Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Referenzen/Fortgeschritten
Hier finden Sie Referenzmaterialien, Tutorials und Ressourcen zur Fehlerbehebung für Amazon Bedrock:
| Ressource | Description |
| --- | --- |
| [Wichtige Begriffe](key-definitions.md) | Grundlegende generative KI und Amazon Bedrock-Terminologie |
| [Amazon Bedrock mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md) | SDKs und Unterstützung für Programmiersprachen |
| [Beheben der API-Fehlercodes von Amazon Bedrock](troubleshooting-api-error-codes.md) | Häufige API-Fehler und -Lösungen |
| [Detaillierte Einführung in die Nutzung von Konsole und API](detailed-getting-started.md) | Detaillierte Anleitungen zur Konsolen- und API-Einrichtung |
| [Tutorial: Erstellen eines Flows, der Hypothekenanträge verarbeitet](getting-started-mortgage-flow.md) | Tutorial: Erstellen Sie einen Verarbeitungsablauf für Hypotheken |
| [Dokumentverlauf für das Amazon-Bedrock-Benutzerhandbuch](doc-history.md) | Revisionsverlauf des Dokuments |
# Wichtige Begriffe
In diesem Kapitel wird die Terminologie erklärt, anhand derer Sie verstehen, was Amazon Bedrock bietet und wie es funktioniert. Lesen Sie sich die folgende Liste durch, um die generative KI-Terminologie und die grundlegenden Funktionen von Amazon Bedrock zu verstehen:
+ **Basismodell (FM)** – Ein KI-Modell mit einer Vielzahl von Parametern, das mit einer riesigen Menge unterschiedlicher Daten trainiert wurde. Ein Basismodell kann verschiedene Antworten für zahlreiche Anwendungsfälle generieren. Basismodelle können Text oder Bilder generieren und Eingaben auch in *Einbettungen* konvertieren. Weitere Hinweise zu Basismodellen finden Sie unter [Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock](models-supported.md).
+ **Basismodell** – Ein Basismodell, das von einem Anbieter als Paket geliefert wird und sofort einsatzbereit ist. Amazon Bedrock bietet eine Vielzahl branchenführender Basismodelle von führenden Anbietern. Weitere Informationen finden Sie unter [Unterstützte Basismodelle in Amazon Bedrock](models-supported.md).
+ **Modellinferenz** – Der Prozess, bei dem ein Basismodell aus einer bestimmten Eingabe (Prompt) eine Ausgabe (Antwort) generiert. Weitere Informationen finden Sie unter [So senden Sie Prompts und generieren Antworten mithilfe der Modellinferenz](inference.md).
+ **Prompt** – Eine Eingabe, die einem Modell zur bereitgestellt wird, um es bei der Generierung einer geeigneten Antwort oder Ausgabe anzuleiten. Ein Text-Prompt kann beispielsweise aus einer einzigen Zeile bestehen, auf die das Modell reagieren muss, oder er kann detaillierte Anweisungen oder eine Aufgabe enthalten, die das Modell ausführen soll. Der Prompt kann den Kontext der Aufgabe, Beispiele für Ausgaben oder Text enthalten, den ein Modell in seiner Antwort verwenden soll. Mithilfe von Prompts können Aufgaben wie Klassifizierung, Beantwortung von Fragen, Codegenerierung, kreatives Schreiben und mehr ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Prompt-Engineering-Konzepte](prompt-engineering-guidelines.md).
+ **Token** – Eine Abfolge von Zeichen, die ein Modell als eine einzige Bedeutungseinheit interpretieren oder vorhersagen kann. Bei Textmodellen könnte ein Token beispielsweise nicht nur einem Wort entsprechen, sondern auch einem Teil eines Wortes mit grammatikalischer Bedeutung (wie „-et“), einem Satzzeichen (wie „?“) oder eine gebräuchliche Wortgruppe (wie „sehr viel“) darstellen.
+ **Modellparameter** – Werte, die ein Modell und sein Verhalten bei der Interpretation von Eingaben und der Generierung von Antworten definieren. Modellparameter werden von Anbietern gesteuert und aktualisiert. Sie können Modellparameter auch aktualisieren, um mithilfe der *Modellanpassung* ein neues Modell zu erstellen.
