翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
Amazon Bedrock で AI プロンプトチェイニングを実行する
このサンプルプロジェクトでは、 と を統合する方法を示します。Amazon Bedrock を使用して AI プロンプトチェーンを実行し、高品質のチャットボットを構築するには Amazon Bedrock。 プロジェクトはいくつかのプロンプトを連鎖し、提供された順序で解決します。これらのプロンプトを連鎖させることで、高度に精選された応答を提供するために使用される言語モデルの能力が強化されます。
このサンプルプロジェクトでは、ステートマシンとサポート AWS リソースを作成し、関連するIAMアクセス許可を設定します。このサンプルプロジェクトを調べて、 の使用について学習する Amazon Bedrock とのサービス統合の最適化 Step Functions ステートマシンを使用するか、独自のプロジェクトの開始点として使用します。
前提条件
このサンプルプロジェクトでは、Cohere コマンドの大規模言語モデル () を使用しますLLM。このサンプルプロジェクトLLMを正常に実行するには、Amazon Bedrock console。モデルアクセスを追加するには、次の操作を行います。
-
Amazon Bedrock コンソール
を開きます。 -
ナビゲーションペインで、[モデルアクセス] を選択します。
-
[モデルアクセスの管理] を選択します。
-
[Cohere] のチェックボックスを選択します。
-
[アクセスをリクエスト] を選択します。[Cohere] モデルの [アクセス状態] には、[アクセスが付与されました] と表示されます。
ステップ 1: ステートマシンを作成する
-
Step Functions コンソール
を開き、[ステートマシンの作成] を選択します。 -
使用するスターターテンプレートを見つけて選択します。[次へ] を選択して続行します。
-
デモを実行して読み取り専用の ready-to-deployワークフローを作成するか、ビルドを選択して編集可能なステートマシン定義を作成し、後でデプロイできます。
-
[テンプレートの使用] を選択して選択を続行します。
次のステップは、前の選択によって異なります。
-
デモの実行 – によって AWS CloudFormation にデプロイされたリソースを使用して読み取り専用プロジェクトを作成する前に、ステートマシンを確認できます AWS アカウント。
ステートマシン定義を表示し、準備ができたら、[デプロイと実行] を選択してプロジェクトをデプロイし、リソースを作成します。
デプロイには、リソースとアクセス許可の作成に最大 10 分かかる場合があります。スタック ID リンクを使用して、 AWS CloudFormationの進行状況をモニタリングできます。
デプロイが完了すると、コンソールに新しいステートマシンが表示されます。
-
その上に構築する – ワークフロー定義を確認して編集できます。カスタムワークフローの実行を試みる前に、サンプルプロジェクト内のプレースホルダーの値を設定する必要がある場合があります。
注記
アカウントにデプロイされたサービスには、Standard 料金が適用される場合があります。
ステップ 2: ステートマシンを実行する
[ステートマシン] ページで、サンプルプロジェクトを選択します。
サンプルプロジェクトページで、[実行を開始] を選択します。
[実行を開始] ダイアログボックスで、以下の操作を行います。
-
(オプション) 生成されたデフォルトを上書きするカスタム実行名を入力します。
以外のASCII名前とログ記録
Step Functions は、 ASCII以外の文字を含むステートマシン、実行、アクティビティ、およびラベルの名前を受け入れます。このような文字は Amazon では機能しないため CloudWatch、メトリクスを追跡できるようにASCII文字のみを使用することをお勧めします CloudWatch。
-
（オプション) 入力ボックスに、入力値を として入力しますJSON。デモを実行している場合は、このステップをスキップできます。
-
[実行のスタート] を選択します。
Step Functions コンソールから [実行の詳細] ページに移動し、[グラフビュー] で状態を選択して [ステップの詳細] ペインの関連情報を確認できます。
-
お疲れ様でした。
これで、実行中のデモまたはカスタマイズできるステートマシン定義のいずれかが完成しました。
