흐름의 노드 유형

모든 흐름에는 흐름 입력 노드가 하나만 포함되며이 노드로 시작해야 합니다. 흐름 입력 노드는 InvokeFlow 요청에서 content를 가져와서 데이터 유형을 검증하고 다음 노드로 전송합니다.

다음은 API에서 입력 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Input",
    "outputs": [
        {
            "name": "document",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
        }
    ],
    "configuration": {
        "input": CONTEXT-DEPENDENT
    }
}

흐름 출력 노드는 정의된 표현식을 기반으로 이전 노드에서 입력 데이터를 추출하여 반환합니다. 콘솔에서 출력은 테스트 창에서 실행을 선택한 후 반환되는 응답입니다. API에서 출력은 InvokeFlow 응답의 flowOutputEvent에서 content 필드에 반환됩니다. 흐름에는 여러 흐름 출력 노드가 있을 수 있습니다.

흐름에 분기가 여러 개인 경우, 흐름에 여러 개의 흐름 출력 노드가 있을 수 있습니다.

다음은 출력 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Output",
    "inputs": [
        {
            "name": "document",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "configuration": {
        "output": CONTEXT-DEPENDENT
    }
}

조건 노드는 정의된 조건에 따라 이전 노드의 데이터를 다른 노드로 전송합니다. 조건 노드는 여러 입력을 가져올 수 있습니다.

예시는 조건 노드를 사용하여 흐름 생성에서 확인하십시오.

조건 표현식

조건을 정의하려면 이름을 기준으로 입력을 참조하고 다음과 같은 관계형 연산자를 사용하여 값과 비교합니다.

입력을 다른 입력 또는 조건식의 상수와 비교할 수 있습니다. 예를 들어 profit이라는 숫자 입력과 expenses라는 숫자 입력이 있는 경우, profit > expenses 또는 profit <= 1000은 모두 유효한 표현식입니다.

다음 논리 연산자를 사용하여 보다 복잡한 조건에 대한 표현식을 결합할 수 있습니다. 괄호를 사용하여 표현식 그룹화의 모호성을 해결하는 것이 좋습니다.

API에서 CreateFlow 또는 UpdateFlow 요청을 보낼 때 definition 필드에 다음을 정의합니다.

반복기 노드는 배열을 가져와서 그 항목을 다운스트림 노드에 출력으로 반복해서 반환합니다. 반복기 노드에 대한 입력은 하나씩 처리되며 서로 병렬로 처리되지 않습니다. 흐름 출력 노드는 서로 다른 응답의 각 입력에 대한 최종 결과를 반환합니다. 배열 크기 외에도, 반복기 노드의 다운스트림에 있는 수집기 노드를 사용해 반복된 응답을 수집하여 배열로 반환할 수도 있습니다.

다음은 반복기 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Iterator",
    "inputs": [
        {
            "name": "array",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "arrayItem",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
        },
        {
            "name": "arraySize",
            "type": "Number"
        }
    ],
    "configuration": {
        "iterator": CONTEXT-DEPENDENT
    }
}

수집기 노드는 배열의 크기 외에도 반복된 입력을 가져와 이를 배열로 반환합니다. 반복기 노드의 다운스트림에 있는 수집기 노드를 사용하면 일부 노드를 통해 반복된 항목을 보낸 후 해당 항목을 수집할 수 있습니다.

다음은 수집기 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Collector",
    "inputs": [
        {
            "name": "arrayItem",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        },
        {
            "name": "arraySize",
            "type": "Number"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "collectedArray",
            "type": "Array"
        },
    ],
    "configuration": {
        "collector": CONTEXT-DEPENDENT
    }
}

프롬프트 노드는 흐름에 사용할 프롬프트를 정의합니다. 프롬프트 관리의 프롬프트를 사용하거나 노드에 하나의 인라인을 정의할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock에서 프롬프트 관리를 사용하여 재사용 가능한 프롬프트 구성 및 저장 섹션을 참조하세요.

예시는 예제 흐름 시작하기에서 확인하십시오.

프롬프트 노드에 대한 입력은 변수를 채우는 값입니다. 출력은 모델에서 생성된 응답입니다.