+ **Inferenzparameter** – Werte, die während der **Modellinferenz** angepasst werden können, um eine Antwort zu beeinflussen. Inferenzparameter können beeinflussen, wie unterschiedlich die Antworten sind, und können auch die Länge einer Antwort oder das Auftreten bestimmter Sequenzen einschränken. Weitere Informationen und Definitionen bestimmter Inferenzparameter finden Sie unter [So beeinflussen Sie die Antwortgenerierung mit Inferenzparametern](inference-parameters.md).
+ **Playground** — Eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, AWS-Managementkonsole in der Sie mit der Ausführung von Modellinferenzen experimentieren können, um sich mit Amazon Bedrock vertraut zu machen. Verwenden Sie den Playground, um die Auswirkungen verschiedener Modelle, Konfigurationen und Inferenzparameter auf die Antworten zu testen, die für verschiedene von Ihnen eingegebene Prompts generiert wurden. Weitere Informationen finden Sie unter [Generieren von Antworten in der Konsole mithilfe von Playgrounds](playgrounds.md).
+ **Einbettung** – Der Prozess der Verdichtung von Informationen durch Umwandlung von Eingaben in einen Vektor numerischer Werte, sogenannte **Einbettungen**, um die Ähnlichkeit zwischen verschiedenen Objekten mithilfe einer gemeinsamen numerischen Darstellung zu vergleichen. So können beispielsweise Sätze verglichen werden, um ihre Ähnlichkeiten in der Bedeutung zu ermitteln; Bilder können auf visuelle Ähnlichkeiten untersucht werden, oder es können Texte und Bilder verglichen werden, um festzustellen, ob sie füreinander relevant sind. Sie können Text- und Bildeingaben auch zu einem gemittelten Einbettungsvektor kombinieren, wenn dies für Ihren Anwendungsfall relevant ist. Weitere Informationen erhalten Sie unter [So senden Sie Prompts und generieren Antworten mithilfe der Modellinferenz](inference.md) und [Abrufen von Daten und Generieren von KI-Antworten mit Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock](knowledge-base.md).
+ **Orchestrierung** – Der Prozess der Koordinierung zwischen Basismodellen und Unternehmensdaten und -anwendungen zur Ausführung einer Aufgabe. Weitere Informationen finden Sie unter [Automatisieren von Aufgaben in einer Anwendung mithilfe von KI-Agenten](agents.md).
+ **Agent** – Eine Anwendung, die mithilfe eines Basismodells Orchestrierungen durchführt, indem sie Eingaben zyklisch interpretiert und Ausgaben erzeugt. Ein Agent kann verwendet werden, um Kundenanfragen auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter [Automatisieren von Aufgaben in einer Anwendung mithilfe von KI-Agenten](agents.md).
+ **Retrieval Augmented Generation (RAG)** – Der Prozess umfasst:
1. Die Abfrage von Informationen aus einer Datenquelle
1. Die Erweiterung eines Prompts mit diese Informationen, um dem Basismodell einen besseren Kontext bereitzustellen
1. Verbesserung der Antwort des Basismodells durch Nutzung des zusätzlichen Kontexts
Weitere Informationen finden Sie unter [Abrufen von Daten und Generieren von KI-Antworten mit Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock](knowledge-base.md).
+ **Modellanpassung** – Der Prozess, bei dem Trainingsdaten verwendet werden, um die Modellparameterwerte in einem Basismodell anzupassen, um ein **benutzerdefiniertes Modell** zu erstellen. Zu den Beispielen für die Anpassung von Modellen gehört die **Feinabstimmung**, bei der beschriftete Daten (Eingaben und entsprechende Ausgaben) zur Anpassung der Modellparameter verwendet werden. Weitere Informationen zu den in Amazon Bedrock verfügbaren Techniken zur Modellanpassung finden Sie unter [Anpassen des Modells für eine bessere Leistung im jeweiligen Anwendungsfall](custom-models.md).
+ **Hyperparameter** – Werte, die für die **Modellanpassung** angepasst werden können, um den Trainingsprozess und damit das benutzerdefinierte Ausgabemodell zu steuern. Weitere Informationen und Definitionen bestimmter Hyperparameter finden Sie unter [Hyperparameter für benutzerdefinierte Modelle](custom-models-hp.md).
+ **Modellbewertung** – Der Prozess der Bewertung und des Vergleichs der Modellergebnisse, um das Modell zu bestimmen, das für einen Anwendungsfall am besten geeignet ist. Weitere Informationen finden Sie unter [Die Leistung von Amazon-Bedrock-Ressourcen bewerten](evaluation.md).
