SDK for Python(Boto3)을 사용한 Amazon Bedrock Agents 런타임 예제 - AWS SDK 코드 예제
작업시나리오

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기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

SDK for Python(Boto3)을 사용한 Amazon Bedrock Agents 런타임 예제

다음 코드 예제에서는 Amazon Bedrock Agents 런타임과 AWS SDK for Python (Boto3) 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

시나리오는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.

각 예제에는 컨텍스트에서 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

작업

다음 코드 예시에서는 InvokeAgent을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

Python용 SDK(Boto3)
참고

더 많은 on GitHub가 있습니다. AWS 코드 예시 리포지토리에서 전체 예시를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.

에이전트를 간접 호출합니다.

    def invoke_agent(self, agent_id, agent_alias_id, session_id, prompt):
        """
        Sends a prompt for the agent to process and respond to.

        :param agent_id: The unique identifier of the agent to use.
        :param agent_alias_id: The alias of the agent to use.
        :param session_id: The unique identifier of the session. Use the same value across requests
                           to continue the same conversation.
        :param prompt: The prompt that you want Claude to complete.
        :return: Inference response from the model.
        """

        try:
            # Note: The execution time depends on the foundation model, complexity of the agent,
            # and the length of the prompt. In some cases, it can take up to a minute or more to
            # generate a response.
            response = self.agents_runtime_client.invoke_agent(
                agentId=agent_id,
                agentAliasId=agent_alias_id,
                sessionId=session_id,
                inputText=prompt,
            )

            completion = ""

            for event in response.get("completion"):
                chunk = event["chunk"]
                completion = completion + chunk["bytes"].decode()

        except ClientError as e:
            logger.error(f"Couldn't invoke agent. {e}")
            raise

        return completion

  • API 세부 정보는 Word for Python(Boto3) InvokeAgent 참조의 Word를 참조하세요. AWS SDK API

시나리오

다음 코드 예제는 Amazon Bedrock 및 Step Functions를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다.

Python용 SDK(Boto3)

Amazon Bedrock Serverless Prompt Chaining 시나리오는 AWS Step Functions, Amazon Bedrock 및 https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html를 사용하여 복잡하고 서버가 없으며 확장성이 뛰어난 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. 여기에는 다음과 같은 작업 예제가 포함되어 있습니다.

  • 문헌 블로그에 지정된 소설에 대한 분석을 작성합니다. 이 예제에서는 간단하고 순차적인 프롬프트 체인을 보여줍니다.

  • 주어진 주제에 대한 짧은 스토리를 생성합니다. 이 예제에서는 AI가 이전에 생성한 항목 목록을 반복적으로 처리하는 방법을 보여줍니다.

  • 지정된 목적지로의 주말 휴가 일정을 생성합니다. 이 예제에서는 여러 개의 고유한 프롬프트를 병렬화하는 방법을 보여줍니다.

  • 영화 제작자 역할을 하는 인간 사용자에게 영화 아이디어를 피칭합니다. 이 예제에서는 동일한 프롬프트를 서로 다른 추론 파라미터와 병렬화하는 방법, 체인의 이전 단계로 역추적하는 방법, 워크플로의 일부로 인적 입력을 포함하는 방법을 보여줍니다.

  • 사용자가 현재 가지고 있는 재료를 기반으로 식사를 계획합니다. 이 예제에서는 프롬프트 체인이 두 개의 개별 AI 대화를 통합하는 방법을 보여줍니다. 두 AI 페르소나가 최종 결과를 개선하기 위해 서로 논쟁에 참여합니다.

  • 오늘날 가장 인기 있는 GitHub 리포지토리를 찾아 요약합니다. 이 예제에서는 외부 APIs와 상호 작용하는 여러 AI 에이전트를 연결하는 방법을 보여줍니다.

전체 소스 코드와 설정 및 실행 지침은 GitHub의 전체 프로젝트를 참조하세요.

이 예시에서 사용되는 서비스

  • Amazon Bedrock

  • Amazon Bedrock 런타임

  • Amazon Bedrock 에이전트

  • Amazon Bedrock 에이전트 런타임

  • Step Functions