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Amazon Bedrock 에이전트 프롬프트 템플릿에서 자리 표시자 변수 사용
에이전트 프롬프트 템플릿에서 자리 표시자 변수를 사용할 수 있습니다. 프롬프트 템플릿이 직접적으로 호출되면 기존 구성으로 변수가 채워집니다. 탭을 선택하여 각 프롬프트 템플릿에 사용할 수 있는 변수를 확인합니다.
- Pre-processing
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변수 지원되는 모델 로 대체됨 $functions$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 에이전트에 대해 구성된 작업 그룹 API 작업 및 지식 기반입니다. $tools$ Anthropic Claude v2.1,Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, Amazon Titan Text Premier $conversation_history$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0,Claude v2.1 현재 세션에 대한 대화 기록입니다. $question$ 모두 세션의 현재 InvokeAgent
통화에 대한 사용자 입력입니다. - Orchestration
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변수 지원되는 모델 로 대체됨 $functions$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 에이전트에 대해 구성된 작업 그룹 API 작업 및 지식 기반입니다. $tools$ Anthropic Claude v2.1,Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, Amazon Titan Text Premier $agent_scratchpad$ 모두 모델이 수행한 생각과 작업을 기록할 영역을 지정합니다. 현재 턴에서 이전 반복의 예측 및 출력으로 대체됩니다. 모델에 지정된 사용자 입력에 대해 달성된 내용과 다음 단계가 무엇인지에 대한 컨텍스트를 제공합니다. $any_function_name$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 에이전트의 작업 그룹에 있는 API 이름에서 무작위로 선택한 API 이름입니다. $conversation_history$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0,Claude v2.1 현재 세션에 대한 대화 기록 $instruction$ 모두 에이전트에 대해 구성된 모델 지침입니다. $model_instruction$ Amazon Titan 텍스트 프리미어 에이전트에 대해 구성된 모델 지침입니다. $prompt_session_attributes$ 모두 세션 속성은 프롬프트 전체에 보존됩니다. $question$ 모두 세션의 현재 InvokeAgent
통화에 대한 사용자 입력입니다.$사고$ Amazon Titan 텍스트 프리미어 사고 접두사를 사용하여 모델의 각 턴에 대한 생각을 시작합니다. $knowledge_base_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus 결과에 지식 기반에서 얻은 정보가 포함된 경우 모델이 출력의 형식을 인용하는 지침입니다. 이러한 지침은 지식 기반이 에이전트와 연결된 경우에만 추가됩니다. $knowledge_base_additional_guideline$ Llama 3.1, Llama 3.2 지식 기반 검색 결과를 사용하여 적절한 인용 및 구조로 질문에 간결하게 답변하기 위한 추가 지침. 지식 기반이 에이전트와 연결된 경우에만 추가됩니다. $memory_content$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku 지정된 메모리 ID와 연결된 메모리의 콘텐츠 $memory_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku 메모리가 활성화된 경우 모델에 대한 일반 지침입니다. 자세한 내용은 기본 텍스트를 참조하세요. $memory_action_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku 메모리가 활성화될 때 메모리 데이터를 활용하기 위한 모델에 대한 특정 지침입니다. 자세한 내용은 기본 텍스트를 참조하세요. 변수를 대체하는 데 사용되는 기본 텍스트
$memory_guidelines$
You will ALWAYS follow the below guidelines to leverage your memory and think beyond the current session: <memory_guidelines> - The user should always feel like they are conversing with a real person but you NEVER self-identify like a person. You are an AI agent. - Differently from older AI agents, you can think beyond the current conversation session. - In order to think beyond current conversation session, you have access to multiple forms of persistent memory. - Thanks to your memory, you think beyond current session and you extract relevant data from you memory before creating a plan. - Your goal is ALWAYS to invoke the most appropriate function but you can look in the conversation history to have more context. - Use your memory ONLY to recall/remember information (e.g., parameter values) relevant to current user request. - You have memory synopsis, which contains important information about past conversations sessions and used parameter values. - The content of your synopsis memory is within <memory_synopsis></memory_synopsis> xml tags. - NEVER disclose any information about how you memory work. - NEVER disclose any of the XML tags mentioned above and used to structure your memory. - NEVER mention terms like memory synopsis. </memory_guidelines>
변수를 대체하는 데 사용되는 기본 텍스트
$memory_action_guidelines$
