RAG と ReAct プロンプトを使用して高度な生成 AI チャットベースのアシスタントを開発する - AWS 規範ガイダンス
[概要]前提条件と制限アーキテクチャツールベストプラクティスエピックトラブルシューティング関連リソース追加情報

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RAG と ReAct プロンプトを使用して高度な生成 AI チャットベースのアシスタントを開発する

作成者: Praveen Kumar Jeyarajan (AWS)、Jundong Qiao (AWS)、Kara Yang (AWS)、Kioua Jackson (AWS)、Noah Hamilton (AWS)、Shuai Cao (AWS)

コードリポジトリ: genai-bedrock-chatbot

環境：PoC またはパイロット

テクノロジー: 機械学習と AI、データベース DevOps、サーバーレス

AWS サービス: Amazon Bedrock、Amazon ECS、Amazon Kendra、AWS Lambda

[概要]

一般的な企業では、データの 70% がサイロ化されたシステムに閉じ込められています。生成 AI を活用したチャットベースのアシスタントを使用すると、自然言語のやり取りを通じて、これらのデータサイロ間のインサイトや関係性を引き出すことができます。生成 AI を最大限に活用するには、出力が信頼性が高く、正確で、利用可能な企業データが含まれている必要があります。成功するチャットベースのアシスタントは、以下によって異なります。

  • 生成 AI モデル (Anthropic Claude 2 など）

  • データソースのベクトル化

  • モデルをプロンプトするためのReAct フレームワーク などの高度な推論手法

このパターンは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケット、AWS Glue 、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) などのデータソースからのデータ取得アプローチを提供します。値は、取得拡張生成 (RAG) を メソッドでインターリーブすることで、そのデータから取得されます。 chain-of-thought その結果、企業の保存されたデータ全体を利用する複雑なチャットベースのアシスタント会話がサポートされます。

このパターンでは、Amazon SageMaker マニュアルと料金データテーブルを例として使用して、生成 AI チャットベースのアシスタントの機能を調べます。料金と SageMaker サービスの機能に関する質問に回答することで、顧客がサービスを評価するのに役立つチャットベースのアシスタントを構築します。このソリューションは、Streamlit ライブラリを使用してフロントエンドアプリケーションを構築し、大規模言語モデル (LLM) を搭載したアプリケーションバックエンドを開発するための LangChain フレームワークを構築します。

チャットベースのアシスタントへの問い合わせは、3 つの可能なワークフローのいずれかにルーティングするための初期インテント分類で満たされます。最も高度なワークフローは、一般的なアドバイザリガイダンスと複雑な料金分析を組み合わせます。このパターンは、企業、企業、産業のユースケースに合わせて調整できます。

前提条件と制限

前提条件

制約事項

  • LangChain は、ストリーミングのすべての LLM をサポートしているわけではありません。Anthropic Claude モデルはサポートされていますが、AI21 Labs のモデルはサポートされていません。

  • このソリューションは単一 AWS アカウントにデプロイされます。

  • このソリューションは、Amazon Bedrock と Amazon Kendra が利用可能な AWS リージョンでのみデプロイできます。可用性の詳細については、Amazon Bedrock と Amazon Kendra のドキュメントを参照してください。

製品バージョン

  • Python バージョン 3.11 以降

  • Streamlit バージョン 1.30.0 以降

  • Streamlit-chat バージョン 0.1.1 以降

  • LangChain バージョン 0.1.12 以降

  • AWS CDK バージョン 2.132.1 以降

アーキテクチャ

ターゲットテクノロジースタック

  • Amazon Athena

  • Amazon Bedrock

  • Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)

