Amazon Pinpoint が推奨モデルを呼び出すための Lambda 関数を作成する

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Lambda 関数の作成方法については、『AWS Lambda デベロッパーガイド』の「開始方法」を参照してください。関数を設計および開発する際には、次の要件とガイドラインに留意してください。

入力イベントデータ

Amazon Pinpoint が推奨モデルの Lambda 関数を呼び出すと、メッセージを送信しているキャンペーンまたはジャーニーの構成およびその他の設定を含むペイロードが送信されます。ペイロードには、Endpoints オブジェクトが含まれます。このオブジェクトは、エンドポイント ID をメッセージ受信者のエンドポイント定義に関連付けるマップです。

エンドポイント定義は、Amazon Pinpoint API のエンドポイントリソースで定義された構造を使用します。ただし、RecommendationItems という名前の動的な推奨属性のフィールドも含まれます。この RecommendationItems フィールドには、Amazon Personalize キャンペーンから返された、エンドポイントに対する推奨商品が 1 つ以上含まれます。このフィールドの値は、1～5 の推奨項目の順序付き配列(文字列)です。配列内の商品数は、エンドポイントまたはユーザーごとに取得するよう Amazon Pinpoint を設定した推奨商品の数によって異なります。

例:

"Endpoints": {
    "endpointIDexample-1":{
        "ChannelType":"EMAIL",
        "Address":"sofiam@example.com",
        "EndpointStatus":"ACTIVE",
        "OptOut":"NONE",
        "EffectiveDate":"2020-02-26T18:56:24.875Z",
        "Attributes":{
            "AddressType":[
                "primary"
            ]
        },
        "User":{
            "UserId":"SofiaMartínez",
            "UserAttributes":{
                "LastName":[
                    "Martínez"
                ],
                "FirstName":[
                    "Sofia"
                ],
                "Neighborhood":[
                    "East Bay"
                ]
            }
        },
        "RecommendationItems":[
            "1815",
            "2009",
            "1527"
        ],
        "CreationDate":"2020-02-26T18:56:24.875Z"
    },
    "endpointIDexample-2":{
        "ChannelType":"EMAIL",
        "Address":"alejandror@example.com",
        "EndpointStatus":"ACTIVE",
        "OptOut":"NONE",
        "EffectiveDate":"2020-02-26T18:56:24.897Z",
        "Attributes":{
            "AddressType":[
                "primary"
            ]
        },
        "User":{
            "UserId":"AlejandroRosalez",
            "UserAttributes":{
                "LastName ":[
                    "Rosalez"
                ],
                "FirstName":[
                    "Alejandro"
                ],
                "Neighborhood":[
                    "West Bay"
                ]
            }
        },
        "RecommendationItems":[
            "1210",
            "6542",
            "4582"
        ],
        "CreationDate":"2020-02-26T18:56:24.897Z"
    }
}

上記の例では、関連する Amazon Pinpoint 設定は次のとおりです。

Amazon Pinpoint が Lambda 関数を呼び出し、このペイロードをイベントデータとして送信すると、AWS Lambda は処理のためにそのデータを Lambda 関数に渡します。

各ペイロードには、最大 50 のエンドポイントのデータを含めることができます。セグメントに 50 以上のエンドポイントが含まれる場合、Amazon Pinpoint はすべてのデータが処理されるまで、繰り返し関数を呼び出します (最大で一度に 50 のエンドポイント)。

レスポンスデータと要件

Lambda 関数を設計および開発する際には、「機械学習モデルのクォータ」に注意してください。関数がこれらのクォータで定義された条件を満たしていない場合、Amazon Pinpoint はメッセージを処理して送信できません。

また、次の要件にも注意してください。

上記の要件のいずれかが満たされていない場合、Amazon Pinpoint はメッセージを処理して 1 つ以上のエンドポイントに送信できません。これにより、キャンペーンやジャーニーアクティビティが失敗する可能性があります。

