to help customers. :param agent_name: A name for the agent. :param foundation_model: The foundation model to be used for orchestration by the agent. :param role_arn: The ARN of the IAM role with permissions needed by the agent. :param instruction: Instructions that tell the agent what it should do and how it should interact with users. :return: The response from Amazon Bedrock Agents if successful, otherwise raises an exception. """ try: response = self.client.create_agent( agentName=agent_name, foundationModel=foundation_model, agentResourceRoleArn=role_arn, instruction=instruction, ) except ClientError as e: logger.error(f"Error: Couldn't create agent. Here's why: {e}") raise else: return response["agent"] ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateAgent AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateAgent)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreateAgentActionGroup` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreateAgentActionGroup`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea un gruppo di azioni dell’agente. ``` def create_agent_action_group( self, name, description, agent_id, agent_version, function_arn, api_schema ): """ Creates an action group for an agent. An action group defines a set of actions that an agent should carry out for the customer. :param name: The name to give the action group. :param description: The description of the action group. :param agent_id: The unique identifier of the agent for which to create the action group. :param agent_version: The version of the agent for which to create the action group. :param function_arn: The ARN of the Lambda function containing the business logic that is carried out upon invoking the action. :param api_schema: Contains the OpenAPI schema for the action group. :return: Details about the action group that was created. """ try: response = self.client.create_agent_action_group( actionGroupName=name, description=description, agentId=agent_id, agentVersion=agent_version, actionGroupExecutor={"lambda": function_arn}, apiSchema={"payload": api_schema}, ) agent_action_group = response["agentActionGroup"] except ClientError as e: logger.error(f"Error: Couldn't create agent action group. Here's why: {e}") raise else: return agent_action_group ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateAgentActionGroup AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateAgentActionGroup)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreateAgentAlias` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreateAgentAlias`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea un alias agente. ``` def create_agent_alias(self, name, agent_id): """ Creates an alias of an agent that can be used to deploy the agent. :param name: The name of the alias. :param agent_id: The unique identifier of the agent. :return: Details about the alias that was created. """ try: response = self.client.create_agent_alias( agentAliasName=name, agentId=agent_id ) agent_alias = response["agentAlias"] except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't create agent alias. {e}") raise else: return agent_alias ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateAgentAlias AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateAgentAlias)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreateFlow` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreateFlow`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea un flusso Amazon Bedrock. ``` def create_flow(client, flow_name, flow_description, role_arn, flow_def): """ Creates an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_name (str): The name for the new flow. role_arn (str): The ARN for the IAM role that use flow uses. flow_def (json): The JSON definition of the flow that you want to create. Returns: dict: The response from CreateFlow. """ try: logger.info("Creating flow: %s.", flow_name) response = client.create_flow( name=flow_name, description=flow_description, executionRoleArn=role_arn, definition=flow_def ) logger.info("Successfully created flow: %s. ID: %s", flow_name, {response['id']}) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error creating flow: %s", {str(e)}) raise except Exception as e: logger.exception("Unexepcted error creating flow: %s", {str(e)}) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateFlow AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateFlow)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreateFlowAlias` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreateFlowAlias`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea un alias per un flusso Amazon Bedrock. ``` def create_flow_alias(client, flow_id, flow_version, name, description): """ Creates an alias for an Amazon Bedrock flow. Args: client: bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: str: The ID for the flow alias. """ try: logger.info("Creating flow alias for flow: %s.", flow_id) response = client.create_flow_alias( flowIdentifier=flow_id, name=name, description=description, routingConfiguration=[ { "flowVersion": flow_version } ] ) logger.info("Successfully created flow alias for %s.", flow_id) return response['id'] except ClientError as e: logging.exception("Client error creating alias for flow: %s - %s", flow_id, str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error creating alias for flow : %s - %s", flow_id, str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateFlowAlias AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateFlowAlias)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreateFlowVersion` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreateFlowVersion`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea una versione per di flusso Amazon Bedrock. ``` def create_flow_version(client, flow_id, description): """ Creates a version of an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. description (str) : A description for the flow. Returns: str: The version for the flow. """ try: logger.info("Creating flow version for flow: %s.", flow_id) # Call CreateFlowVersion operation response = client.create_flow_version( flowIdentifier=flow_id, description=description ) logging.info("Successfully created flow version %s