Lleve a cabo el encadenamiento de mensajes de IA con Amazon Bedrock - AWS Step Functions

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Lleve a cabo el encadenamiento de mensajes de IA con Amazon Bedrock

Este ejemplo de proyecto demuestra cómo puede integrarse con Amazon Bedrock para encadenar mensajes mediante IA y crear chatbots de alta calidad utilizando Amazon Bedrock. El proyecto encadena algunas solicitudes y las resuelve en la secuencia en que se proporcionan. El encadenamiento de estos mensajes aumenta la capacidad del modelo de lenguaje que se utiliza para ofrecer una respuesta muy precisa.

Este proyecto de ejemplo crea la máquina de estados, el soporte AWS recursos y configura los IAM permisos relacionados. Explore este proyecto de ejemplo para aprender a usar Amazon Bedrock integración de servicios optimizada con Step Functions manipule máquinas o úselo como punto de partida para sus propios proyectos.

AWS CloudFormation plantilla y recursos adicionales

Usas un CloudFormation plantilla para implementar este proyecto de ejemplo. Esta plantilla crea los siguientes recursos en su Cuenta de AWS:

  • A Step Functions máquina de estados.

  • Rol de ejecución para la máquina de estado. Esta función otorga los permisos que su máquina de estado necesita para acceder a otras Servicios de AWS y recursos como el Amazon Bedrock InvokeModelacción.

Requisitos previos

Este proyecto de ejemplo utiliza el modelo de lenguaje grande Cohere Command (LLM). Para ejecutar correctamente este proyecto de ejemplo, debe añadir el acceso al mismo LLM desde el Amazon Bedrock console. Para agregar el acceso a modelos, haga lo siguiente:

  1. Abra la consola de Amazon Bedrock.

  2. En el panel de navegación, elija Acceso a modelos.

  3. Elija Administrar el acceso a modelos.

  4. Seleccione la casilla situada junto a Cohere.

  5. Elegir Solicitar acceso. El Estado de acceso del modelo Cohere se muestra como Acceso concedido.

Paso 1: Crear la máquina de estado

  1. Abra la consola de Step Functions y seleccione Crear máquina de estado.

  2. Escribe bedrock en el cuadro de búsqueda y, a continuación, selecciona Realizar un encadenamiento de mensajes de IA con Bedrockde los resultados de búsqueda que se devuelven.

  3. Elija Siguiente para continuar.

  4. Elija Ejecutar una demostración para crear un ready-to-deploy flujo de trabajo y de solo lectura, o bien elija Crear a partir de ella para crear una definición de máquina de estados editable sobre la que pueda crear e implementar posteriormente.

    En este proyecto de muestra se implementan los siguientes recursos:

    • Un registro AWS Step Functions máquina de estado

    • Relacionado AWS Identity and Access Management (IAM) roles

    La siguiente imagen muestra el gráfico del flujo de trabajo de Perform AI encadenado con Bedrockproyecto de ejemplo:

    Gráfico de flujo de trabajo de Perform Prompt-Chaining with Bedrockproyecto de muestra.
  5. Elija Utilizar plantilla para continuar con la selección.

Los siguientes pasos dependen de la elección anterior:

  1. Realice una demostración: puede revisar la máquina de estados antes de crear un proyecto de solo lectura con los recursos desplegados por AWS CloudFormation a tu Cuenta de AWS.

    Puede ver la definición de la máquina de estados y, cuando esté listo, elija Implementar y ejecutar para implementar el proyecto y crear los recursos.

    La creación de recursos y permisos puede tardar hasta 10 minutos en implementarse. Puede utilizar el enlace Stack ID para supervisar el progreso en AWS CloudFormation.

    Una vez completada la implementación, deberías ver tu nueva máquina de estados en la consola.

  2. Aproveche esta información: puede revisar y editar la definición del flujo de trabajo. Es posible que tengas que establecer valores para los marcadores de posición en el proyecto de ejemplo antes de intentar ejecutar tu flujo de trabajo personalizado.

nota

Es posible que se apliquen cargos estándar por los servicios implementados en tu cuenta.

Paso 2: Ejecutar la máquina de estado

  1. En la página Máquina de estado, elija su proyecto de muestra.

  2. En la página del proyecto de muestra, seleccione Iniciar ejecución.

  3. En el cuadro de diálogo Iniciar ejecución, haga lo siguiente:

    1. (Opcional) Introduce un nombre de ejecución personalizado para anular el valor predeterminado generado.

      ASCIINombres no identificables y registro

      Step Functions acepta nombres para máquinas de estados, ejecuciones, actividades y etiquetas que no contengan ASCII caracteres. Como estos personajes no funcionan con Amazon CloudWatch, te recomendamos que utilices solo ASCII caracteres para poder hacer un seguimiento de las métricas CloudWatch.

    2. (Opcional) En el cuadro de entrada, introduce los valores de entrada comoJSON. Puede omitir este paso si está realizando una demostración.

    3. Seleccione Iniciar ejecución.

    La consola Step Functions lo dirigirá a una página de detalles de ejecución en la que puede elegir estados en la vista de gráficos para explorar la información relacionada en el Detalles del paso panel.