Amazon Bedrock 中的測試程式碼解釋 - Amazon Bedrock

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Amazon Bedrock 中的測試程式碼解釋

在 Amazon Bedrock 中測試程式碼解譯之前,請務必讓您的客服人員準備好套用您剛才所做的變更。

啟用程式碼解譯後,當您開始測試代理程式時,您可以選擇附加檔案,並選擇您希望程式碼解譯使用附加檔案的方式。根據您的使用案例,您可以要求程式碼解譯來使用附加檔案中的資訊,以摘要檔案的內容,並在互動聊天對話期間回答有關檔案內容的查詢。或者,您可以要求程式碼解譯來分析附加檔案中的內容,並提供指標和資料視覺化報告。

附加檔案

若要了解如何連接檔案進行程式碼解譯,請選取與您所選方法對應的索引標籤,然後遵循下列步驟:

Console
若要連接檔案進行程式碼解譯,
  1. 如果您尚未在客服人員建置器中,請執行下列動作:

    1. AWS Management Console 使用IAM具有 Amazon Bedrock 許可 的角色登入 ,並在 開啟 Amazon Bedrock 主控台https://console.aws.amazon.com/bedrock/

    2. 從左側導覽窗格中選取客服人員。然後,在客服人員區段中選擇客服人員

    3. 客服人員建置器中選擇編輯

    4. 展開其他設定並確認已啟用 Code Interpreter

    5. 確定客服人員已準備就緒。

  2. 如果測試時段未開啟,請選擇測試

  3. 在測試視窗底部,選取要連接檔案的迴紋針圖示。

  4. 附加檔案頁面中,

    1. 對於選擇函數 ,請指定下列項目:
      • 如果您要連接要讓客服人員用來回答查詢和摘要內容的檔案,請選擇將檔案附加至聊天 (較快)

      • 如果您要連接檔案進行程式碼解譯以分析內容並提供指標,請選擇將檔案附加至程式碼解譯器。

    2. 針對選擇上傳方法 ,選擇您要上傳檔案的位置:
      • 如果您從電腦上傳,請選擇選擇檔案,然後選擇要連接的檔案。

      • 如果您要從 Amazon S3 上傳,請選擇瀏覽 S3、選擇檔案、選擇 選擇 ,然後選擇新增

  5. 選擇 Attach (連接)。

API

若要測試程式碼解譯,請使用 Amazon Bedrock 建置時間端點的代理程式傳送InvokeAgent請求 (請參閱請求和回應格式的連結以及欄位詳細資訊)。

若要連接要讓客服人員用來回答查詢和摘要內容的檔案,請指定下列欄位:

欄位 簡短描述
name 附加檔案的名稱。
sourceType 要連接之檔案的位置。指定您的檔案s3是否位於 Amazon S3 儲存貯體中。指定您的檔案byte_content是否位於電腦上。
S3Location 檔案所在的 S3 路徑。如果 sourceType是 S3,則為必填。
mediaType

附加檔案的檔案類型。

支援的輸入檔案類型:CSV、XLS、XLSX、YAML、JSON、DOC、DOCX、、HTML、、MD、 TXT和 PDF

資料 Base64 編碼字串。檔案大小上限為 10MB
useCase 您希望如何使用附加檔案。有效值:CHAT | CODE_INTERPRETER

下列範例顯示一般格式,用於指定將檔案附加至聊天所需的欄位。

"sessionState": { "promptSessionAttributes": { "string": "string" }, "sessionAttributes": { "string": "string" }, "files": [ { "name": "banking_data", "source": { "sourceType": "S3", "s3Location": { "uri": "s3Uri" } }, "useCase": "CHAT" }, { "name": "housing_stats.csv", "source": { "sourceType": "BYTE_CONTENT", "byteContent": { "mediaType": "text/csv", "data": "<base64 encoded string>" } }, "useCase": "CHAT" } ] }

下列範例顯示指定必要欄位以連接檔案進行程式碼解譯的一般格式。

"sessionState": { "promptSessionAttributes": { "string": "string" }, "sessionAttributes": { "string": "string" }, "files": [ { "name": "banking_data", "source": { "sourceType": "S3", "s3Location": { "uri": "s3Uri" } }, "useCase": "CODE_INTERPRETER" }, { "name": "housing_stats.csv", "source": { "sourceType": "BYTE_CONTENT", "byteContent": { "mediaType": "text/csv", "data": "<base64 encoded string>" } }, "useCase": "CODE_INTERPRETER" } ] }