+ **Bereitgestellter Durchsatz** — Ein Durchsatzniveau, das Sie für ein Basismodell oder ein benutzerdefiniertes Modell erwerben, um die Anzahl der bei der and/or Modellinferenz verarbeiteten Token zu erhöhen. Wenn Sie bereitgestellten Durchsatz für ein Modell erwerben, wird ein **bereitgestelltes Modell** erstellt, das zur Durchführung von Modellinferenzen verwendet werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter [Erhöhen Sie die Kapazität für den Modellaufruf mit Provisioned Throughput in Amazon Bedrock](prov-throughput.md).
# Amazon Bedrock mit einem AWS SDK verwenden
AWS Software Development Kits (SDKs) sind für viele beliebte Programmiersprachen verfügbar. Jedes SDK bietet eine API, Codebeispiele und Dokumentation, die es Entwicklern erleichtern, Anwendungen in ihrer bevorzugten Sprache zu erstellen.
| SDK-Dokumentation | Codebeispiele |
| --- | --- |
| [AWS SDK für C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-cpp) | [AWS SDK für C\$1\$1 Codebeispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp) |
| [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli) | [AWS CLI Code-Beispiele](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/cli_2_code_examples.html) |
| [AWS SDK für Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go) | [AWS SDK für Go Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/gov2) |
| [AWS SDK für Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java) | [AWS SDK für Java Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2) |
| [AWS SDK für JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript) | [AWS SDK für JavaScript Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3) |
| [AWS SDK für Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-kotlin) | [AWS SDK für Kotlin Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin) |
| [AWS SDK für .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net) | [AWS SDK für .NET Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3) |
| [AWS SDK für PHP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-php) | [AWS SDK für PHP Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php) |
| [AWS -Tools für PowerShell](https://docs.aws.amazon.com/powershell) | [AWS -Tools für PowerShell Code-Beispiele](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/powershell_5_code_examples.html) |
| [AWS SDK für Python (Boto3)](https://docs.aws.amazon.com/pythonsdk) | [AWS SDK für Python (Boto3) Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python) |
| [AWS SDK für Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby) | [AWS SDK für Ruby Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby) |
| [AWS SDK für Rust](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-rust) | [AWS SDK für Rust Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1) |
| [AWS SDK für SAP ABAP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sapabap) | [AWS SDK für SAP ABAP Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap) |
| [AWS SDK für Swift](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-swift) | [AWS SDK für Swift Code-Beispiele](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift) |
**Beispiel für die Verfügbarkeit**
Sie können nicht finden, was Sie brauchen? Fordern Sie ein Codebeispiel an, indem Sie unten den Link **Provide feedback** (Feedback geben) auswählen.
# Beheben der API-Fehlercodes von Amazon Bedrock
Dieser Abschnitt enthält detaillierte Informationen zu den häufigsten Fehlern, die bei der Verwendung von Amazon Bedrock auftreten können APIs, zur Fehlerursache und zur Lösung des Fehlers.
## AccessDeniedException
**HTTP-Statuscode: **403
**Ursache:** Sie verfügen nicht über die erforderlichen Berechtigungen, um die angefragte Aktion durchzuführen.
**Lösung:**
+ Überprüfen Sie, ob Ihr IAM-Benutzer oder Ihre IAM-Rolle über die erforderlichen Berechtigungen für die Aktion verfügt, die Sie versuchen auszuführen.
+ Wenn Sie temporäre Sicherheitsanmeldeinformationen verwenden, stellen Sie sicher, dass diese nicht abgelaufen sind.
## FTUFormNotFilled
**HTTP-Statuscode: **404
**Ursache:** Für dieses Konto wurden keine Details zum Modellanwendungsfall übermittelt.
**Lösung:**
+ Füllen Sie das Formular mit den Details zum Anthropic-Anwendungsfall aus, bevor Sie das Modell verwenden.
## IncompleteSignature
**HTTP-Statuscode: **400
**Ursache:** Die Anforderungssignatur entspricht nicht den Standards. AWS
**Lösung:**
+ Stellen Sie sicher, dass Sie eine AWS SDK-Version verwenden, die Amazon Bedrock unterstützt.
+ Stellen Sie sicher, dass Ihre AWS Zugriffsschlüssel-ID und Ihr geheimer Schlüssel korrekt konfiguriert sind.