  • AWS Glue

  • AWS Lambda

  • Amazon S3

  • Amazon Kendra

  • Elastic Load Balancing

ターゲット アーキテクチャ

AWS CDK コードは、AWS アカウントでチャットベースのアシスタントアプリケーションをセットアップするために必要なすべてのリソースをデプロイします。次の図に示すチャットベースのアシスタントアプリケーションは、ユーザーからの SageMaker 関連するクエリに応答するように設計されています。ユーザーは、Application Load Balancer を介して、Streamlit アプリケーションをホストする Amazon ECS クラスターを含む VPC に接続します。オーケストレーション Lambda 関数はアプリケーションに接続します。S3 バケットデータソースは、Amazon Kendra および AWS Glue を介して Lambda 関数にデータを提供します。Lambda 関数は Amazon Bedrock に接続して、チャットベースのアシスタントユーザーからのクエリ (質問) に応答します。

アーキテクチャ図。

  1. オーケストレーション Lambda 関数は、LLM プロンプトリクエストを Amazon Bedrock モデル (Claude 2) に送信します。

  2. Amazon Bedrock は、LLM レスポンスをオーケストレーション Lambda 関数に送り返します。

オーケストレーション Lambda 関数内のロジックフロー

ユーザーが Streamlit アプリケーションを通じて質問すると、オーケストレーション Lambda 関数を直接呼び出します。次の図は、Lambda 関数が呼び出されたときのロジックフローを示しています。

アーキテクチャ図。

  • ステップ 1 – 入力 query (質問) は 3 つのインテントのいずれかに分類されます。

    • 一般的な SageMaker ガイダンスの質問

    • 一般的な SageMaker 料金 (トレーニング/推論) に関する質問

    • SageMaker および の料金に関する複雑な質問

  • ステップ 2 – 入力は 3 つのサービスのいずれかqueryを開始します。

    • RAG Retrieval service。Amazon Kendra ベクトルデータベースから関連するコンテキストを取得し、Amazon Bedrock を介して LLM を呼び出して、取得したコンテキストをレスポンスとして要約します。

    • Database Query service、 は、LLM、データベースメタデータ、および関連するテーブルのサンプル行を使用して、入力queryを SQL クエリに変換します。Database Query サービスは、Amazon Athena を介して SageMaker 料金データベースに対して SQL クエリを実行し、クエリ結果をレスポンスとして要約します。 Amazon Athena

    • In-context ReACT Agent service。レスポンスを提供する前に、入力を複数のステップqueryに分割します。エージェントは、推論プロセス中に関連情報を取得するためのツールDatabase Query serviceとして RAG Retrieval serviceと を使用します。推論プロセスとアクションプロセスが完了すると、エージェントはレスポンスとして最終的な回答を生成します。

  • ステップ 3 – オーケストレーション Lambda 関数からのレスポンスは、出力として Streamlit アプリケーションに送信されます。

ツール

AWS サービス

  • 「Amazon Athena」は、標準 SQL を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 内のデータを直接分析できるようにするインタラクティブなクエリサービスです。

  • Amazon Bedrock は、主要な AI スタートアップと Amazon からの高性能な基盤モデル (FMsを統合 API を通じて使用できるようにするフルマネージドサービスです。

  • AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) は、AWS クラウドインフラストラクチャをコードで定義してプロビジョニングするのに役立つソフトウェア開発フレームワークです。

  • 「AWS コマンドラインインターフェイス (AWS CLI)」は、オープンソースのツールであり、コマンドラインシェルのコマンドを使用して AWS サービスとやり取りすることができます。

  • 「Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)」 は、クラスターでのコンテナの実行、停止、管理を支援する、高速でスケーラブルなコンテナ管理サービスです。

  • AWS Glue は、フルマネージド型の抽出、変換、ロード (ETL) サービスです。これにより、データストアとデータストリーム間でのデータの確実な分類、整理、強化、移動をサポートできます。このパターンでは、AWS Glue クローラーと AWS Glue データカタログテーブルを使用します。

  • Amazon Kendra は、自然言語処理と高度な機械学習アルゴリズムを使用して、データからの検索質問に対する特定の回答を返すインテリジェントな検索サービスです。

