SDK for SAP ABAP を使用した Amazon Bedrock ランタイムの例 - 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 SAP ABAP を使用した Amazon Bedrock ランタイムの例

次のコード例は、Amazon Bedrock ランタイムで AWS SDK for SAP ABAP 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。

モデルを呼び出す例

次のコード例は、Amazon Bedrock で Anthropic Claude 2.x を呼び出してテキストを生成する方法を示しています。

SDK for SAP ABAP
注記

の詳細については、「」を参照してください 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。

Anthropic Claude 2 基盤モデルを呼び出して、テキストを生成します。この例では、一部の NetWeaver バージョンでは利用できない /US2/CL_JSON の機能を使用しています。

"Claude V2 Input Parameters should be in a format like this: * { * "prompt":"\n\nHuman:\\nTell me a joke\n\nAssistant:\n", * "max_tokens_to_sample":2048, * "temperature":0.5, * "top_k":250, * "top_p":1.0, * "stop_sequences":[] * } DATA: BEGIN OF ls_input, prompt TYPE string, max_tokens_to_sample TYPE /aws1/rt_shape_integer, temperature TYPE /aws1/rt_shape_float, top_k TYPE /aws1/rt_shape_integer, top_p TYPE /aws1/rt_shape_float, stop_sequences TYPE /aws1/rt_stringtab, END OF ls_input. "Leave ls_input-stop_sequences empty. ls_input-prompt = |\n\nHuman:\\n{ iv_prompt }\n\nAssistant:\n|. ls_input-max_tokens_to_sample = 2048. ls_input-temperature = '0.5'. ls_input-top_k = 250. ls_input-top_p = 1. "Serialize into JSON with /ui2/cl_json -- this assumes SAP_UI is installed. DATA(lv_json) = /ui2/cl_json=>serialize( data = ls_input pretty_name = /ui2/cl_json=>pretty_mode-low_case ). TRY. DATA(lo_response) = lo_bdr->invokemodel( iv_body = /aws1/cl_rt_util=>string_to_xstring( lv_json ) iv_modelid = 'anthropic.claude-v2' iv_accept = 'application/json' iv_contenttype = 'application/json' ). "Claude V2 Response format will be: * { * "completion": "Knock Knock...", * "stop_reason": "stop_sequence" * } DATA: BEGIN OF ls_response, completion TYPE string, stop_reason TYPE string, END OF ls_response. /ui2/cl_json=>deserialize( EXPORTING jsonx = lo_response->get_body( ) pretty_name = /ui2/cl_json=>pretty_mode-camel_case CHANGING data = ls_response ). DATA(lv_answer) = ls_response-completion. CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex). WRITE / lo_ex->get_text( ). WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|. ENDTRY.

Anthropic Claude 2 基盤モデルを呼び出して、L2 高レベルクライアントを使用してテキストを生成します。

TRY. DATA(lo_bdr_l2_claude) = /aws1/cl_bdr_l2_factory=>create_claude_2( lo_bdr ). " iv_prompt can contain a prompt like 'tell me a joke about Java programmers'. DATA(lv_answer) = lo_bdr_l2_claude->prompt_for_text( iv_prompt ). CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex). WRITE / lo_ex->get_text( ). WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|. ENDTRY.
  • API の詳細については、InvokeModelAWS 「 SDK for SAP ABAP API リファレンス」の「」を参照してください。

次のコード例は、Amazon Bedrock で Stability.ai Stable Diffusion XL を呼び出してイメージを生成する方法を示しています。

SDK for SAP ABAP
注記

の詳細については、「」を参照してください 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。

Stability.ai Stable Diffusion XL 基盤モデルを呼び出して画像を生成します。

"Stable Diffusion Input Parameters should be in a format like this: * { * "text_prompts": [ * {"text":"Draw a dolphin with a mustache"}, * {"text":"Make it photorealistic"} * ], * "cfg_scale":10, * "seed":0, * "steps":50 * } TYPES: BEGIN OF prompt_ts, text TYPE /aws1/rt_shape_string, END OF prompt_ts. DATA: BEGIN OF ls_input, text_prompts TYPE STANDARD TABLE OF prompt_ts, cfg_scale TYPE /aws1/rt_shape_integer, seed TYPE /aws1/rt_shape_integer, steps TYPE /aws1/rt_shape_integer, END OF ls_input. APPEND VALUE prompt_ts( text = iv_prompt ) TO ls_input-text_prompts. ls_input-cfg_scale = 10. ls_input-seed = 0. "or better, choose a random integer. ls_input-steps = 50. DATA(lv_json) = /ui2/cl_json=>serialize( data = ls_input pretty_name = /ui2/cl_json=>pretty_mode-low_case ). TRY. DATA(lo_response) = lo_bdr->invokemodel( iv_body = /aws1/cl_rt_util=>string_to_xstring( lv_json ) iv_modelid = 'stability.stable-diffusion-xl-v0' iv_accept = 'application/json' iv_contenttype = 'application/json' ). "Stable Diffusion Result Format: * { * "result": "success", * "artifacts": [ * { * "seed": 0, * "base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgAAA.... * "finishReason": "SUCCESS" * } * ] * } TYPES: BEGIN OF artifact_ts, seed TYPE /aws1/rt_shape_integer, base64 TYPE /aws1/rt_shape_string, finishreason TYPE /aws1/rt_shape_string, END OF artifact_ts. DATA: BEGIN OF ls_response, result TYPE /aws1/rt_shape_string, artifacts TYPE STANDARD TABLE OF artifact_ts, END OF ls_response. /ui2/cl_json=>deserialize( EXPORTING jsonx = lo_response->get_body( ) pretty_name = /ui2/cl_json=>pretty_mode-camel_case CHANGING data = ls_response ). IF ls_response-artifacts IS NOT INITIAL. DATA(lv_image) = cl_http_utility=>if_http_utility~decode_x_base64( ls_response-artifacts[ 1 ]-base64 ). ENDIF. CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex). WRITE / lo_ex->get_text( ). WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|. ENDTRY.

Stability.ai Stable Diffusion XL 基盤モデルを呼び出して、L2 高レベルクライアントを使用して画像を生成します。

TRY. DATA(lo_bdr_l2_sd) = /aws1/cl_bdr_l2_factory=>create_stable_diffusion_10( lo_bdr ). " iv_prompt contains a prompt like 'Show me a picture of a unicorn reading an enterprise financial report'. DATA(lv_image) = lo_bdr_l2_sd->text_to_image( iv_prompt ). CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex). WRITE / lo_ex->get_text( ). WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|. ENDTRY.
  • API の詳細については、InvokeModelAWS 「 SDK for SAP ABAP API リファレンス」の「」を参照してください。