+ Wenn Sie Anforderungen manuell signieren, empfehlen wir Ihnen, Ihren Signaturberechnungsprozess noch einmal zu überprüfen.
## InternalFailure
**HTTP-Statuscode:** 500
**Ursache:** Die Anforderungsverarbeitung ist aufgrund eines Serverfehlers fehlgeschlagen.
**Lösung:**
+ [Um die Zuverlässigkeit zu erhöhen AWS , empfehlen wir die Verwendung von [Wiederholungsversuchen mit exponentiellem Backoff und zufälligem](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) Jitter.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
+ Wenn das Problem weiterhin besteht, wenden Sie sich an das [AWS Support Center](https://aws.amazon.com/support) und geben Sie Einzelheiten zu Ihrer Anforderung und dem aufgetretenen Fehler an.
## InvalidAction
**HTTP-Statuscode: **400
**Ursache: **Die angeforderte Aktion oder Operation ist ungültig.
**Lösung:**
+ Wir empfehlen, die Schreibweise und Formatierung des Aktionsnamens in Ihrer Anforderung zu überprüfen.
+ Stellen Sie sicher, dass der Aktionsaufruf von Amazon Bedrock unterstützt wird und korrekt dokumentiert ist, wie in der [Referenz zur Amazon-Bedrock-API](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_Operations.html) gezeigt.
+ Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste up-to-date Version des AWS SDK oder der CLI verwenden.
## InvalidClientTokenId
**HTTP-Statuscode: **403
**Ursache:** Das angegebene X.509-Zertifikat oder die angegebene AWS Zugriffsschlüssel-ID ist in unseren Aufzeichnungen nicht vorhanden.
**Lösung:**
+ Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige AWS Zugriffsschlüssel-ID verwenden.
+ Wenn Sie kürzlich neue Zugriffsschlüssel erstellt haben, stellen Sie sicher, dass Sie die neuen Anmeldeinformationen und nicht die alten verwenden.
## AWS Marketplace-Vereinbarung ist innerhalb von 15 Minuten gescheitert
**HTTP-Statuscode: **403
**Ursache:** Die AWS Marketplace-Vereinbarung ist aufgrund eines zugrunde liegenden Problems gescheitert.
**Lösung:**
+ Überprüfen Sie die Fehlermeldung und beheben Sie das zugrunde liegende Problem. Häufige zugrunde liegende Probleme sind ungültige Zahlungsfehler und eingeschränkte Geolokalisierung.
+ Informationen zu ungültigen Zahlungsfehlern finden Sie unter [Einschränkungen für Kredit- und Debitkartenkäufe für AISPL-Kunden, die AWS Marketplace und INVALID\$1PAYMENT\$1INSTRUMENT verwenden](https://aws-blogs-prod.amazon.com/awsmarketplace/restriction-on-credit-and-debit-card-purchases-for-aispl-customers-using-aws-marketplace/)[, nachdem](https://repost.aws/questions/QU0UOsutrWSSS4nOqgHcIUJg/invalid-payment-instrument-after-requesting-model-access-in-amazon-bedrock) Sie den Modellzugriff in Amazon Bedrock beantragt haben. .
## AWS Marketplace-Vereinbarung steht nach 15 Minuten noch aus
**HTTP-Statuscode: **403
**Ursache:** Die AWS Marketplace-Vereinbarung war nicht erfolgreich und es sind 15 Minuten vergangen, seit die Anfrage gestellt wurde.
**Lösung:**
+ Wiederholen Sie die Anforderung alle 15 Minuten. Wenn das Problem weiterhin besteht, wenden Sie sich an das [AWS Support Center](https://aws.amazon.com/support) und geben Sie Einzelheiten zu Ihrer Anforderung und dem aufgetretenen Fehler an.
## MPAgreementBeingCreated
**HTTP-Statuscode: **403
**Ursache:** Ihr Konto ist nicht berechtigt, auf dieses Modell zuzugreifen. Ihr AWS Marketplace-Abonnement für dieses Modell wird noch bearbeitet
**Lösung:**
+ Versuchen Sie es nach 15 Minuten erneut.
## NotAuthorized
**HTTP-Statuscode: **400
**Ursache: **Sie haben keine Berechtigung zum Ausführen dieser Aktion.
**Lösung:**
+ Überprüfen Sie Ihre IAM-Berechtigungen und stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Rechte verfügen, um die angeforderte Aktion auf Amazon-Bedrock-Ressourcen durchzuführen.