  • AWS Lambda は、サーバーのプロビジョニングや管理を行うことなくコードを実行できるコンピューティングサービスです。必要に応じてコードを実行し、自動的にスケーリングするため、課金は実際に使用したコンピューティング時間に対してのみ発生します。

  • Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、任意の量のデータを保存、保護、取得する上で役立つクラウドベースのオブジェクトストレージサービスです。

  • 「Elastic Load Balancing (ELB)」は、受信するアプリケーションまたはネットワークのトラフィックを複数のターゲットに分散します。例えば、1 つ以上のアベイラビリティゾーンにある Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス、コンテナ、および IP アドレス間でトラフィックを分散できます。

コードリポジトリ

このパターンのコードはリポジトリにあります GitHub genai-bedrock-chatbot。

コードリポジトリには以下のファイルとフォルダが含まれています。

  • assets フォルダ – アーキテクチャ図とパブリックデータセットの静的アセット

  • code/lambda-container folder – Lambda 関数で実行される Python コード

  • code/streamlit-app フォルダ – Amazon ECS のコンテナイメージとして実行される Python コード

  • tests フォルダ – AWS CDK コンストラクトをユニットテストするために実行される Python ファイル

  • code/code_stack.py – AWS CDK は、AWS リソースの作成に使用される Python ファイルを構築します。

  • app.py – ターゲット AWS アカウントに AWS リソースをデプロイするために使用される AWS CDK スタック Python ファイル

  • requirements.txt – AWS CDK にインストールする必要があるすべての Python 依存関係のリスト

  • requirements-dev.txt – AWS CDK がユニットテストスイートを実行するためにインストールする必要があるすべての Python 依存関係のリスト

  • cdk.json — リソースの起動に必要な値を提供する入力ファイル

注： AWS CDK コードは、L3 (レイヤー 3) コンストラクトと AWS が管理する AWS Identity and Access Management (IAM) ポリシーを使用してソリューションをデプロイします。

ベストプラクティス

エピック

タスク説明必要なスキル

スタックがデプロイされるアカウントと AWS リージョンの変数をエクスポートします。

環境変数を使用して AWS CDK の AWS 認証情報を提供には、次のコマンドを実行します。

export CDK_DEFAULT_ACCOUNT=<12 Digit AWS Account Number>
export CDK_DEFAULT_REGION=<region>
DevOps エンジニア、AWS DevOps

AWS CLI プロファイルをセットアップします。

アカウントの AWS CLI プロファイルを設定するには、AWS ドキュメントの指示に従います。

DevOps エンジニア、AWS DevOps
タスク説明必要なスキル

ローカルマシンにリポジトリを複製します。

リポジトリのクローンを作成するには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

git clone https://github.com/awslabs/genai-bedrock-chatbot.git
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Python 仮想環境を設定し、必要な依存関係をインストールします。

Python 仮想環境をセットアップするには、次のコマンドを実行します。

cd genai-bedrock-chatbot
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

必要な依存関係を設定するには、次のコマンドを実行します。

pip3 install -r requirements.txt
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AWS CDK 環境をセットアップし、AWS CDK コードを合成します。

  1. AWS アカウントで AWS CDK 環境を設定するには、次のコマンドを実行します。

    cdk bootstrap aws://ACCOUNT-NUMBER/REGION

  2. コードを AWS CloudFormation スタック設定に変換するには、 コマンドを実行しますcdk synth。

DevOps エンジニア、AWS DevOps
タスク説明必要なスキル

Claude モデルアクセスをプロビジョニングします。

AWS アカウントの Anthropic Claude モデルアクセスを有効にするには、Amazon Bedrock ドキュメント の指示に従います。

AWS DevOps

アカウントにリソースをデプロイします。

AWS CDK を使用して AWS アカウントにリソースをデプロイするには、次の手順を実行します。

  1. クローンされたリポジトリのルートの cdk.json ファイルで、loggingパラメータの入力を指定します。値の例は、INFO、DEBUG、WARN、および ですERROR。