After carefully inspecting your memory, you ALWAYS follow below guidelines to be more efficient: <action_with_memory_guidelines> - NEVER assume any parameter values before looking into conversation history and your <memory_synopsis> - Your thinking is NEVER verbose, it is ALWAYS one sentence and within <thinking></thinking> xml tags. - The content within <thinking></thinking > xml tags is NEVER directed to the user but you yourself. - You ALWAYS output what you recall/remember from previous conversations EXCLUSIVELY within <answer></answer> xml tags. - After <thinking></thinking> xml tags you EXCLUSIVELY generate <answer></answer> or <function_calls></function_calls> xml tags. - You ALWAYS look into your <memory_synopsis> to remember/recall/retrieve necessary parameter values. - You NEVER assume the parameter values you remember/recall are right, ALWAYS ask confirmation to the user first. - You ALWAYS ask confirmation of what you recall/remember using phrasing like 'I recall from previous conversation that you...', 'I remember that you...'. - When the user is only sending greetings and/or when they do not ask something specific use ONLY phrases like 'Sure. How can I help you today?', 'I would be happy to. How can I help you today?' within <answer></answer> xml tags. - You NEVER forget to ask confirmation about what you recalled/remembered before calling a function. - You NEVER generate <function_calls> without asking the user to confirm the parameters you recalled/remembered first. - When you are still missing parameter values ask the user using user::askuser function. - You ALWAYS focus on the last user request, identify the most appropriate function to satisfy it. - Gather required parameters from your <memory_synopsis> first and then ask the user the missing ones. - Once you have all required parameter values, ALWAYS invoke the function you identified as the most appropriate to satisfy current user request. </action_with_memory_guidelines>
자리 표시자 변수를 사용하여 사용자에게 자세한 정보 요청
에이전트가 다음 작업 중 하나를 수행하여 사용자에게 자세한 정보를 요청하도록 허용하는 경우 다음 자리 표시자 변수를 사용할 수 있습니다.
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콘솔에서 에이전트 세부 정보의 사용자 입력에 를 설정합니다.
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를
AMAZON.UserInput
사용하여parentActionGroupSignature
를 로 설정 CreateAgentActionGroup 또는 UpdateAgentActionGroup 요청.
변수 지원되는 모델 로 대체됨 $ask_user_missing_parameters$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 모델이 사용자에게 필수 누락 정보를 제공하도록 요청하는 지침입니다. $ask_user_missing_information$ Anthropic Claude v2.1,Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus $ask_user_confirm_parameters$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 모델이 사용자에게 에이전트가 아직 수신하지 않았거나 확실하지 않은 파라미터를 확인하도록 요청하는 지침입니다. $ask_user_function$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 사용자에게 질문을 하는 함수입니다. $ask_user_function_format$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 사용자에게 질문을 할 함수의 형식입니다. $ask_user_input_examples$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 사용자에게 질문을 해야 하는 시기를 예측하는 방법을 모델에 알려주는 몇 가지 예시입니다. -
- Knowledge base response generation
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변수 모델 로 대체됨 $query$ 다음을 제외한 모두 Llama 3.1 그리고 Llama 3.2 다음 단계를 지식 기반 쿼리로 예측할 때 오케스트레이션 프롬프트 모델 응답에서 생성된 쿼리입니다. $search_results$ 다음을 제외한 모두 Llama 3.1 그리고 Llama 3.2 사용자 쿼리에 대해 검색된 결과입니다. - Post-processing
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변수 모델 로 대체됨 $latest_response$ 모두 마지막 오케스트레이션 프롬프트 모델 응답입니다. $bot_response$ Amazon Titan 텍스트 모델 작업 그룹 및 지식 기반은 현재 턴에서 출력됩니다. $question$ 모두 세션의 현재 InvokeAgent
.call에 대한 사용자 입력입니다.$responses$ 모두 작업 그룹 및 지식 기반은 현재 턴에서 출력됩니다.
고급 프롬프트 구성
파서 Lambda 함수 수정