Ejecute ejemplos de código de flujos de Amazon Bedrock Prompt

nota

Amazon Bedrock Prompt Flows se encuentra en versión preliminar y está sujeto a cambios.

En los siguientes ejemplos de código se supone que ha cumplido los siguientes requisitos previos:

Configure un rol para tener permisos para las acciones de Amazon Bedrock. Si no los tiene, consulte. Cómo empezar a usar Amazon Bedrock
Configure sus credenciales para usar el AWS API. Si no lo ha hecho, consulteCómo empezar a utilizar la AWS API.
Cree un rol de servicio para llevar a cabo acciones rápidas relacionadas con el flujo en su nombre. Si no lo ha hecho, consulte. Cree un rol de servicio para Amazon Bedrock Prompt Flujos en Amazon Bedrock

Para probar algunos ejemplos de código para Amazon Bedrock Prompt Flows, seleccione la pestaña correspondiente al método que prefiera y siga los pasos:

Python

Cree un flujo rápido mediante una CreateFlowsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock con los siguientes nodos:

Un nodo de entrada.
Un nodo de mensaje con un mensaje definido en línea que crea una lista de reproducción de música mediante dos variables (genreynumber).
Un nodo de salida que devuelve la finalización del modelo.

Ejecute el siguiente fragmento de código para cargar AWS SDK for Python (Boto3), crear un cliente de Amazon Bedrock Agents y crear un flujo de solicitud con los nodos (sustituya el executionRoleArn campo por el ARN de su función de servicio que creó para el flujo de solicitudes):


# Import Python SDK and create client
import boto3

client = boto3.client(service_name='bedrock-agent')

# Replace with the service role that you created. For more information, see https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-permissions.html
FLOWS_SERVICE_ROLE = "arn:aws:iam::123456789012:role/MyPromptFlowsRole"

# Define each node

# The input node validates that the content of the InvokeFlow request is a JSON object.
input_node = {
    "type": "Input",
    "name": "FlowInput",
    "outputs": [
        {
            "name": "document",
            "type": "Object"
        }
    ]
}

# This prompt node defines an inline prompt that creates a music playlist using two variables.
# 1. {{genre}} - The genre of music to create a playlist for
# 2. {{number}} - The number of songs to include in the playlist
# It validates that the input is a JSON object that minimally contains the fields "genre" and "number", which it will map to the prompt variables.
# The output must be named "modelCompletion" and be of the type "String".
prompt_node = {
    "type": "Prompt",
    "name": "MakePlaylist",
    "configuration": {
        "prompt": {
            "sourceConfiguration": {
                "inline": {
                    "modelId": "amazon.titan-text-express-v1",
                    "templateType": "TEXT",
                    "inferenceConfiguration": {
                        "text": {
                            "temperature": 0.8
                        }
                    },
                    "templateConfiguration": { 
                        "text": {
                            "text": "Make me a {{genre}} playlist consisting of the following number of songs: {{number}}."
                        }
                    }
                }
            }
        }
    },
    "inputs": [
        {
            "name": "genre",
            "type": "String",
            "expression": "$.data.genre"
        },
        {
            "name": "number",
            "type": "Number",
            "expression": "$.data.number"
        }
    ],
    "outputs": [
        {
            "name": "modelCompletion",
            "type": "String"
        }
    ]
}

# The output node validates that the output from the last node is a string and returns it as is. The name must be "document".
output_node = {
    "type": "Output",
    "name": "FlowOutput",
    "inputs": [
        {
            "name": "document",
            "type": "String",
            "expression": "$.data"
        }
    ]
}

# Create connections between the nodes
connections = []

#   First, create connections between the output of the flow input node and each input of the prompt node
for input in prompt_node["inputs"]:
    connections.append(
        {
            "name": "_".join([input_node["name"], prompt_node["name"], input["name"]]),
            "source": input_node["name"],
            "target": prompt_node["name"],
            "type": "Data",
            "configuration": {
                "data": {
                    "sourceOutput": input_node["outputs"][0]["name"],
                    "targetInput": input["name"]
                }
            }
        }
    )

# Then, create a connection between the output of the prompt node and the input of the flow output node
connections.append(
    {
        "name": "_".join([prompt_node["name"], output_node["name"]]),
        "source": prompt_node["name"],
        "target": output_node["name"],
        "type": "Data",
        "configuration": {
            "data": {
                "sourceOutput": prompt_node["outputs"][0]["name"],
                "targetInput": output_node["inputs"][0]["name"]
            }
        }
    }
)

