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. # Scenari per l'utilizzo di Step Functions AWS SDKs I seguenti esempi di codice mostrano come implementare scenari comuni in Step Functions con AWS SDKs. Questi scenari illustrano come eseguire attività specifiche chiamando più funzioni all’interno di Step Functions o in combinazione con altri Servizi AWS. Ogni scenario include un collegamento al codice sorgente completo, dove è possibile trovare le istruzioni su come configurare ed eseguire il codice. Gli scenari sono relativi a un livello intermedio di esperienza per aiutarti a comprendere le azioni di servizio nel contesto. **Topics** + [Creazione di un’applicazione di messaggistica](sfn_example_cross_StepFunctionsMessenger_section.md) + [Orchestrare applicazioni di IA generativa con Step Functions](sfn_example_cross_ServerlessPromptChaining_section.md) + [Utilizzo di Step Functions per invocare le funzioni Lambda](sfn_example_cross_ServerlessWorkflows_section.md) # Creazione di un’applicazione di messaggistica con Step Functions Il seguente esempio di codice mostra come creare un'applicazione di AWS Step Functions messaggistica che recupera i record dei messaggi da una tabella di database. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** Mostra come usare AWS SDK per Python (Boto3) with per creare un'applicazione di messaggistica che AWS Step Functions recupera i record dei messaggi da una tabella Amazon DynamoDB e li invia con Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS). La macchina a stati si integra con una AWS Lambda funzione per scansionare il database alla ricerca di messaggi non inviati. + Crea una macchina a stati che recuperi e aggiorni i record di messaggi da una tabella Amazon DynamoDB. + Aggiorna la definizione della macchina a stati per inviare messaggi anche ad Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS). + Avvia e arresta l’esecuzione della macchina a stati. + Connettiti a Lambda, DynamoDB e Amazon SQS da una macchina a stati utilizzando le integrazioni di servizi. Per il codice sorgente completo e le istruzioni su come configurarlo ed eseguirlo, vedi l'esempio completo su. [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/stepfunctions_messenger) **Servizi utilizzati in questo esempio** + DynamoDB + Lambda + Amazon SQS + Step Functions ------ # Creare e orchestrare applicazioni di IA generativa con Amazon Bedrock e Step Functions L’esempio di codice seguente mostra come creare e orchestrare applicazioni di IA generativa con Amazon Bedrock e Step Functions. ------ #### [ Python ] **SDK per Python (Boto3)** Lo scenario di concatenamento di prompt nell’ambiente serverless di Amazon Bedrock dimostra come [AWS Step Functions](https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/welcome.html), [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) e [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) possano essere utilizzati per creare e orchestrare applicazioni di IA generativa complesse, serverless e altamente scalabili. Contiene i seguenti esempi di utilizzo: + Scrivere l’analisi di un romanzo specifico in un blog letterario. Questo esempio illustra una catena di prompt semplice e sequenziale. + Generare una breve relazione su un determinato argomento. Questo esempio illustra come l’intelligenza artificiale (IA) può elaborare in modo iterativo un elenco di elementi generati in precedenza. + Creare un itinerario per un fine settimana in una determinata destinazione. Questo esempio illustra come parallelizzare più prompt distinti. + Proporre idee per un film a un utente umano che lavora come produttore cinematografico. Questo esempio illustra come parallelizzare lo stesso prompt con parametri di inferenza diversi, come tornare a una fase precedente della catena e come includere l’input umano nel flusso di lavoro. + Pianificare un pasto in base agli ingredienti che l’utente ha a portata di mano. Questo esempio illustra come i concatenamenti di prompt possano incorporare due conversazioni di intelligenza artificiale distinte, con due utenti tipo di intelligenza artificiale coinvolti in un dibattito per migliorare il risultato finale. + Trova e riepiloga l'archivio con le tendenze GitHub più frequenti di oggi. Questo esempio illustra il concatenamento di più agenti AI che interagiscono con agenti esterni. APIs Per il codice sorgente completo e le istruzioni per la configurazione e l'esecuzione, consulta il progetto completo su. [GitHub](https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-serverless-prompt-chaining) **Servizi utilizzati in questo esempio** + Amazon Bedrock + API Runtime per Amazon Bedrock + Agent per Amazon Bedrock + API Runtime per Agent per Amazon Bedrock + Step Functions ------ # Utilizzo di Step Functions per invocare le funzioni Lambda Il seguente esempio di codice mostra come creare una macchina a AWS Step Functions stati che richiama AWS Lambda funzioni in sequenza. ------ #### [ Java ] **SDK per Java 2.x** Mostra come creare un flusso di lavoro AWS senza server utilizzando AWS Step Functions and. AWS SDK for Java 2.x Ogni fase del flusso di lavoro viene implementata utilizzando una AWS Lambda funzione. Per il codice sorgente completo e le istruzioni su come configurarlo ed eseguirlo, vedi l'esempio completo su [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_workflows_stepfunctions). **Servizi utilizzati in questo esempio** + DynamoDB + Lambda + Amazon SES + Step Functions ------