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SDK for Python (Boto3) を使用する Amazon Bedrock の例

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SDK for Python (Boto3) を使用する Amazon Bedrock の例 - AWS SDK コードの例
アクションシナリオ

Doc AWS SDK Examples GitHub リポジトリには、他にも SDK の例があります。 AWS

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

Doc AWS SDK Examples GitHub リポジトリには、他にも SDK の例があります。 AWS

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

次のコード例は、Amazon Bedrock AWS SDK for Python (Boto3) で を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。

アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。

「シナリオ」は、1 つのサービス内から、または他の AWS のサービスと組み合わせて複数の関数を呼び出し、特定のタスクを実行する方法を示すコード例です。

各例には完全なソースコードへのリンクが含まれており、コードの設定方法と実行方法に関する手順を確認できます。

開始方法

次のコード例は、Amazon Bedrock の使用を開始する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。


"""
Lists the available Amazon Bedrock models.
"""
import logging
import json
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError


logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)


def list_foundation_models(bedrock_client):
    """
    Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models.

    :return: The list of available bedrock foundation models.
    """

    try:
        response = bedrock_client.list_foundation_models()
        models = response["modelSummaries"]
        logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
        return models

    except ClientError:
        logger.error("Couldn't list foundation models.")
        raise


def main():
    """Entry point for the example. Uses the AWS SDK for Python (Boto3)
    to create an Amazon Bedrock client. Then lists the available Bedrock models
    in the region set in the callers profile and credentials.
    """

    bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock")

    fm_models = list_foundation_models(bedrock_client)
    for model in fm_models:
        print(f"Model: {model['modelName']}")
        print(json.dumps(model, indent=2))
        print("---------------------------\n")

    logger.info("Done.")


if __name__ == "__main__":
    main()

  • API の詳細については、AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンスの「ListFoundationModels」を参照してください。

次のコード例は、Amazon Bedrock の使用を開始する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。


"""
Lists the available Amazon Bedrock models.
"""
import logging
import json
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError


logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)


def list_foundation_models(bedrock_client):
    """
    Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models.

    :return: The list of available bedrock foundation models.
    """

    try:
        response = bedrock_client.list_foundation_models()
        models = response["modelSummaries"]
        logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
        return models

    except ClientError:
        logger.error("Couldn't list foundation models.")
        raise


def main():
    """Entry point for the example. Uses the AWS SDK for Python (Boto3)
    to create an Amazon Bedrock client. Then lists the available Bedrock models
    in the region set in the callers profile and credentials.
    """

    bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock")

    fm_models = list_foundation_models(bedrock_client)
    for model in fm_models:
        print(f"Model: {model['modelName']}")
        print(json.dumps(model, indent=2))
        print("---------------------------\n")

    logger.info("Done.")


if __name__ == "__main__":
    main()

  • API の詳細については、AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンスの「ListFoundationModels」を参照してください。

アクション

次のコード例は、GetFoundationModel を使用する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

基盤モデルに関する詳細を取得します。

    def get_foundation_model(self, model_identifier):
        """
        Get details about an Amazon Bedrock foundation model.

        :return: The foundation model's details.
        """

        try:
            return self.bedrock_client.get_foundation_model(
                modelIdentifier=model_identifier
            )["modelDetails"]
        except ClientError:
            logger.error(
                f"Couldn't get foundation models details for {model_identifier}"
            )
            raise

  • API の詳細については、「AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス」の「GetFoundationModel」を参照してください。

次のコード例は、GetFoundationModel を使用する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

基盤モデルに関する詳細を取得します。

    def get_foundation_model(self, model_identifier):
        """
        Get details about an Amazon Bedrock foundation model.

        :return: The foundation model's details.
        """

        try:
            return self.bedrock_client.get_foundation_model(
                modelIdentifier=model_identifier
            )["modelDetails"]
        except ClientError:
            logger.error(
                f"Couldn't get foundation models details for {model_identifier}"
            )
            raise

  • API の詳細については、「AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンス」の「GetFoundationModel」を参照してください。

次のコード例は、ListFoundationModels を使用する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

利用可能な Amazon Bedrock 基盤モデルを一覧表示します。

    def list_foundation_models(self):
        """
        List the available Amazon Bedrock foundation models.