+ Wenn Sie eine IAM-Rolle verwenden, stellen Sie sicher, dass die Rolle über die entsprechenden Berechtigungen und Vertrauensbeziehungen verfügt.
+ Suchen Sie nach Unternehmensrichtlinien oder SCP, die Ihren Zugriff einschränken könnten.
## RequestExpired
**HTTP-Statuscode: **400
**Ursache:** Die Anforderung ist aufgrund abgelaufener Zeitstempel nicht mehr gültig.
**Lösung:**
+ Stellen Sie sicher, dass Ihre Systemuhr korrekt mit einer zuverlässigen Zeitquelle synchronisiert ist.
+ Wenn Sie Anforderungen aus verschiedenen Zeitzonen senden, achten Sie auf mögliche Abweichungen bei den Zeitstempeln.
## ServiceUnavailable
**HTTP-Statuscode:** 503
**Ursache:** Der Service kann die Anforderung vorübergehend nicht bearbeiten. 503-Fehler werden für die reguläre Drosselung verwendet.
**Lösung:**
+ [Um die Zuverlässigkeit zu erhöhen AWS , empfehlen wir die Verwendung von [Wiederholungsversuchen mit exponentiellem Backoff und zufälligem](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) Jitter.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
+ AWS-Region Falls das Problem in Ihrer aktuellen Region weiterhin besteht, sollten Sie in Erwägung ziehen, zu einer anderen Version zu wechseln. Verschiedene Regionen können unterschiedliche Auslastungs- und Verfügbarkeitsniveaus aufweisen.
+ [Verwenden Sie regionsübergreifende Inferenz](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html), um ungeplante Datenverkehrsspitzen nahtlos zu bewältigen, indem Sie Rechenleistung für verschiedene Bereiche nutzen. AWS-Regionen
+ Wenn Sie hohe Durchsatzanforderungen haben, empfehlen wir Ihnen, [Bereitgestellter Durchsatz](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html) für Ihren Anwendungsfall zu untersuchen.
**Best Practices**
+ Stellen Sie sicher, dass Ihre Anwendung 503-Statuscodes in Ihrer Fehlerbehandlungs- und Wiederholungslogik angemessen verarbeiten kann.
+ Suchen Sie im AWS Service Health Dashboard nach angekündigten Problemen oder geplanten Wartungsarbeiten, die sich auf den Service auswirken könnten.
Wenn Sie häufig auf 503-Fehler stoßen oder diese Ihren Betrieb erheblich beeinträchtigen, wenden Sie sich bitte an den [AWS Support](https://aws.amazon.com/support), um weitere Unterstützung und Anleitungen zu erhalten, die auf Ihren speziellen Anwendungsfall zugeschnitten sind.
## ThrottlingException
**HTTP-Statuscode:** 429
**Ursache:** Die Anforderung wurde abgelehnt, da die Kontokontingente für Amazon Bedrock überschritten wurden.
**Lösung:**
+ Überprüfen Sie die Amazon-Bedrock-Servicekontingente in der Konsole [Amazon-Bedrock-Servicekontingente](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock), um mehr über die Ihrem Konto zugewiesenen Limits zu erfahren.
+ Wir empfehlen, den AWS empfohlenen Ansatz zu verwenden und [Wiederholungen mit](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) exponentiellem Backoff zu verwenden. [und zufälliger Jitter für mehr Zuverlässigkeit.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
+ Wenn Sie hohe Durchsatzanforderungen haben, empfehlen wir Ihnen, [Bereitgestellter Durchsatz](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html) für Ihren Anwendungsfall zu untersuchen.
+ Fordern Sie eine Kontingenterhöhung an, indem Sie sich an Ihren Account Manager oder den [AWS Support](https://aws.amazon.com/support) wenden, falls Ihr Workload-Datenverkehr Ihre Kontokontingente überschreitet.
## ValidationError
**HTTP-Statuscode: **400
**Ursache: **Die Eingabe erfüllt nicht die von Amazon Bedrock definierten Einschränkungen.
**Lösung:**
+ Überprüfen Sie die API-Dokumentation, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Parameter enthalten und korrekt formatiert sind.
+ Vergewissern Sie sich, dass Ihre Eingabewerte innerhalb der zulässigen Bereiche liegen oder den erwarteten Mustern entsprechen.