for flow %s.", response['version'], flow_id) return response['version'] except ClientError as e: logging.exception("Client error creating flow: %s", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error creating flow : %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateFlowVersion AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateFlowVersion)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreateKnowledgeBase` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreateKnowledgeBase`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea una knowledge base di Amazon Bedrock. ``` def create_knowledge_base(bedrock_agent_client, name, role_arn, description=None): """ Creates a new knowledge base. Args: bedrock_agent_client: The Boto3 Bedrock Agent client. name (str): The name of the knowledge base. role_arn (str): The ARN of the IAM role that the knowledge base assumes to access resources. description (str, optional): A description of the knowledge base. Returns: dict: The details of the created knowledge base. """ try: kwargs = { "name": name, "roleArn": role_arn, "knowledgeBaseConfiguration": { "type": "VECTOR", "vectorKnowledgeBaseConfiguration": { "embeddingModelArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v1" } }, "storageConfiguration": { "type": "OPENSEARCH_SERVERLESS", # Note: You will need to create an OpenSearch Serverless collection first and replace this ARN # with your actual collection ARN from the OpenSearch console. If you use the console instead, # you can use the quick-create flow to have Knowledge Bases create the collection for you. "opensearchServerlessConfiguration": { "collectionArn": "arn:aws:aoss:us-east-1::123456789012:collection/abcdefgh12345678defgh", "fieldMapping": { "metadataField": "metadata", "textField": "text", "vectorField": "vector" }, "vectorIndexName": "test-uuid" }, }, "clientToken": "test-client-token-" + str(uuid.uuid4()) } if description: kwargs["description"] = description response = bedrock_agent_client.create_knowledge_base(**kwargs) logger.info("Created knowledge base with ID: %s", response["knowledgeBase"]["knowledgeBaseId"]) return response["knowledgeBase"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't create knowledge base. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreateKnowledgeBase AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreateKnowledgeBase)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreatePrompt` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreatePrompt`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un prompt gestito](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockPrompts_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Per creare un prompt gestito da Amazon Bedrock. ``` def create_prompt(client, prompt_name, prompt_description, prompt_template, model_id=None): """ Creates an Amazon Bedrock managed prompt. Args: client: Amazon Bedrock Agent boto3 client. prompt_name (str): The name for the new prompt. prompt_description (str): The description for the new prompt. prompt_template (str): The template for the prompt. model_id (str, optional): The model ID to associate with the prompt. Returns: dict: The response from CreatePrompt. """ try: logger.info("Creating prompt: %s.", prompt_name) # Create a variant with the template variant = { "name": "default", "templateType": "TEXT", "templateConfiguration": { "text": { "text": prompt_template, "inputVariables": [] } } } # Extract input variables from the template # Look for patterns like {{variable_name}} variables = re.findall(r'{{(.*?)}}', prompt_template) for var in variables: variant["templateConfiguration"]["text"]["inputVariables"].append({"name": var.strip()}) # Add model ID if provided if model_id: variant["modelId"] = model_id # Create the prompt with the variant create_params = { 'name': prompt_name, 'description': prompt_description, 'variants': [variant] } response = client.create_prompt(**create_params) logger.info("Successfully created prompt: %s. ID: %s", prompt_name, response['id']) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error creating prompt: %s", str(e)) raise except Exception as e: logger.exception("Unexpected error creating prompt: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreatePrompt AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreatePrompt)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `CreatePromptVersion` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`CreatePromptVersion`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un prompt gestito](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockPrompts_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Crea una versione di un prompt gestito da Amazon Bedrock. ``` def create_prompt_version(client, prompt_id, description=None): """ Creates a version of an Amazon Bedrock managed prompt. Args: client: Amazon Bedrock Agent boto3 client. prompt_id (str): The identifier of the prompt to create a version for. description (str, optional): A description for the version. Returns: dict: The response from CreatePromptVersion. """ try: logger.info("Creating version for prompt ID: %s.", prompt_id) create_params = { 'promptIdentifier': prompt_id } if description: create_params['description'] = description response = client.create_prompt_version(**create_params) logger.info("Successfully created prompt version: %s", response['version']) logger.info("Prompt version ARN: %s", response['arn']) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error creating prompt version: %s", str(e)) raise except Exception as e: logger.exception("Unexpected error creating prompt version: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [CreatePromptVersion AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/CreatePromptVersion)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeleteAgent` AWS Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DeleteAgent`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ JavaScript ] **SDK per JavaScript (v3)** C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina un agente. ``` import { fileURLToPath } from "node:url"; import { checkForPlaceholders } from "../lib/utils.js"; import { BedrockAgentClient, DeleteAgentCommand, } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent"; /** * Deletes an Amazon Bedrock Agent. * * @param {string} agentId - The unique identifier of the agent to delete. * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An object containing the agent id, the status, and some additional metadata. */ export const deleteAgent = (agentId, region = "us-east-1") => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); const command = new DeleteAgentCommand({ agentId }); return client.send(command); }; // Invoke main function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { // Replace the placeholders for agentId with an existing agent's id. // Ensure to remove the brackets (`[]`) before adding your data. // The agentId must be an alphanumeric string with exactly 10 characters. const agentId = "[ABC123DE45]"; // Check for unresolved placeholders in agentId. checkForPlaceholders([agentId]); console.log(`Deleting agent with ID ${agentId}...`); const response = await deleteAgent(agentId); console.log(response); } ``` + Per i dettagli sull'API, [DeleteAgent](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/DeleteAgentCommand)consulta *AWS SDK per JavaScript API Reference*. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina un agente. ``` def delete_agent(self, agent_id): """ Deletes an Amazon Bedrock agent. :param agent_id: The unique identifier of the agent to delete. :return: The response from Amazon Bedrock Agents if successful, otherwise raises an exception. """ try: response = self.client.delete_agent( agentId=agent_id, skipResourceInUseCheck=False ) except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't delete agent. {e}") raise else: return response ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteAgent AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeleteAgent)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeleteAgentAlias` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`DeleteAgentAlias`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina un alias agente. ``` def delete_agent_alias(self, agent_id, agent_alias_id): """ Deletes an alias of an Amazon Bedrock agent. :param agent_id: The unique identifier of the agent that the alias belongs to. :param agent_alias_id: The unique identifier of the alias to delete. :return: The response from Amazon Bedrock Agents if successful, otherwise raises an exception. """ try: response = self.client.delete_agent_alias( agentId=agent_id, agentAliasId=agent_alias_id ) except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't delete agent alias. {e}") raise else: return response ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteAgentAlias AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeleteAgentAlias)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeleteFlow` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`DeleteFlow`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina un flusso Amazon Bedrock. ``` def delete_flow(client, flow_id): """ Deletes an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow that you want to delete. Returns: dict: The response from the DeleteFLow operation. """ try: logger.info("Deleting flow ID: %s.", flow_id) # Call DeleteFlow operation response = client.delete_flow( flowIdentifier=flow_id, skipResourceInUseCheck=True ) logger.info("Finished deleting flow ID: %s", flow_id) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error deleting flow: %s", {str(e)}) raise except Exception as e: logger.exception("Unexepcted error deleting flow: %s", {str(e)}) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteFlow AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeleteFlow)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeleteFlowAlias` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`DeleteFlowAlias`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina un alias per un flusso Amazon Bedrock. ``` def delete_flow_alias(client, flow_id, flow_alias_id): """ Deletes an Amazon Bedrock flow alias. Args: client: bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: dict: The response from the call to DetectFLowAlias """ try: logger.info("Deleting flow alias %s for flow: %s.", flow_alias_id, flow_id) # Delete the flow alias. response = client.delete_flow_alias( aliasIdentifier=flow_alias_id, flowIdentifier=flow_id ) logging.info("Successfully deleted flow version for %s.", flow_id) return response except ClientError as e: logging.exception("Client error deleting flow version: %s", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected deleting flow version: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteFlowAlias AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeleteFlowAlias)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeleteFlowVersion` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`DeleteFlowVersion`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina una versione di un flusso Amazon Bedrock. ``` def delete_flow_version(client, flow_id, flow_version): """ Deletes a version of an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: dict: The response from DeleteFlowVersion. """ try: logger.info("Deleting flow version %s for flow: %s.",flow_version, flow_id) # Call DeleteFlowVersion operation response = client.delete_flow_version( flowIdentifier=flow_id, flowVersion=flow_version ) logging.info("Successfully deleted flow version %s for %s.", flow_version, flow_id) return response except ClientError as e: logging.exception("Client error deleting flow version: %s ", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected deleting flow version: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteFlowVersion AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeleteFlowVersion)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeleteKnowledgeBase` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`DeleteKnowledgeBase`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina una knowledge base di Amazon Bedrock. ``` def delete_knowledge_base(bedrock_agent_client, knowledge_base_id): """ Deletes a knowledge base. Args: bedrock_agent_client: The Boto3 Bedrock Agent client. knowledge_base_id (str): The ID of the knowledge base to delete. Returns: bool: True