다음은 프롬프트 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "prompt",
    "inputs": [
        {
            "name": "content",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        },
        ...
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "modelCompletion",
            "type": "String"
        }
    ],
    "configuration": {
        "prompt": {
            "sourceConfiguration": PromptFlowNodeSourceConfiguration object (see below),
            "guardrailConfiguration": {
                "guardrailIdentifier": "string",
                "guardrailVersion": "string"
            }
        }
    }
}

PromptFlowNodeSourceConfiguration 객체는 프롬프트 관리의 프롬프트를 사용하는지 또는 인라인으로 정의하는지에 따라 달라집니다.

Amazon Bedrock Guardrails의 가드레일을 프롬프트 또는 프롬프트에서 생성된 응답에 적용하려면 guardrailConfiguration 필드를 포함하고 필드에 가드레일의 ID 또는 ARN을 지정하고 guardrailIdentifier 필드에 가드레일의 버전을 지정합니다guardrailVersion.

에이전트 노드를 사용하면 에이전트에 프롬프트를 보낼 수 있습니다. 에이전트는 FM과 관련 리소스를 오케스트레이션하여 최종 사용자를 식별하고 작업을 수행합니다. 자세한 내용은 AI 에이전트를 사용하여 애플리케이션에서 작업 자동화 섹션을 참조하세요.

구성에서 사용할 에이전트 별칭의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다. 노드에 대한 입력은 에이전트 및 관련 프롬프트 또는 세션 속성에 대한 프롬프트입니다. 노드가 에이전트의 응답을 출력으로 반환합니다.

에이전트 노드는 멀티턴 호출을 지원하여 흐름 실행 중에 사용자와 에이전트 간의 대화형 대화를 활성화할 수 있습니다. 에이전트 노드에 추가 정보 또는 설명이 필요한 경우 흐름 실행을 일시 중지하고 사용자에게 특정 입력을 요청할 수 있습니다. 사용자가 요청된 정보를 제공하면 에이전트 노드는 새 입력으로 처리를 계속합니다. 이는 에이전트 노드에 실행을 완료하는 데 필요한 모든 정보가 있을 때까지 계속됩니다.

다음은 에이전트 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Agent",
    "inputs": [
       {
            "name": "agentInputText"
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        },
        {
            "name": "promptAttributes"
            "type": "Object",
            "expression": "string"
        },
        {
            "name": "sessionAttributes"
            "type": "Object",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "agentResponse",
            "type": "String"
        }
    ],
    "configuration": {
        "agent": {
            "agentAliasArn": "string"
        }
    }
}

지식 기반 노드를 사용하면 Amazon Bedrock 지식 기반에서 지식 기반에 쿼리를 보낼 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock 지식 기반을 사용하여 데이터 검색 및 AI 응답 생성 단원을 참조하십시오.

구성에서를 knowledgeBaseId 최소한으로 제공합니다. 사용 사례에 따라 다음 필드를 선택적으로 포함할 수 있습니다.

노드에 대한 입력은 지식 기반에 대한 쿼리입니다. 출력은 모델 응답, 문자열 또는 검색된 결과의 배열입니다.

다음은 지식 기반 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "KnowledgeBase",
    "inputs": [
       {
            "name": "retrievalQuery",
            "type": "String",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "retrievalResults" | "outputText",
            "type": "Array | String"
        }
    ],
    "configuration": {
        "knowledgeBase": {
            "knowledgeBaseId": "string",
            "modelId": "string",
            "guardrailConfiguration": {
                "guardrailIdentifier": "string",
                "guardrailVersion": "string"
            }
        }
    }
}

S3 스토리지 노드를 사용하면 Amazon S3 위치로의 흐름에 데이터를 저장할 수 있습니다. 구성에서 데이터 스토리지에 사용할 S3 버킷을 지정합니다. 노드에 대한 입력은 저장할 콘텐츠와 객체 키입니다. 노드는 S3 위치의 URI를 출력으로 반환합니다.

