Amazon Bedrock で AI プロンプトチェーンを実行する

このサンプルプロジェクトでは、 と統合Amazon Bedrockして AI プロンプトチェーンを実行し、 を使用して高品質のチャットボットを構築する方法を示しますAmazon Bedrock。このプロジェクトでは、いくつかのプロンプトを連結し、指定された順序で解決します。これらのプロンプトを連鎖させることで、高度に精選された応答を提供するために使用される言語モデルの能力が強化されます。

このサンプルプロジェクトは、ステートマシン、サポート AWS リソースを作成し、関連するIAMアクセス許可を設定します。このサンプルプロジェクトでは、Step Functions のステートマシンと Amazon Bedrock の最適化されたサービスの統合について学んだり、独自のプロジェクトの出発点として使用する方法について説明します。

AWS CloudFormation テンプレートと追加リソース

このサンプルプロジェクトをデプロイするには、CloudFormation テンプレートを使用します。このテンプレートは、 に次のリソースを作成します AWS アカウント。

• Step Functions ステートマシン。

• ステートマシンの実行ロール。このロールは、ステートマシンが Amazon BedrockInvokeModelアクションなどの他の AWS サービス やリソースにアクセスするために必要なアクセス許可を付与します。

前提条件

このサンプルプロジェクトでは、Cohere Command の大規模言語モデル () を使用しますLLM。このサンプルプロジェクトを正常に実行するには、 Amazon BedrockコンソールLLMからこれへのアクセスを追加する必要があります。モデルアクセスを追加するには、次の操作を行います。

1. Amazon Bedrock コンソールを開きます。

2. ナビゲーションペインで、[モデルアクセス] を選択します。

3. [モデルアクセスの管理] を選択します。

4. [Cohere] のチェックボックスを選択します。

5. [アクセスをリクエスト] を選択します。[Cohere] モデルの [アクセス状態] には、[アクセスが付与されました] と表示されます。

ステップ 1: ステートマシンを作成してリソースをプロビジョニングする

1. Step Functions コンソールを開き、[ステートマシンの作成] を選択します。

2. 検索ボックスに bedrock と入力し、返された検索結果から [Bedrock で AI プロンプトチェイニングを実行] を選択します。

3. [次へ] を選択して続行します。

4. Step Functions は、選択したサンプルプロジェクト AWS サービス で使用される を一覧表示します。サンプルプロジェクトのワークフローグラフも表示されます。このプロジェクトを にデプロイ AWS アカウント するか、独自のプロジェクトを構築するための出発点として使用します。進める方法に応じて、[デモの実行] または [その上に構築する] を選択します。

   このサンプルプロジェクトは、以下のリソースをデプロイします。

   • AWS Step Functions ステートマシン

   • 関連する AWS Identity and Access Management （IAM) ロール

   以下の図は、[Bedrock で AI プロンプトチェイニングを実行] サンプルプロジェクトのワークフローグラフを示しています。

   

5. [テンプレートの使用] を選択して選択を続行します。

6. 次のいずれかを行います。

   • Build on it を選択した場合、Step Functions はワークフロープロトタイプを作成しますが、ワークフロー定義にリソースをデプロイしないため、ワークフロープロトタイプの構築を継続できます。

     Workflow Studio の ではデザインモード、ワークフロープロトタイプに状態を追加できます。または、 に切り替えコードモードて、統合されたコードエディタを使用して、Step Functions コンソールからステートマシンの Amazon ステートメント言語 (ASL) 定義を編集することもできます。

     重要

     ワークフロー を実行する前に、サンプルプロジェクトで使用されるリソースのプレースホルダー Amazon リソースネーム (ARN) を更新する必要がある場合があります。 ワークフローを実行

   • デモの実行 を選択した場合、Step Functions は、 AWS CloudFormation テンプレートを使用してそのテンプレート内の AWS リソースを にデプロイする読み取り専用プロジェクトを作成します AWS アカウント。コードモード を選択すると、ステートマシンの定義を表示できます。

     デプロイと実行を選択してプロジェクトをデプロイし、リソースを作成します。

     デプロイには、リソースとIAMアクセス許可が作成されるまでに最大 10 分かかる場合があることに注意してください。リソースのデプロイ中に、 AWS CloudFormation スタック ID リンクを開いて、プロビジョニングされているリソースを確認できます。

     すべてのリソースが作成されると、コンソールのステートマシンページにプロジェクトが表示されます。

     重要

     CloudFormation テンプレートで使用されるサービスごとに、標準料金が適用される場合があります。

ステップ 2: ステートマシンを実行する

1. [ステートマシン] ページで、サンプルプロジェクトを選択します。

2. サンプルプロジェクトページで、[実行を開始] を選択します。

3. [実行を開始] ダイアログボックスで、以下の操作を行います。

   1. （オプション) 実行を識別するには、名前を指定するか、デフォルトで生成された実行名 を使用します。

      注記

      Step Functions は、 ASCII以外の文字を含むステートマシン、実行、アクティビティ、およびラベルの名前を受け入れます。文字ASCII以外の名前は Amazon では機能しないため CloudWatch、 ASCII でメトリクスを追跡できるように、文字のみを使用することをお勧めします CloudWatch。

   2. （オプション) 入力ボックスに、ワークフローを実行するための入力値を JSON形式で入力します。

      [デモの実行] を選択した場合、実行入力を入力する必要はありません。

      注記

      デプロイしたデモプロジェクトに事前入力された実行入力データが含まれている場合は、その入力を使用してステートマシンを実行します。

   3. [実行のスタート] を選択します。

   4. Step Functions コンソールから実行 ID のタイトルが付いたページが表示されます。このページは、[実行の詳細] ページと呼ばれます。このページでは、実行の進行中または完了後に実行結果を確認できます。

      実行結果を確認するには、[グラフビュー] で個々の状態を選択し、ステップの詳細 ペインの個々のタブを選択すると、入力、出力、定義などの各状態の詳細がそれぞれ表示されます。[実行の詳細] ページに表示できる実行情報の詳細については、「[実行の詳細] ページ - インターフェイスの概要」を参照してください。