if the deletion was successful. """ try: bedrock_agent_client.delete_knowledge_base( knowledgeBaseId=knowledge_base_id ) logger.info("Deleted knowledge base: %s", knowledge_base_id) return True except ClientError as err: logger.error( "Couldn't delete knowledge base %s. Here's why: %s: %s", knowledge_base_id, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteKnowledgeBase AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeleteKnowledgeBase)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `DeletePrompt` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`DeletePrompt`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un prompt gestito](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockPrompts_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elimina un prompt gestito da Amazon Bedrock. ``` def delete_prompt(client, prompt_id): """ Deletes an Amazon Bedrock managed prompt. Args: client: Amazon Bedrock Agent boto3 client. prompt_id (str): The identifier of the prompt that you want to delete. Returns: dict: The response from the DeletePrompt operation. """ try: logger.info("Deleting prompt ID: %s.", prompt_id) response = client.delete_prompt( promptIdentifier=prompt_id ) logger.info("Finished deleting prompt ID: %s", prompt_id) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error deleting prompt: %s", str(e)) raise except Exception as e: logger.exception("Unexpected error deleting prompt: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [DeletePrompt AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/DeletePrompt)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `GetAgent` AWS Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `GetAgent`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ JavaScript ] **SDK per JavaScript (v3)** C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/bedrock-agent#code-examples). Ottiene un agente. ``` import { fileURLToPath } from "node:url"; import { checkForPlaceholders } from "../lib/utils.js"; import { BedrockAgentClient, GetAgentCommand, } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent"; /** * Retrieves the details of an Amazon Bedrock Agent. * * @param {string} agentId - The unique identifier of the agent. * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An object containing the agent details. */ export const getAgent = async (agentId, region = "us-east-1") => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); const command = new GetAgentCommand({ agentId }); const response = await client.send(command); return response.agent; }; // Invoke main function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { // Replace the placeholders for agentId with an existing agent's id. // Ensure to remove the brackets '[]' before adding your data. // The agentId must be an alphanumeric string with exactly 10 characters. const agentId = "[ABC123DE45]"; // Check for unresolved placeholders in agentId. checkForPlaceholders([agentId]); console.log(`Retrieving agent with ID ${agentId}...`); const agent = await getAgent(agentId); console.log(agent); } ``` + Per i dettagli sull'API, [GetAgent](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/GetAgentCommand)consulta *AWS SDK per JavaScript API Reference*. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Ottiene un agente. ``` def get_agent(self, agent_id, log_error=True): """ Gets information about an agent. :param agent_id: The unique identifier of the agent. :param log_error: Whether to log any errors that occur when getting the agent. If True, errors will be logged to the logger. If False, errors will still be raised, but not logged. :return: The information about the requested agent. """ try: response = self.client.get_agent(agentId=agent_id) agent = response["agent"] except ClientError as e: if log_error: logger.error(f"Couldn't get agent {agent_id}. {e}") raise else: return agent ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [GetAgent AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/GetAgent)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `GetFlow` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`GetFlow`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Ottiene un flusso Amazon Bedrock. ``` def get_flow(client, flow_id): """ Gets an Amazon Bedrock flow. Args: client: bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow that you want to get. Returns: dict: The response from the GetFlow operation. """ try: logger.info("Getting flow ID: %s.", flow_id) # Call GetFlow operation. response = client.get_flow( flowIdentifier=flow_id ) logger.info("Retrieved flow ID: %s. Name: %s", flow_id, response['name']) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error getting flow: %s", {str(e)}) raise except Exception as e: logger.exception("Unexepcted error getting flow: %s", {str(e)}) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [GetFlow AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/GetFlow)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `GetFlowVersion` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`GetFlowVersion`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Ottiene una versione di un flusso Amazon Bedrock. ``` def get_flow_version(client, flow_id, flow_version): """ Gets information about a version of an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. flow_version (str): The flow version of the flow. Returns: dict: The response from the call to GetFlowVersion. """ try: logger.info("Deleting flow version for flow: %s.", flow_id) # Call GetFlowVersion operation response = client.get_flow_version( flowIdentifier=flow_id, flowVersion=flow_version ) logging.info("Successfully got flow version %s information for flow %s.", flow_version, flow_id) return response except ClientError as e: logging.exception("Client error getting flow version: %s", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error getting flow version: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [GetFlowVersion AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/GetFlowVersion)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `GetKnowledgeBase` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`GetKnowledgeBase`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Ottiene