데이터 세트 생성 데이터 세트 가져오기 데이터 세트 나열 데이터 세트 업데이트 데이터 세트 삭제

데이터 세트 관리

이 주제에서는 데이터 세트 생성, 검색, 나열, 업데이트 및 삭제를 다룹니다.

데이터 세트 생성

CreateDataset API는 새 평가 데이터 세트를 생성합니다. 이는 비동기 작업(HTTP 202)으로, 수집이 완료되면 데이터 세트가에서 ACTIVE CREATING로 전환됩니다.

필수 파라미터: datasetName (영숫자 및 밑줄만, ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{0,47}$), schemaType및 source (인라인 예제 또는 S3 URI).

선택적 파라미터: description, kmsKeyArn (고객 관리형 암호화 키, 생성 후 변경할 수 없음 - 데이터 세트 암호화 참조), tags.

다음 예제에서는 데이터 세트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

예

AgentCore CLI

```
# Add a dataset to your project
agentcore add dataset --name my_eval_dataset \
    --schema-type AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1

# Edit the generated JSONL file with your scenarios
# File location: agentcore/datasets/my_eval_dataset.jsonl

# Deploy to create the dataset in your AWS account
agentcore deploy
```
이렇게 하면 로컬 JSONL 파일이 생성되고 프로젝트 구성에 데이터 세트가 등록됩니다. 를 실행agentcore deploy하여 데이터 세트 리소스를 생성하고 예제를 서비스에 동기화합니다.

참고
AgentCore 프로젝트 디렉터리(로 생성됨) 내에서이 작업을 실행합니다agentcore create.

AgentCore SDK


from bedrock_agentcore.evaluation import DatasetClient

client = DatasetClient(region_name="us-west-2")

# Create with inline examples (polls until ACTIVE)
ds = client.create_dataset_and_wait(
    datasetName="customer_support_scenarios",
    schemaType="AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1",
    source={
        "inlineExamples": {
            "examples": [
                {
                    "scenario_id": "TC-01",
                    "turns": [{"input": "What is my balance?", "expected_response": "Your balance is $50."}],
                    "assertions": ["Response includes a dollar amount"],
                }
            ]
        }
    },
)
print(f"Dataset ID: {ds['datasetId']}, Status: {ds['status']}")

# Create with S3 source
ds = client.create_dataset_and_wait(
    datasetName="my_s3_dataset",
    schemaType="AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1",
    source={"s3Source": {"s3Uri": "s3://my-bucket/scenarios.jsonl"}},
)

참고

S3 수집의 경우 JSONL 파일의 각 줄에는 exampleId 필드가 포함되어야 합니다. S3 버킷은 호출자의 자격 증명을 사용하여 액세스할 수 있어야 합니다.

AWS SDK


import boto3
import time

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')

response = client.create_dataset(
    datasetName='customer_support_scenarios',
    schemaType='AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1',
    source={
        'inlineExamples': {
            'examples': [
                {
                    'scenario_id': 'TC-01',
                    'turns': [{'input': 'What is my balance?', 'expected_response': 'Your balance is $50.'}],
                    'assertions': ['Response includes a dollar amount'],
                }
            ]
        }
    }
)
dataset_id = response['datasetId']

# Create with S3 source
response = client.create_dataset(
    datasetName='my_s3_dataset',
    schemaType='AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1',
    source={
        's3Source': {'s3Uri': 's3://my-bucket/scenarios.jsonl'}
    }
)

# Poll until ACTIVE
while True:
    ds = client.get_dataset(datasetId=dataset_id)
    if ds['status'] in ('ACTIVE', 'CREATE_FAILED'):
        break
    time.sleep(2)

AWS CLI


# Create with inline examples
aws bedrock-agentcore-control create-dataset \
    --dataset-name "customer_support_scenarios" \
    --schema-type AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1 \
    --source '{"inlineExamples": {"examples": [{"scenario_id": "TC-01", "turns": [{"input": "What is my balance?", "expected_response": "Your balance is $50."}], "assertions": ["Response includes a dollar amount"]}]}}'