다음은 S3 스토리지 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Storage",
    "inputs": [
        {
            "name": "content",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        },
        {
            "name": "objectKey",
            "type": "String",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "s3Uri",
            "type": "String"
        }
    ],
    "configuration": {
        "retrieval": {
            "serviceConfiguration": {
                "s3": {
                    "bucketName": "string"
                }
            }
        }
    }
}

S3 검색 노드를 사용하면 Amazon S3 위치에서 데이터를 검색하여 흐름을 도입할 수 있습니다. 구성에서 데이터를 검색할 S3 버킷을 지정합니다. 노드에 대한 입력은 객체 키입니다. 노드는 S3 위치의 콘텐츠를 출력으로 반환합니다.

다음은 S3 검색 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Retrieval",
    "inputs": [
        {
            "name": "objectKey",
            "type": "String",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "s3Content",
            "type": "String"
        }
    ],
    "configuration": {
        "retrieval": {
            "serviceConfiguration": {
                "s3": {
                    "bucketName": "string"
                }
            }
        }
    }
}

Lambda 함수 노드를 사용하면 Lambda 함수를 직접적으로 호출할 수 있으며, 비즈니스 로직을 수행하기 위한 코드를 정의할 수 있습니다. 흐름에 Lambda 노드를 포함하면 Amazon Bedrock은 사용자가 지정한 Lambda 함수로 입력 이벤트를 전송합니다.

구성에서 Lambda 함수의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다. Lambda 입력 이벤트에서 전송할 입력을 정의합니다. 이러한 입력을 기반으로 코드를 작성하고 함수가 반환하는 항목을 정의할 수 있습니다. 함수 응답은 출력으로 반환됩니다.

다음은 Λ 함수 FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "LambdaFunction",
    "inputs": [
       {
            "name": "string",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        },
        ...
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "functionResponse",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array"
        }
    ],
    "configuration": {
        "lambdaFunction": {
            "lambdaArn": "string"
        }
    }
}

흐름에 대한 Lambda 입력 이벤트

Lambda 노드의 Lambda 함수로 전송된 입력 이벤트는 다음과 같은 형식입니다.

{
   "messageVersion": "1.0",
   "flow": {
        "flowArn": "string",
        "flowAliasArn": "string"
   },
   "node": {
        "name": "string",
        "inputs": [
            {
               "name": "string",
               "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
               "expression": "string",
               "value": ...
            },
            ...
        ]
   }
}

각 입력의 필드는 Lambda 노드를 정의할 때 지정하는 필드와 일치하는 반면, value 필드 값은 표현식으로 확인된 후 노드에 대한 전체 입력으로 채워집니다. 예를 들어, 노드에 대한 전체 입력이 [1, 2, 3]이고 표현식이 $.data[1]인 경우, 입력 이벤트에서 Lambda 함수로 전송되는 값은 2입니다.

Lambda의 이벤트에 대한 자세한 내용은 AWS Lambda 개발자 안내서에서 Lambda 개념을 참조하세요.

흐름에 대한 Lambda 응답

Lambda 함수를 작성할 때 Lambda 함수에서 반환되는 응답을 정의합니다. 이 응답은 Lambda 노드의 출력으로 흐름에 반환됩니다.

Lex 노드를 사용하면 Amazon Lex 봇을 직접적으로 호출하여 자연어 처리를 통해 발화를 처리하고 봇 정의를 기반으로 의도를 식별할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Lex 개발자 안내서를 참조하세요.

구성에서 사용할 봇 별칭의 Amazon 리소스 이름(ARN)과 사용할 로캘을 지정합니다. 노드에 대한 입력은 발화 및 수반되는 요청 속성 또는 세션 속성입니다. 노드는 식별된 의도를 출력으로 반환합니다.

다음은 Lex FlowNode 객체의 일반적인 구조를 보여줍니다.

{
    "name": "string",
    "type": "Lex",
    "inputs": [
       {
            "name": "inputText",
            "type": "String | Number | Boolean | Object | Array",
            "expression": "string"
        },
        {
            "name": "requestAttributes",
            "type": "Object",
            "expression": "string"
        },
        {
            "name": "sessionAttributes",
            "type": "Object",
            "expression": "string"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "predictedIntent",
            "type": "String"
        }
    ],
    "configuration": {
        "lex": {
            "botAliasArn": "string",
            "localeId": "string"
        }
    }
}