una knowledge base di Amazon Bedrock. ``` def get_knowledge_base(bedrock_agent_client, knowledge_base_id): """ Gets details about a specific knowledge base. Args: bedrock_agent_client: The Boto3 Bedrock Agent client. knowledge_base_id (str): The ID of the knowledge base. Returns: dict: The details of the knowledge base. """ try: response = bedrock_agent_client.get_knowledge_base( knowledgeBaseId=knowledge_base_id ) logger.info("Retrieved knowledge base: %s", knowledge_base_id) return response["knowledgeBase"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't get knowledge base %s. Here's why: %s: %s", knowledge_base_id, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [GetKnowledgeBase AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/GetKnowledgeBase)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `GetPrompt` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`GetPrompt`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Ottiene un prompt gestito da Amazon Bedrock. ``` def get_prompt(client, prompt_id): """ Gets an Amazon Bedrock managed prompt. Args: client: Amazon Bedrock Agent boto3 client. prompt_id (str): The identifier of the prompt that you want to get. Returns: dict: The response from the GetPrompt operation. """ try: logger.info("Getting prompt ID: %s.", prompt_id) response = client.get_prompt( promptIdentifier=prompt_id ) logger.info("Retrieved prompt ID: %s. Name: %s", prompt_id, response['name']) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error getting prompt: %s", str(e)) raise except Exception as e: logger.exception("Unexpected error getting prompt: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [GetPrompt AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/GetPrompt)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListAgentActionGroups` AWS Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `ListAgentActionGroups`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ JavaScript ] **SDK per JavaScript (v3)** C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca i gruppi di azioni per un agente. ``` import { fileURLToPath } from "node:url"; import { checkForPlaceholders } from "../lib/utils.js"; import { BedrockAgentClient, ListAgentActionGroupsCommand, paginateListAgentActionGroups, } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent"; /** * Retrieves a list of Action Groups of an agent utilizing the paginator function. * * This function leverages a paginator, which abstracts the complexity of pagination, providing * a straightforward way to handle paginated results inside a `for await...of` loop. * * @param {string} agentId - The unique identifier of the agent. * @param {string} agentVersion - The version of the agent. * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An array of action group summaries. */ export const listAgentActionGroupsWithPaginator = async ( agentId, agentVersion, region = "us-east-1", ) => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); // Create a paginator configuration const paginatorConfig = { client, pageSize: 10, // optional, added for demonstration purposes }; const params = { agentId, agentVersion }; const pages = paginateListAgentActionGroups(paginatorConfig, params); // Paginate until there are no more results const actionGroupSummaries = []; for await (const page of pages) { actionGroupSummaries.push(...page.actionGroupSummaries); } return actionGroupSummaries; }; /** * Retrieves a list of Action Groups of an agent utilizing the ListAgentActionGroupsCommand. * * This function demonstrates the manual approach, sending a command to the client and processing the response. * Pagination must manually be managed. For a simplified approach that abstracts away pagination logic, see * the `listAgentActionGroupsWithPaginator()` example below. * * @param {string} agentId - The unique identifier of the agent. * @param {string} agentVersion - The version of the agent. * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An array of action group summaries. */ export const listAgentActionGroupsWithCommandObject = async ( agentId, agentVersion, region = "us-east-1", ) => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); let nextToken; const actionGroupSummaries = []; do { const command = new ListAgentActionGroupsCommand({ agentId, agentVersion, nextToken, maxResults: 10, // optional, added for demonstration purposes }); /** @type {{actionGroupSummaries: ActionGroupSummary[], nextToken?: string}} */ const response = await client.send(command); for (const actionGroup of response.actionGroupSummaries || []) { actionGroupSummaries.push(actionGroup); } nextToken = response.nextToken; } while (nextToken); return actionGroupSummaries; }; // Invoke main function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { // Replace the placeholders for agentId and agentVersion with an existing agent's id and version. // Ensure to remove the brackets '[]' before adding your data. // The agentId must be an alphanumeric string with exactly 10 characters. const agentId = "[ABC123DE45]"; // A string either containing `DRAFT` or a number with 1-5 digits (e.g., '123' or 'DRAFT'). const agentVersion = "[DRAFT]"; // Check for unresolved placeholders in agentId and agentVersion. checkForPlaceholders([agentId, agentVersion]); console.log("=".repeat(68)); console.log( "Listing agent action groups using ListAgentActionGroupsCommand:", ); for (const actionGroup of await listAgentActionGroupsWithCommandObject( agentId, agentVersion, )) { console.log(actionGroup); } console.log("=".repeat(68)); console.log( "Listing agent action groups using the paginateListAgents function:", ); for (const actionGroup of await listAgentActionGroupsWithPaginator( agentId, agentVersion, )) { console.log(actionGroup); } } ``` + Per i dettagli sull'API, [ListAgentActionGroups](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/ListAgentActionGroupsCommand)consulta *AWS SDK per JavaScript API Reference*. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca i gruppi di azioni per un agente. ``` def list_agent_action_groups(self, agent_id, agent_version): """ List the action groups for a version of an Amazon Bedrock Agent. :param agent_id: The unique identifier of the agent. :param agent_version: The version of the agent. :return: The list of action group summaries for the version of the agent. """ try: action_groups = [] paginator = self.client.get_paginator("list_agent_action_groups") for page in paginator.paginate( agentId=agent_id, agentVersion=agent_version, PaginationConfig={"PageSize": 10}, ): action_groups.extend(page["actionGroupSummaries"]) except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't list action groups. {e}") raise else: return action_groups ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListAgentActionGroups AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListAgentActionGroups)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListAgentKnowledgeBases` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`ListAgentKnowledgeBases`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca le knowledge base associate a un agente. ``` def list_agent_knowledge_bases(self, agent_id, agent_version): """ List the knowledge bases associated with a version of an Amazon Bedrock Agent. :param agent_id: The unique identifier of the agent. :param agent_version: The version of the agent. :return: The list of knowledge base summaries for the version of the agent. """ try: knowledge_bases = [] paginator = self.client.get_paginator("list_agent_knowledge_bases") for page in paginator.paginate( agentId=agent_id, agentVersion=agent_version, PaginationConfig={"PageSize": 10}, ): knowledge_bases.extend(page["agentKnowledgeBaseSummaries"]) except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't list knowledge bases. {e}") raise else: return knowledge_bases ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListAgentKnowledgeBases AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListAgentKnowledgeBases)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListAgents` AWS Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `ListAgents`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ JavaScript ] **SDK per JavaScript (v3)** C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca gli agenti appartenenti a un account. ``` import { fileURLToPath } from "node:url"; import { BedrockAgentClient, ListAgentsCommand, paginateListAgents, } from "@aws-sdk/client-bedrock-agent"; /** * Retrieves a list of available Amazon Bedrock agents utilizing the paginator function. * * This function leverages a paginator, which abstracts the complexity of pagination, providing * a straightforward way to handle paginated results inside a `for await...of` loop. * * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An array of agent summaries. */ export const listAgentsWithPaginator = async (region = "us-east-1") => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); const paginatorConfig = { client, pageSize: 10, // optional, added for demonstration purposes }; const pages = paginateListAgents(paginatorConfig, {}); // Paginate until there are no more results const agentSummaries = []; for await (const page of pages) { agentSummaries.push(...page.agentSummaries); } return agentSummaries; }; /** * Retrieves a list of available Amazon Bedrock agents utilizing the ListAgentsCommand. * * This function demonstrates the manual approach, sending a command to the client and processing the response. * Pagination must manually be managed. For a simplified approach that abstracts away pagination logic, see * the `listAgentsWithPaginator()` example below. * * @param {string} [region='us-east-1'] - The AWS region in use. * @returns {Promise} An array of agent summaries. */ export const listAgentsWithCommandObject = async (region = "us-east-1") => { const client = new BedrockAgentClient({ region }); let nextToken; const agentSummaries = []; do { const command = new ListAgentsCommand({ nextToken, maxResults: 10, // optional, added for demonstration purposes }); /** @type {{agentSummaries: AgentSummary[], nextToken?: string}} */ const paginatedResponse = await client.send(command); agentSummaries.push(...(paginatedResponse.agentSummaries || [])); nextToken = paginatedResponse.nextToken; } while (nextToken); return agentSummaries; }; // Invoke main function if this file was run directly. if (process.argv[1] === fileURLToPath(import.meta.url)) { console.log("=".repeat(68)); console.log("Listing agents using ListAgentsCommand:"); for (const agent of await listAgentsWithCommandObject()) { console.log(agent); } console.log("=".repeat(68)); console.log("Listing agents using the paginateListAgents function:"); for (const agent of await listAgentsWithPaginator()) { console.log(agent); } } ``` + Per i dettagli sull'API, [ListAgents](https://docs.aws.amazon.com/AWSJavaScriptSDK/v3/latest/client/bedrock-agent/command/ListAgentsCommand)consulta *AWS SDK per JavaScript API Reference*. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca gli agenti appartenenti a un account. ``` def list_agents(self): """ List the available Amazon Bedrock Agents. :return: The list of available bedrock agents. """ try: all_agents = [] paginator = self.client.get_paginator("list_agents") for page in paginator.paginate(PaginationConfig={"PageSize": 10}): all_agents.extend(page["agentSummaries"]) except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't list agents. {e}") raise else: return all_agents ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListAgents AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListAgents)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListFlowAliases` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`ListFlowAliases`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca gli alias per un flusso Amazon Bedrock. ``` def list_flow_aliases(client, flow_id): """ Lists the aliases of an Amazon Bedrock flow. Args: client: bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: dict: The response from ListFlowAliases. """ try: finished = False logger.info("Listing flow aliases for flow: %s.", flow_id) print(f"Aliases for flow: {flow_id}") response = client.list_flow_aliases( flowIdentifier=flow_id, maxResults=10) while finished is False: for alias in response['flowAliasSummaries']: print(f"Alias Name: {alias['name']}") print(f"ID: {alias['id']}") print(f"Description: {alias.get('description', 'No