Amazon Bedrock을 사용하여 AI 프롬프트 체이닝을 수행하십시오.

이 샘플 프로젝트는 다음과 통합하는 방법을 보여줍니다.Amazon Bedrock 다음을 사용하여 AI 프롬프트 체인을 수행하고 고품질 챗봇을 구축하십시오.Amazon Bedrock. 프로젝트는 몇 가지 프롬프트를 연결하여 제공된 순서대로 해결합니다. 이러한 프롬프트를 연결하면 고도로 엄선된 응답을 제공하는 데 사용되는 언어 모델의 기능이 향상됩니다.

이 샘플 프로젝트는 지원하는 스테이트 머신을 생성합니다. AWS 리소스 및 관련 IAM 권한 구성 이 샘플 프로젝트를 살펴보고 사용에 대해 알아보십시오.Amazon Bedrock 최적화된 서비스 통합 Step Functions 스테이트 머신을 사용하거나 자체 프로젝트의 출발점으로 사용할 수 있습니다.

AWS CloudFormation 템플릿 및 추가 리소스

a를 사용합니다.CloudFormation 템플릿을 사용하여 이 샘플 프로젝트를 배포할 수 있습니다. 이 템플릿은 다음과 같은 리소스를 사용자 사이트에 생성합니다. AWS 계정:

• A Step Functions 스테이트 머신.

• 상태 시스템에 대한 실행 역할. 이 역할은 상태 머신이 다른 시스템에 액세스하는 데 필요한 권한을 부여합니다. AWS 서비스 및 다음과 같은 리소스 Amazon Bedrock InvokeModel조치.

사전 조건

이 샘플 프로젝트는 Cohere Command 대형 언어 모델 (LLM) 을 사용합니다. 이 샘플 프로젝트를 성공적으로 실행하려면 LLM 에서 이 샘플 프로젝트에 대한 액세스 권한을 추가해야 합니다.Amazon Bedrock 콘솔. 모델 액세스 권한을 추가하려면 다음 내용을 따릅니다.

1. Amazon Bedrock 콘솔을 엽니다.

2. 기본 탐색 창에서 모델 액세스를 선택합니다.

3. 모델 액세스 관리를 선택합니다.

4. Cohere 옆의 확인란을 선택합니다.

5. 액세스 요청을 선택합니다. Cohere 모델의 액세스 상태는 액세스 권한 부여됨으로 표시됩니다.

1단계: 상태 시스템 만들기

1. Step Functions 콘솔을 열고 상태 시스템 생성을 선택합니다.

2. 검색 bedrock 상자에 입력한 다음 AI 프롬프트 체인 수행을 선택합니다.Bedrock반환된 검색 결과에서

3. 다음을 선택하여 계속 진행합니다.

4. 데모 실행을 선택하여 읽기 전용 및 ready-to-deploy 워크플로를 생성하거나 Build on it를 선택하여 빌드하고 나중에 배포할 수 있는 편집 가능한 상태 머신 정의를 생성합니다.

   이 샘플 프로젝트는 다음 리소스를 배포합니다.

   • 원래 요청 ping에 대한 AWS Step Functions 상태 시스템

   • 관련 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할

   다음 이미지는 다음을 사용한 AI 프롬프트 체인 수행의 워크플로 그래프를 보여줍니다.Bedrock샘플 프로젝트:

   

5. 템플릿 사용을 선택하여 계속 선택합니다.

다음 단계는 이전 선택에 따라 달라집니다.

1. 데모 실행 — 에서 배포한 리소스로 읽기 전용 프로젝트를 만들기 전에 상태 머신을 검토할 수 있습니다. AWS CloudFormation 다음 주소로 AWS 계정.

   상태 머신 정의를 볼 수 있으며 준비가 되면 Deploy and run을 선택하여 프로젝트를 배포하고 리소스를 생성할 수 있습니다.

   배포하는 데 리소스 및 권한을 생성하는 데 최대 10분이 걸릴 수 있습니다. Stack ID 링크를 사용하여 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. AWS CloudFormation.

   배포가 완료되면 콘솔에서 새 상태 머신을 확인할 수 있습니다.

2. 기반 구축 — 워크플로 정의를 검토하고 편집할 수 있습니다. 사용자 지정 워크플로를 실행하기 전에 샘플 프로젝트에서 자리 표시자의 값을 설정해야 할 수도 있습니다.

참고

계정에 배포된 서비스에는 표준 요금이 적용될 수 있습니다.

2단계: 상태 시스템 실행

1. 상태 시스템 페이지에서 샘플 프로젝트를 선택합니다.

2. 샘플 프로젝트 페이지에서 실행 시작을 선택합니다.

3. 실행 시작 대화 상자에서 다음을 수행합니다.

   1. (선택 사항) 생성된 기본값을 재정의하려면 사용자 지정 실행 이름을 입력합니다.

      ASCII비이름 및 로깅

      Step Functions는 ASCII -자가 아닌 문자를 포함하는 상태 머신, 실행, 액티비티 및 레이블의 이름을 허용합니다. CloudWatchAmazon에서는 이러한 문자를 사용할 수 없으므로 지표를 추적할 수 있도록 ASCII 문자만 사용하는 것이 좋습니다 CloudWatch.

   2. (선택 사항) 입력 상자에 입력 값을 로 입력합니다JSON. 데모를 실행 중인 경우 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

   3. 실행 시작을 선택합니다.

   Step Functions 콘솔은 그래프 보기에서 상태를 선택하여 단계 세부 정보 창에서 관련 정보를 탐색할 수 있는 실행 세부 정보 페이지로 안내합니다.