SDK for Python (Boto3) を使用する Amazon Bedrock の例 - AWS SDK コード例

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

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

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、関連するシナリオやサービス間の例ではアクションのコンテキストが確認できます。

「シナリオ」は、同じサービス内で複数の関数を呼び出して、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、 へのリンクが含まれています。このリンクには GitHub、コンテキスト内でコードをセットアップして実行する方法の手順が記載されています。

アクション

次の例は、GetFoundationModel を使用する方法を説明しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

には他にもがあります GitHub。AWS コード例リポジトリ で全く同じ例を見つけて、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、GetFoundationModelAWS 「 SDK for Python (Boto3) API リファレンス」の「」を参照してください。

次の例は、ListFoundationModels を使用する方法を説明しています。

SDK for Python (Boto3)
注記

には他にもがあります GitHub。AWS コード例リポジトリ で全く同じ例を見つけて、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、ListFoundationModelsAWS 「 SDK for Python (Boto3) API リファレンス」の「」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 Prompt Chaining シナリオではAWS Step Functions、、Amazon Bedrockエージェントを使用して、複雑でサーバーレス、かつ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トする方法を示します。これには、次の実例が含まれています。

  • 写真ブログの特定の新機能の分析を記述します。この例は、プロンプトのシンプルなシーケンシャル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します。この例は、AI が以前に生成したアイテム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休暇用の宿泊施設を作成します。この例では、複数の異なるプロンプトを並列化する方法を示します。

  • 映画プロデューサーとして動作している人間のユーザーに映画のアイデアを公開します。この例では、同じプロンプトを異なる推論パラメータで並列化する方法、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ます。

  • ユーザーが手持ちの薬剤に基づいて薬剤を計画します。この例では、プロンプトチェーンに 2 つの AI の会話を組み込む方法を示し、2 つの AI ペルソナが相互に議論して最終成果を向上させます。

  • 今日の最もトレンドの GitHub リポジトリを見つけて要約します。この例は、外部 APIs とやり取りする複数の AI エージェントを連鎖させる方法を示しています。

完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、「」の「 プロジェクト全体」を参照してくださいGitHub

この例で使用されているサービス
  • Amazon Bedrock

  • Amazon Bedrock ランタイム

  • Agents for Amazon Bedrock

  • Agents for Amazon Bedrock ランタイム

  • Step Functions