description')}\n") if 'nextToken' in response: next_token = response['nextToken'] response = client.list_flow_aliases(maxResults=10, nextToken=next_token) else: finished = True logging.info("Successfully listed flow aliases for flow %s.", flow_id) return response except ClientError as e: logging.exception("Client error listing flow aliases: %s", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error listing flow aliases: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListFlowAliases AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListFlowAliases)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListFlowVersions` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`ListFlowVersions`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca le versioni di un flusso Amazon Bedrock. ``` def list_flow_versions(client, flow_id): """ Lists the versions of an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: dict: The response from ListFlowVersions. """ try: finished = False logger.info("Listing flow versions for flow: %s.", flow_id) response = client.list_flow_versions( flowIdentifier=flow_id, maxResults=10) while finished is False: print(f"Versions for flow:{flow_id}") for version in response['flowVersionSummaries']: print(f"Version: {version['version']}") print(f"Status: {version['status']}\n") if 'nextToken' in response: next_token = response['nextToken'] response = client.list_flow_versions(maxResults=10, nextToken=next_token) else: finished = True logging.info("Successfully listed flow versions for flow %s.", flow_id) return response except ClientError as e: logging.exception("Client error listing flow versions: %s", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error listing flow versions: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListFlowVersions AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListFlowVersions)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListFlows` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`ListFlows`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca i flussi Amazon Bedrock. ``` def list_flows(client): """ Lists versions of an Amazon Bedrock flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: Nothing. """ try: finished = False logger.info("Listing flows:") response = client.list_flows(maxResults=10) while finished is False: for flow in response['flowSummaries']: print(f"ID: {flow['id']}") print(f"Name: {flow['name']}") print( f"Description: {flow.get('description', 'No description')}") print(f"Latest version: {flow['version']}") print(f"Status: {flow['status']}\n") if 'nextToken' in response: next_token = response['nextToken'] response = client.list_flows(maxResults=10, nextToken=next_token) else: finished = True logging.info("Successfully listed flows.") except ClientError as e: logging.exception("Client error listing flow versions: %s", str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error listing flow versions: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListFlows AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListFlows)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListKnowledgeBases` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`ListKnowledgeBases`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca le knowledge base di Amazon Bedrock. ``` def list_knowledge_bases(bedrock_agent_client, max_results=None): """ Lists the knowledge bases in your AWS account. Args: bedrock_agent_client: The Boto3 Bedrock Agent client. max_results (int, optional): The maximum number of knowledge bases to return. Returns: list: A list of knowledge base details. """ try: kwargs = {} if max_results is not None: kwargs["maxResults"] = max_results # Initialize an empty list to store all knowledge bases all_knowledge_bases = [] # Use paginator to handle pagination automatically paginator = bedrock_agent_client.get_paginator('list_knowledge_bases') page_iterator = paginator.paginate(**kwargs) # Iterate through each page of results for page in page_iterator: all_knowledge_bases.extend(page.get('knowledgeBaseSummaries', [])) logger.info("Found %s knowledge bases.", len(all_knowledge_bases)) return all_knowledge_bases except ClientError as err: logger.error( "Couldn't list knowledge bases. Here's why: %s: %s", err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListKnowledgeBases AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListKnowledgeBases)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `ListPrompts` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`ListPrompts`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Elenca i prompt gestiti da Amazon Bedrock. ``` def list_prompts(client, max_results=10): """ Lists Amazon Bedrock managed prompts. Args: client: Amazon Bedrock Agent boto3 client. max_results (int): Maximum number of results to return per page. Returns: list: A list of prompt summaries. """ try: logger.info("Listing prompts:") # Create a paginator for the list_prompts operation paginator = client.get_paginator('list_prompts') # Create the pagination parameters pagination_config = { 'maxResults': max_results } # Initialize an empty list to store all prompts all_prompts = [] # Iterate through all pages for page in paginator.paginate(**pagination_config): all_prompts.extend(page.get('promptSummaries', [])) logger.info("Successfully listed %s prompts.", len(all_prompts)) return all_prompts except ClientError as e: logger.exception("Client error listing prompts: %s", str(e)) raise except Exception as e: logger.exception("Unexpected error listing prompts: %s", str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [ListPrompts AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/ListPrompts)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `PrepareAgent` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`PrepareAgent`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Crea e invoca un agente](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockAgents_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Prepara un agente per i test interni. ``` def prepare_agent(self, agent_id): """ Creates a DRAFT version of the agent that can be used for internal testing. :param agent_id: The unique identifier of the agent to prepare. :return: The response from Amazon Bedrock Agents if successful, otherwise raises an exception. """ try: prepared_agent_details = self.client.prepare_agent(agentId=agent_id) except ClientError as e: logger.error(f"Couldn't prepare agent. {e}") raise else: return prepared_agent_details ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [PrepareAgent AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/PrepareAgent)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `PrepareFlow` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`PrepareFlow`. Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice: + [Creare e invocare un flusso](bedrock-agent_example_bedrock-agent_GettingStartedWithBedrockFlows_section.md) ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Prepara un flusso Amazon Bedrock. ``` def prepare_flow(client, flow_id): """ Prepares an Amazon Bedrock Flow. Args: client: Amazon Bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow that you want to prepare. Returns: str: The status of the flow preparation """ try: # Prepare the flow. logger.info("Preparing flow ID: %s", flow_id) response = client.prepare_flow( flowIdentifier=flow_id ) status = response.get('status') while status == "Preparing": logger.info("Preparing flow ID: %s. Status %s", flow_id, status) sleep(5) response = client.get_flow( flowIdentifier=flow_id ) status = response.get('status') print(f"Flow Status: {status}") if status == "Prepared": logger.info("Finished preparing flow ID: %s. Status %s", flow_id, status) else: logger.warning("flow ID: %s not prepared. Status %s", flow_id, status) return status except ClientError as e: logger.exception("Client error preparing flow: %s", {str(e)}) raise except Exception as e: logger.exception("Unexepcted error preparing flow: %s", {str(e)}) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [PrepareFlow AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/PrepareFlow)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `UpdateFlow` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`UpdateFlow`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Aggiorna un flusso Amazon Bedrock. ``` def update_flow(client, flow_id, flow_name, flow_description, role_arn, flow_def): """ Updates an Amazon Bedrock flow. Args: client: bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The ID for the flow that you want to update. flow_name (str): The name for the flow. role_arn (str): The ARN for the IAM role that use flow uses. flow_def (json): The JSON definition of the flow that you want to create. Returns: dict: Flow information if successful. """ try: logger.info("Updating flow: %s.", flow_id) response = client.update_flow( flowIdentifier=flow_id, name=flow_name, description=flow_description, executionRoleArn=role_arn, definition=flow_def ) logger.info("Successfully updated flow: %s. ID: %s", flow_name, {response['id']}) return response except ClientError as e: logger.exception("Client error updating flow: %s", {str(e)}) raise except Exception as e: logger.exception("Unexepcted error updating flow: %s", {str(e)}) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [UpdateFlow AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/UpdateFlow)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `UpdateFlowAlias` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`UpdateFlowAlias`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Aggiorna un alias per un flusso Amazon Bedrock. ``` def update_flow_alias(client, flow_id, alias_id, flow_version, name, description): """ Updates an alias for an Amazon Bedrock flow. Args: client: bedrock agent boto3 client. flow_id (str): The identifier of the flow. Returns: str: The response from UpdateFlowAlias. """ try: logger.info("Updating flow alias %s for flow: %s.", alias_id, flow_id) response = client.update_flow_alias( aliasIdentifier=alias_id, flowIdentifier=flow_id, name=name, description=description, routingConfiguration=[ { "flowVersion": flow_version } ] ) logger.info("Successfully updated flow alias %s for %s.", alias_id, flow_id) return response except ClientError as e: logging.exception("Client error updating alias %s for flow: %s - %s", alias_id, flow_id, str(e)) raise except Exception as e: logging.exception("Unexpected error updating alias %s for flow : %s - %s", alias_id, flow_id, str(e)) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [UpdateFlowAlias AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/UpdateFlowAlias)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------ # Utilizzare con un SDK `UpdateKnowledgeBase` AWS Il seguente esempio di codice mostra come utilizzare`UpdateKnowledgeBase`. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/bedrock-agent#code-examples). Aggiorna una knowledge base di Amazon Bedrock. ``` def update_knowledge_base(bedrock_agent_client, knowledge_base_id, name=None, description=None, role_arn=None): """ Updates an existing knowledge base. Args: bedrock_agent_client: The Boto3 Bedrock Agent client. knowledge_base_id (str): The ID of the knowledge base to update. name (str, optional): The new name for the knowledge base. description (str, optional): The new description for the knowledge base. role_arn (str, optional): The new IAM role ARN for the knowledge base. Returns: dict: The details of the updated knowledge base. """ try: kwargs = { "knowledgeBaseId": knowledge_base_id, "knowledgeBaseConfiguration": { "type": "VECTOR", "vectorKnowledgeBaseConfiguration": { "embeddingModelArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v1" } } } if name: kwargs["name"] = name if description: kwargs["description"] = description if role_arn: kwargs["roleArn"] = role_arn response = bedrock_agent_client.update_knowledge_base(**kwargs) logger.info("Updated knowledge base: %s", knowledge_base_id) return response["knowledgeBase"] except ClientError as err: logger.error( "Couldn't update knowledge base %s. Here's why: %s: %s", knowledge_base_id, err.response["Error"]["Code"], err.response["Error"]["Message"], ) raise ``` + Per i dettagli sull'API, consulta [UpdateKnowledgeBase AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/bedrock-agent-2023-12-12/UpdateKnowledgeBase)*SDK for Python (Boto3) API Reference*. ------