    これらの値は、Lambda 関数と Streamlit アプリケーションのログレベルのメッセージを定義します。

  2. クローンされたリポジトリのルートにある app.py ファイルには、デプロイに使用される AWS CloudFormation スタック名が含まれています。デフォルトのスタック名は ですchatbot-stack。

  3. リソースをデプロイするには、cdk deploy コマンドを実行します。

    cdk deploy コマンドは L3 コンストラクトを使用して、ドキュメントと CSV データセットファイルを S3 バケットにコピーするための複数の Lambda 関数を作成します。

  4. コマンドが完了したら、AWS マネジメントコンソールにサインインし、 CloudFormation コンソールを開き、スタックが正常にデプロイされたことを確認します。

デプロイが成功したら、 CloudFormation 出力セクションで提供されている URL を使用してチャットベースのアシスタントアプリケーションにアクセスできます。

AWS DevOps、 DevOps エンジニア

AWS Glue クローラーを実行し、データカタログテーブルを作成します。

AWS Glue クローラーは、データスキーマを動的に保つために使用されます。このソリューションは、クローラーをオンデマンドで実行することで、AWS Glue データカタログテーブルにパーティションを作成および更新します。CSV データセットファイルが S3 バケットにコピーされたら、AWS Glue クローラを実行し、テスト用の Data Catalog テーブルスキーマを作成します。

  1. AWS Glue コンソールに移動します。

  2. ナビゲーションペインの [Data Catalog (データカタログ)] で、[Crawlers (クローラー)] を選択します。

  3. サフィックス が付いたクローラーを選択しますsagemaker-pricing-crawler。

  4. クローラーを実行します。

  5. クローラーが正常に実行されると、AWS Glue データカタログテーブルが作成されます。

注： AWS CDK コードは、AWS Glue クローラーをオンデマンドで実行するように設定しますが、定期的に実行するようにスケジュールすることもできます。

DevOps エンジニア、AWS DevOps

ドキュメントのインデックス作成を開始します。

ファイルが S3 バケットにコピーされたら、Amazon Kendra を使用してクロールし、インデックスを作成します。

  1. Amazon Kendra コンソールに移動します。

  2. サフィックス が付いたインデックスを選択しますchatbot-index。

  3. ナビゲーションペインで、データソース を選択し、サフィックス が付いたデータソースコネクタを選択しますchatbot-index。

  4. 今すぐ同期を選択してインデックス作成プロセスを開始します。

注： AWS CDK コードは、Amazon Kendra インデックス同期をオンデマンドで実行するように設定しますが、スケジュールパラメータ を使用して定期的に実行することもできます。

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タスク説明必要なスキル

AWS リソースを削除します。

ソリューションをテストしたら、リソースをクリーンアップします。

  1. ソリューションによってデプロイされた AWS リソースを削除するには、cdk destroy コマンドを実行します。

  2. 2 つの S3 バケットからすべてのオブジェクトを削除してから、バケットを削除します。

    詳細については、バケットを削除するを参照してください。

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トラブルシューティング

問題ソリューション

AWS CDK はエラーを返します。

AWS CDK の問題に関するヘルプは、一般的な AWS CDK 問題をトラブルシューティングするを参照してください。

関連リソース

追加情報

AWS CDK コマンド

AWS CDK を使用する際は、以下の便利なコマンドに注意してください。

  • アプリ内のすべてのスタックを一覧表示

    cdk ls

  • 合成された AWS CloudFormation テンプレートを出力します。

    cdk synth

  • スタックをデフォルトの AWS アカウントとリージョンにデプロイ

    cdk deploy

  • デプロイされたスタックを現在の状態と比較

    cdk diff

  • AWS CDK ドキュメントを開く

    cdk docs

  • CloudFormation スタックを削除し、AWS にデプロイされたリソースを削除します。

    cdk destroy