# Create the flow from the nodes and connections
response = client.create_flow(
    name="FlowCreatePlaylist",
    description="A flow that creates a playlist given a genre and number of songs to include in the playlist.",
    executionRoleArn=FLOWS_SERVICE_ROLE,
    definition={
        "nodes": [input_node, prompt_node, output_node],
        "connections": connections
    }
)

flow_id = response.get("id")

Enumere los flujos de solicitudes de su cuenta, incluido el que acaba de crear, ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una ListFlowssolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.list_flows()
```
Obtenga información sobre el flujo de solicitudes que acaba de crear ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una GetFlowsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.get_flow(flowIdentifier=flow_id)
```
Prepare su flujo de solicitudes para que se apliquen los cambios más recientes del borrador de trabajo y esté listo para la versión. Ejecute el siguiente fragmento de código para realizar una PrepareFlowsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.prepare_flow(flowIdentifier=flow_id)
```
Cree una versión del borrador de trabajo de su flujo de solicitudes para crear una instantánea estática del flujo de solicitudes y, a continuación, recupere la información al respecto mediante las siguientes acciones:
1. Cree una versión ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una CreateFlowVersionsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
response = client.create_flow_version(flowIdentifier=flow_id)
                                
flow_version = response.get("version")
```
2. Enumere todas las versiones de su flujo de solicitudes ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una ListFlowVersionssolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final en tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.list_flow_versions(flowIdentifier=flow_id)
```
3. Obtenga información sobre la versión ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una GetFlowVersionsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.get_flow_version(flowIdentifier=flow_id, flowVersion=flow_version)
```
Cree un alias que apunte a la versión del flujo de solicitudes que ha creado y, a continuación, recupere la información al respecto mediante las siguientes acciones:
1. Cree un alias y asígnelo a la versión que acaba de crear ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una CreateFlowAliassolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
response = client.create_flow_alias(
    flowIdentifier="FLOW123456",
    name="latest",
    description="Alias pointing to the latest version of the flow.",
    routingConfiguration=[
        {
            "flowVersion": flow_version
        }
    ]
)

flow_alias_id = response.get("id")
```
2. Enumere todos los alias de su flujo de solicitudes ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una ListFlowAliasssolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.list_flow_aliases(flowIdentifier=flow_id)
```
3. Obtenga información sobre el alias que acaba de crear ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una GetFlowAliassolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.get_flow_alias(flowIdentifier=flow_id, aliasIdentifier=flow_alias_id)
```

Ejecute el siguiente fragmento de código para crear un cliente Amazon Bedrock Agents Runtime e invocar un flujo. La solicitud rellena las variables de la solicitud de su flujo de solicitudes y devuelve la respuesta del modelo para realizar una InvokeFlowsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de ejecución de Agents for Amazon Bedrock:


client_runtime = boto3.client('bedrock-agent-runtime')

response = client_runtime.invoke_flow(
    flowIdentifier=flow_id,
    flowAliasIdentifier=flow_alias_id,
    inputs=[
        {
            "content": {
                "document": {
                    "genre": "pop",
                    "number": 3
                }
            },
            "nodeName": "FlowInput",
            "nodeOutputName": "document"
        }
    ]
)

result = {}

for event in response.get("responseStream"):
    result.update(event)

if result['flowCompletionEvent']['completionReason'] == 'SUCCESS':
    print("Prompt flow invocation was successful! The output of the prompt flow is as follows:\n")
    print(result['flowOutputEvent']['content']['document'])

else:
    print("The prompt flow invocation completed because of the following reason:", result['flowCompletionEvent']['completionReason'])

La respuesta debería devolver una lista de reproducción de música pop con tres canciones.

Elimine el alias, la versión y el flujo de mensajes que creó con las siguientes acciones:
1. Elimine el alias ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una DeleteFlowAliassolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.delete_flow_alias(flowIdentifier=flow_id, aliasIdentifier=flow_alias_id)
```
2. Elimine la versión ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una DeleteFlowVersionsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.delete_flow_version(flowIdentifier=flow_id, flowVersion=flow_version)
```
3. Elimine el flujo ejecutando el siguiente fragmento de código para realizar una DeleteFlowsolicitud (consulte el enlace para ver los formatos de solicitud y respuesta y los detalles de los campos) con un punto final de tiempo de compilación de Agents for Amazon Bedrock:
```
client.delete_flow(flowIdentifier=flow_id)
```

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Convenciones del documento

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