        :return: The list of available bedrock foundation models.
        """

        try:
            response = self.bedrock_client.list_foundation_models()
            models = response["modelSummaries"]
            logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
            return models

        except ClientError:
            logger.error("Couldn't list foundation models.")
            raise

  • API の詳細については、AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンスの「ListFoundationModels」を参照してください。

次のコード例は、ListFoundationModels を使用する方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、AWS コード例リポジトリでの設定と実行の方法を確認してください。

利用可能な Amazon Bedrock 基盤モデルを一覧表示します。

    def list_foundation_models(self):
        """
        List the available Amazon Bedrock foundation models.

        :return: The list of available bedrock foundation models.
        """

        try:
            response = self.bedrock_client.list_foundation_models()
            models = response["modelSummaries"]
            logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
            return models

        except ClientError:
            logger.error("Couldn't list foundation models.")
            raise

  • API の詳細については、AWS SDK for Python (Boto3) API リファレンスの「ListFoundationModels」を参照してください。

シナリオ

次のコード例は、Amazon Bedrock と Step Functions を使用して生成 AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションする方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)

Amazon Bedrock Serverless のプロンプトチェイニングシナリオは、AWS Step Functions、Amazon Bedrock、および https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html を使用して、複雑でサーバーレス、高度にスケーラブルな生成 AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションする方法を示しています。これには、次の実際の例が含まれています。

  • 文学ブログの特定の小説の分析を行う。この例では、プロンプトのシンプルでシーケンシャルなチェーンを示しています。

  • 特定のトピックに関する短いストーリーを生成する。この例では、AI が以前に生成した項目のリストを繰り返し処理する方法を示しています。

  • 特定の目的地への週末の旅程を作成する。この例では、複数の個別のプロンプトを並列化する方法を示しています。

  • 映画のプロデューサーに映画のアイデアを提案する。この例では、異なる推論パラメータを使用して同じプロンプトを並列化する方法、チェーン内の前のステップにバックトラックする方法、ワークフローの一部として人間の入力を含める方法を示しています。

  • ユーザーの手元にある材料に基づいて料理を計画する。この例では、プロンプトチェーンが 2 つの異なる AI 会話を組み込んで、2 つの AI ペルソナが相互に議論を行い、最終的な結果を改善する方法を示しています。

  • 当日中で最も人気のある GitHub リポジトリを検索して要約する。この例では、外部 API とやり取りする複数の AI エージェントをチェーンさせる方法を示しています。

完全なソースコードと設定および実行の手順については、GitHub で完全なプロジェクトを参照してください。

この例で使用されているサービス

  • Amazon Bedrock

  • Amazon Bedrock ランタイム

  • Amazon Bedrock エージェント

  • Amazon Bedrock エージェントランタイム

  • Step Functions

次のコード例は、Amazon Bedrock と Step Functions を使用して生成 AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションする方法を示しています。

SDK for Python (Boto3)

Amazon Bedrock Serverless のプロンプトチェイニングシナリオは、AWS Step Functions、Amazon Bedrock、および https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html を使用して、複雑でサーバーレス、高度にスケーラブルな生成 AI アプリケーションを構築およびオーケストレーションする方法を示しています。これには、次の実際の例が含まれています。

  • 文学ブログの特定の小説の分析を行う。この例では、プロンプトのシンプルでシーケンシャルなチェーンを示しています。

  • 特定のトピックに関する短いストーリーを生成する。この例では、AI が以前に生成した項目のリストを繰り返し処理する方法を示しています。

  • 特定の目的地への週末の旅程を作成する。この例では、複数の個別のプロンプトを並列化する方法を示しています。

  • 映画のプロデューサーに映画のアイデアを提案する。この例では、異なる推論パラメータを使用して同じプロンプトを並列化する方法、チェーン内の前のステップにバックトラックする方法、ワークフローの一部として人間の入力を含める方法を示しています。

  • ユーザーの手元にある材料に基づいて料理を計画する。この例では、プロンプトチェーンが 2 つの異なる AI 会話を組み込んで、2 つの AI ペルソナが相互に議論を行い、最終的な結果を改善する方法を示しています。

  • 当日中で最も人気のある GitHub リポジトリを検索して要約する。この例では、外部 API とやり取りする複数の AI エージェントをチェーンさせる方法を示しています。

完全なソースコードと設定および実行の手順については、GitHub で完全なプロジェクトを参照してください。

この例で使用されているサービス

  • Amazon Bedrock

  • Amazon Bedrock ランタイム

  • Amazon Bedrock エージェント

  • Amazon Bedrock エージェントランタイム

  • Step Functions

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