Amazon Bedrock Flows コードサンプルを実行する

次のコードサンプルは、次の前提条件を満たしていることを前提としています。

Amazon Bedrock アクションへのアクセス許可を持つロールを設定する。設定していない場合は、「Amazon Bedrock の開始方法」を参照します。
AWS API を使用するように認証情報を設定します。設定していない場合は、「API の開始方法」を参照します。
ユーザーに代わってフロー関連のアクションを実行するサービスロールを作成します。設定していない場合は、「Amazon Bedrock で Amazon Bedrock フローのサービスロールを作成する」を参照します。

Amazon Bedrock Flows のコードサンプルを試すには、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。

Python

次のノードを持つ Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムエンドポイントで CreateFlow リクエストを使用してフローを作成します。

入力ノード。
2 つの変数 (genre と number) を使用して音楽プレイリストを作成するプロンプトがインラインで定義されているプロンプトノード。
モデルの完了を返す出力ノード。

次のコードスニペットを実行してをロードし AWS SDK for Python (Boto3)、Amazon Bedrock エージェントクライアントを作成し、ノードでフローを作成します ( executionRoleArnフィールドをフロー用に作成したサービスロールの ARN に置き換えます）。


# 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/MyFlowsRole"

# 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")

次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで ListFlows リクエストを行い、作成したフローを含むアカウントのフローを一覧表示します。
```
client.list_flows()
```
次のコードスニペットを実行して作成したフローに関する情報を取得し、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで GetFlow リクエストを実行します。
```
client.get_flow(flowIdentifier=flow_id)
```
作業中のドラフトからの最新の変更が適用され、バージョン設定の準備が整うようにフローを準備します。次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで PrepareFlow リクエストを行います。
```
client.prepare_flow(flowIdentifier=flow_id)
```
フローの作業中のドラフトをバージョン化して、フローの静的スナップショットを作成し、次のアクションでそのスナップショットに関する情報を取得します。
1. 次のコードスニペットを実行してバージョンを作成し、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントを使用して CreateFlowVersion リクエストを行います。
```
response = client.create_flow_version(flowIdentifier=flow_id)
                                
flow_version = response.get("version")
```
2. 次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで ListFlowVersions リクエストを行い、フローのすべてのバージョンを一覧表示します。
```
client.list_flow_versions(flowIdentifier=flow_id)
```
3. 次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで GetFlowVersion リクエストを行い、バージョンに関する情報を取得します。
```
client.get_flow_version(flowIdentifier=flow_id, flowVersion=flow_version)
```
作成したフローのバージョンを指すエイリアスを作成し、次のアクションでそのエイリアスに関する情報を取得します。
1. エイリアスを作成し、次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで CreateFlowAlias リクエストを作成することで、作成したバージョンを指定します。
```
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. 次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで ListFlowAliass リクエストを行い、フローのすべてのエイリアスを一覧表示します。
```
client.list_flow_aliases(flowIdentifier=flow_id)
```
3. 次のコードスニペットを実行して作成したエイリアスに関する情報を取得し、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで GetFlowAlias リクエストを行います。
```
client.get_flow_alias(flowIdentifier=flow_id, aliasIdentifier=flow_alias_id)
```

次のコードスニペットを実行して、Amazon Bedrock Agents Runtime クライアントを作成し、フローを呼び出します。リクエストはフローのプロンプトの変数を入力し、モデルからのレスポンスを返し、Amazon Bedrock エージェントのランタイムエンドポイントを使用して InvokeFlow リクエストを行います。


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("Flow invocation was successful! The output of the flow is as follows:\n")
    print(result['flowOutputEvent']['content']['document'])

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

応答は、3 曲で構成されるポップミュージックのプレイリストを返す必要があります。

次のアクションで作成したエイリアス、バージョン、フローを削除します。
1. 次のコードスニペットを実行してエイリアスを削除し、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで DeleteFlowAlias リクエストを行います。
```
client.delete_flow_alias(flowIdentifier=flow_id, aliasIdentifier=flow_alias_id)
```
2. 次のコードスニペットを実行してバージョンを削除し、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで DeleteFlowVersion リクエストを行います。
```
client.delete_flow_version(flowIdentifier=flow_id, flowVersion=flow_version)
```
3. 次のコードスニペットを実行してフローを削除し、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムのエンドポイントで DeleteFlow リクエストを行います。
```
client.delete_flow(flowIdentifier=flow_id)
```

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