# Create with S3 source
aws bedrock-agentcore-control create-dataset \
    --dataset-name "my_s3_dataset" \
    --schema-type AGENTCORE_EVALUATION_PREDEFINED_V1 \
    --source '{"s3Source": {"s3Uri": "s3://my-bucket/scenarios.jsonl"}}'

# Poll until ACTIVE
aws bedrock-agentcore-control get-dataset \
    --dataset-id my-dataset-id

데이터 세트 가져오기

GetDataset API는 데이터 세트 메타데이터, 상태, 예제 수 및 데이터 세트 콘텐츠에 대해 미리 서명된 다운로드 URL을 검색합니다. 기본적으로 초안을 읽고 게시된 버전에 datasetVersion 대해를 지정합니다.

downloadUrl는 전체 dataset.jsonl 파일에 대해 미리 서명된 S3 URL입니다. 인증 헤더 없이 일반 HTTP GET 요청으로 다운로드할 수 있습니다.

다음 예제에서는 데이터 세트를 가져오는 방법을 보여줍니다.

예

AgentCore CLI


# Show dataset deployment status and metadata
agentcore status --type dataset

# Download dataset content to your local JSONL file (default: Draft)
agentcore dataset download --name my_eval_dataset

# Download a specific published version
agentcore dataset download --name my_eval_dataset --version 1

AgentCore SDK


from bedrock_agentcore.evaluation import DatasetClient

client = DatasetClient(region_name="us-west-2")

# Get dataset (default: Draft)
ds = client.get_dataset(datasetId="my-dataset-id")
print(f"Status: {ds['status']}, Examples: {ds['exampleCount']}")
print(f"Download URL: {ds['downloadUrl']}")

# Get a specific published version
ds_v1 = client.get_dataset(datasetId="my-dataset-id", datasetVersion="1")

AWS SDK


import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')

response = client.get_dataset(datasetId='my-dataset-id')
print(f"Status: {response['status']}, Examples: {response['exampleCount']}")

# Download the dataset content via presigned URL
if 'downloadUrl' in response:
    import requests
    data = requests.get(response['downloadUrl'])
    print(data.text)

# Get a specific published version
response = client.get_dataset(datasetId='my-dataset-id', datasetVersion='1')

AWS CLI


# Get dataset (default: Draft)
aws bedrock-agentcore-control get-dataset \
    --dataset-id my-dataset-id

# Get a specific published version
aws bedrock-agentcore-control get-dataset \
    --dataset-id my-dataset-id \
    --dataset-version 1

데이터 세트 나열

ListDatasets API는 계정 및 리전에 있는 데이터 세트의 페이지 매김 목록을 반환합니다.

다음 예제에서는 데이터 세트를 나열하는 방법을 보여줍니다.

예

데이터 세트 업데이트

UpdateDataset API는 데이터 세트 메타데이터를 업데이트합니다. 이는 동기식 작업(HTTP 200)입니다. description 및 만 업데이트할 수 tags 있습니다. datasetName, schemaType및 kmsKeyArn는 생성 후 변경할 수 없습니다.

데이터 세트는 ACTIVE, UPDATE_FAILED또는 CREATE_FAILED 상태여야 합니다.

다음 예제에서는 데이터 세트 메타데이터를 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

예

데이터 세트 삭제

DeleteDataset API는 데이터 세트를 삭제합니다. 이는 비동기 작업(HTTP 202)입니다.

전체 삭제( 생략datasetVersion): 모든 버전, 초안 및 데이터 세트 레코드를 삭제합니다.
버전별 삭제(정수datasetVersion로 지정): 게시된 버전만 삭제합니다.

데이터 세트는 ACTIVE, CREATE_FAILEDUPDATE_FAILED, 또는 DELETE_FAILED 상태여야 합니다.

참고

버전별 삭제에는 정수 버전 번호만 허용됩니다.

다음 예제에서는 데이터 세트를 삭제하는 방법을 보여줍니다.

예

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

데이터 세트 스키마

예제 관리