最後に、関数に対して 256 回の同時実行数を予約することをお勧めします。

全体として、Lambda 関数は Amazon Pinpoint によって送信されたイベントデータを処理し、変更されたエンドポイント定義を返す必要があります。関数は、これを行うために Endpoints オブジェクト内の各エンドポイントを反復処理し、各エンドポイントに対して、使用するカスタム推奨属性の値を作成して設定します。Python で記述され、前述の入力イベントデータの例を続行する次の例のハンドラーで、これを示します。

import json
import string
 
def lambda_handler(event, context):
    print("Received event: " + json.dumps(event))
    print("Received context: " +  str(context))
    segment_endpoints = event["Endpoints"]
    new_segment = dict()
    for endpoint_id in segment_endpoints.keys():
        endpoint = segment_endpoints[endpoint_id]
        if supported_endpoint(endpoint):
            new_segment[endpoint_id] = add_recommendation(endpoint)
 
    print("Returning endpoints: " + json.dumps(new_segment))
    return new_segment
 
def supported_endpoint(endpoint):
    return True
 
def add_recommendation(endpoint):
    endpoint["Recommendations"] = dict()
 
    customTitleList = list()
    customGenreList = list()
    for i,item in enumerate(endpoint["RecommendationItems"]):
        item = int(item)
        if item == 1210:
            customTitleList.insert(i, "Hanna")
            customGenreList.insert(i, "Action")
        elif item == 1527:
            customTitleList.insert(i, "Catastrophe")
            customGenreList.insert(i, "Comedy")
        elif item == 1815:
            customTitleList.insert(i, "Fleabag")
            customGenreList.insert(i, "Comedy")
        elif item == 2009:
            customTitleList.insert(i, "Late Night")
            customGenreList.insert(i, "Drama")
        elif item == 4582:
            customTitleList.insert(i, "Agatha Christie\'s The ABC Murders")
            customGenreList.insert(i, "Crime")
        elif item == 6542:
            customTitleList.insert(i, "Hunters")
            customGenreList.insert(i, "Drama")
        
    endpoint["Recommendations"]["Title"] = customTitleList
    endpoint["Recommendations"]["Genre"] = customGenreList
    
    return endpoint

前述の例では、AWS Lambda はイベントデータを event パラメータとしてハンドラーに渡します。ハンドラーは、Endpoints オブジェクトの各エンドポイントを反復処理し、Recommendations.Title および Recommendations.Genre という名前のカスタム推奨属性の値を設定します。return ステートメントは、更新された各エンドポイント定義を Amazon Pinpoint に返します。

前述の入力イベントデータの例を続行して、更新されたエンドポイント定義は次のとおりです。

"Endpoints":{
    "endpointIDexample-1":{
        "ChannelType":"EMAIL",
        "Address":"sofiam@example.com",
        "EndpointStatus":"ACTIVE",
        "OptOut":"NONE",
        "EffectiveDate":"2020-02-26T18:56:24.875Z",
        "Attributes":{
            "AddressType":[
                "primary"
            ]
        },
        "User":{
            "UserId":"SofiaMartínez",
            "UserAttributes":{
                "LastName":[
                    "Martínez"
                ],
                "FirstName":[
                    "Sofia"
                ],
                "Neighborhood":[
                    "East Bay"
                ]
            }
        },
        "RecommendationItems":[
            "1815",
            "2009",
            "1527"
        ],
        "CreationDate":"2020-02-26T18:56:24.875Z",
        "Recommendations":{
            "Title":[
                "Fleabag",
                "Late Night",
                "Catastrophe"
            ],
            "Genre":[
                "Comedy",
                "Comedy",
                "Comedy"
            ]
        }
    },
    "endpointIDexample-2":{
        "ChannelType":"EMAIL",
        "Address":"alejandror@example.com",
        "EndpointStatus":"ACTIVE",
        "OptOut":"NONE",
        "EffectiveDate":"2020-02-26T18:56:24.897Z",
        "Attributes":{
            "AddressType":[
                "primary"
            ]
        },
        "User":{
            "UserId":"AlejandroRosalez",
            "UserAttributes":{
                "LastName ":[
                    "Rosalez"
                ],
                "FirstName":[
                    "Alejandro"
                ],
                "Neighborhood":[
                    "West Bay"
                ]
            }
        },
        "RecommendationItems":[
            "1210",
            "6542",
            "4582"
        ],
        "CreationDate":"2020-02-26T18:56:24.897Z",
        "Recommendations":{
            "Title":[
                "Hanna",
                "Hunters",
                "Agatha Christie\'s The ABC Murders"
            ],
            "Genre":[
                "Action",
                "Drama",
                "Crime"
            ]
        }
    }
}

前述の例では、関数は受け取った Endpoints オブジェクトを変更し、結果を返しています。各エンドポイントの Endpoint オブジェクトに、Title フィールドと Genre フィールドを含む新しい Recommendations オブジェクトが含まれています。これらの各フィールドには、3 つの値の順序付き配列 (文字列として) が保存されます。各値により、RecommendationItems フィールド内の対応する推奨商品の強化されたコンテンツが提供されます。