+ Wir empfehlen, alle spezifischen Validierungsregeln zu beachten, die in der API-Referenz für die von Ihnen verwendete Aktion aufgeführt sind.
## ResourceNotFound
**HTTP-Statuscode: **404
**Ursache: **Die angeforderte Ressource wurde nicht gefunden.
**Lösung:**
+ Überprüfen Sie die Richtigkeit der Modell-ID, des Endpunktnamens oder anderer Ressourcen-IDs in Ihrer Anforderung.
+ Implementieren Sie einen Fallback-Mechanismus, um alternative Modelle oder Endpunkte zu verwenden, wenn keine primäre Ressource gefunden wird.
**Best Practices**
+ Verwenden Sie diese [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Option, um mehr über die verfügbaren Amazon Bedrock Foundation-Modelle zu erfahren, die Sie verwenden können.
+ Wir empfehlen, einen regelmäßigen Synchronisierungsprozess zu implementieren, um Ihren lokalen Ressourcenkatalog zu aktualisieren.
Wenn Sie nach dem Ausprobieren dieser Lösungen weiterhin Probleme haben, wenden Sie sich an den [AWS Support](https://aws.amazon.com/support), um weitere Unterstützung und Anleitungen zu erhalten, die auf Ihren speziellen Anwendungsfall zugeschnitten sind.
## Verbindungstimeout oder Reset beim Aufrufen von Amazon Bedrock APIs
**Symptom:** API-Aufrufe schlagen mit Verbindungsresets oder Timeouts fehl, insbesondere bei lang andauernden Anfragen wie Streaming oder Extended Inference, wenn der Datenverkehr über NAT-Gateways, VPC-Endpunkte oder Network Load Balancer fließt.
**Ursache: Für** NAT-Gateways, VPC-Schnittstellen-Endpunkte und Network Load Balancer gilt ein festes Timeout für Verbindungen im Leerlauf von 350 Sekunden. Wenn eine TCP-Verbindung länger als diesen Zeitraum inaktiv bleibt, wird die Verbindung unterbrochen. Der Client empfängt ein TCP-RST-Paket oder die Anfrage hat ein Timeout.
**Lösung:**
Aktivieren Sie TCP-Keep-Alive, um in regelmäßigen Abständen Tests zu senden, die verhindern, dass die Verbindung inaktiv wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Implementieren von TCP-Verbindungen mit langer Laufzeit innerhalb von VPC-Netzwerken im Blog AWS Networking](https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/implementing-long-running-tcp-connections-within-vpc-networking/) & Content Delivery.
Wenn Sie nach der Aktivierung von TCP-Keep-Alive weiterhin Verbindungsprobleme haben, wenden Sie sich an den Support, um weitere [AWS Unterstützung](https://aws.amazon.com/support) zu erhalten.
# Detaillierte Einführung in die Nutzung von Konsole und API
Inhalt kommt bald.
# Erste Schritte in der Amazon-Bedrock-Konsole
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie die [Playgrounds](playgrounds.md) in der AWS Konsole verwenden, um eine Textanfrage an ein Amazon Bedrock Foundation Model (FM) zu senden und eine Text- oder Bildantwort zu generieren. Bevor Sie die folgenden Beispiele ausführen, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllt haben:
**Voraussetzungen**
+ Sie haben eine AWS-Konto und haben die erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff auf eine Rolle in diesem Konto mit den erforderlichen Berechtigungen für Amazon Bedrock. Führen Sie andernfalls die Schritte unter [Quickstart](getting-started.md) aus.
+ Vergewissern Sie sich, dass Sie sich in der Region USA Ost (Nord-Virginia) (us-east-1) befinden. Um die Region zu ändern, wählen Sie den Namen der Region oben rechts in der Konsole neben Ihrer IAM-Rolle aus. Wählen Sie dann USA Ost (Nord-Virginia) (us-east-1).
**Topics**
+ [Kennenlernen des Text-Playgrounds](#getting-started-text)
+ [Kennenlernen des Image-Playgrounds](#getting-started-image)
## Kennenlernen des Text-Playgrounds
Das folgende Beispiel zeigt, wie der Text-Playground verwendet wird:
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter **Playgrounds** die Option **Text** aus.
