Amazon Bedrock で AI プロンプトチェイニングを実行する

このサンプルプロジェクトでは、Amazon Bedrock と統合してプロンプトチェイニングを実行し、Amazon Bedrock を使用して高品質のチャットボットを構築するする方法を示しています。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、ステートマシンとサポート 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。

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 (LLM) を使用しています。このサンプルプロジェクトを正常に実行するには、Amazon Bedrock コンソールからこの LLM 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. テンプレートから作成を選択し、関連するスターターテンプレートを見つけます。[次へ] を選択して続行します。

3. テンプレートの使用方法を選択します。

   1. デモの実行 – 読み取り専用ステートマシンを作成します。レビュー後、ワークフローとすべての関連リソースを作成できます。

   2. これに基づいて構築する – は、独自のリソースでレビュー、カスタマイズ、デプロイできる編集可能なワークフロー定義を提供します。（関数やキューなどの関連リソースは自動的に作成されません）。

4. [テンプレートの使用] を選択して選択を続行します。

   注記

   アカウントにデプロイされたサービスには、標準料金が適用されます。

ステップ 2: デモステートマシンを実行する

デモの実行オプションを選択した場合、関連するすべてのリソースがデプロイされ、実行できるようになります。Build on it オプションを選択した場合は、カスタムワークフローを実行する前に、プレースホルダー値を設定し、追加のリソースを作成する必要があります。

1. [Deploy and run] (デプロイと実行) を選択します。

2. AWS CloudFormation スタックがデプロイされるまで待ちます。これには最大 10 分かかることがあります。

3. 実行開始オプションが表示されたら、入力を確認し、実行開始を選択します。

お疲れ様でした。

これで、ステートマシンのデモが実行できるようになります。グラフビューで状態を選択すると、入力、出力、変数、定義、イベントを確認できます。