1. Wählen Sie **Modell auswählen** sowie einen Anbieter und ein Modell aus. Für dieses Beispiel wählen wir **Amazon Titan Text G1 - Lite**. Klicken Sie dann auf **Anwenden**.
1. Wählen Sie einen Standard-Prompt unter dem Textbereich aus oder geben Sie einen Prompt in das Textfeld ein, z. B. **Describe the purpose of a "hello world" program in one line**.
1. Klicken Sie auf **Ausführen**, um die Inferenz für das Modell auszuführen. Der generierte Text wird unter Ihrem Prompt im Textfeld angezeigt.
## Kennenlernen des Image-Playgrounds
Das folgende Beispiel zeigt, wie der Image-Playground verwendet wird.
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich unter **Playgrounds** die Option **Bild** aus.
1. Wählen Sie **Modell auswählen** sowie einen Anbieter und ein Modell aus. Für dieses Beispiel wählen wir **Amazon Titan Image Generator G1 V1**. Klicken Sie dann auf **Anwenden**.
1. Wählen Sie einen Standard-Prompt unter dem Textbereich aus oder geben Sie einen Prompt in das Textfeld ein, z. B. **Generate an image of happy cats**.
1. Ändern Sie im Bereich **Konfigurationen** die **Anzahl der Bilder** in **1**.
1. Klicken Sie auf **Ausführen**, um die Inferenz für das Modell auszuführen. Das generierte Bild wird über dem Prompt angezeigt.
# Erste Schritte mit der API
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie Ihre Umgebung so einrichten, dass Amazon Bedrock-Anfragen über die AWS API gestellt werden. AWS bietet die folgenden Tools, um Ihre Erfahrung zu optimieren:
+ AWS Command Line Interface (AWS CLI)
+ AWS SDKs
+ Amazon SageMaker AI-Notizbücher
Für den Einstieg in die API sind Anmeldeinformationen erforderlich, um programmgesteuerten Zugriff zu gewähren. Wenn die folgenden Abschnitte auf Sie zutreffen, erweitern Sie sie und folgen Sie den Anleitungen. Andernfalls fahren Sie mit den übrigen Abschnitten fort.
## Ich bin neu bei AWS
Wenn Sie noch keine haben AWS-Konto, führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine zu erstellen.
**Um sich für eine anzumelden AWS-Konto**
1. Öffnen Sie [https://portal.aws.amazon.com/billing/die Anmeldung.](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup)
1. Folgen Sie den Online-Anweisungen.
Während der Anmeldung erhalten Sie einen Telefonanruf oder eine Textnachricht und müssen einen Verifizierungscode über die Telefontasten eingeben.
Wenn Sie sich für eine anmelden AWS-Konto, *Root-Benutzer des AWS-Kontos*wird eine erstellt. Der Root-Benutzer hat Zugriff auf alle AWS-Services und Ressourcen des Kontos. Als bewährte Sicherheitsmethode weisen Sie einem Benutzer Administratorzugriff zu und verwenden Sie nur den Root-Benutzer, um [Aufgaben auszuführen, die Root-Benutzerzugriff erfordern](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks).
AWS sendet Ihnen nach Abschluss des Anmeldevorgangs eine Bestätigungs-E-Mail. Sie können Ihre aktuellen Kontoaktivitäten jederzeit einsehen und Ihr Konto verwalten, indem Sie zu [https://aws.amazon.com/](https://aws.amazon.com/)gehen und **Mein Konto** auswählen.
**Sichern Sie sich Ihre Root-Benutzer des AWS-Kontos**
1. Melden Sie sich [AWS-Managementkonsole](https://console.aws.amazon.com/)als Kontoinhaber an, indem Sie **Root-Benutzer** auswählen und Ihre AWS-Konto E-Mail-Adresse eingeben. Geben Sie auf der nächsten Seite Ihr Passwort ein.
Hilfe bei der Anmeldung mit dem Root-Benutzer finden Sie unter [Anmelden als Root-Benutzer](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) im *AWS-Anmeldung -Benutzerhandbuch* zu.
1. Aktivieren Sie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für den Root-Benutzer.
Anweisungen finden Sie unter [Aktivieren eines virtuellen MFA-Geräts für Ihren AWS-Konto Root-Benutzer (Konsole)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*.
## Ich muss das AWS CLI oder ein SDK installieren AWS
Um das zu installieren AWS CLI, folgen Sie den Schritten unter [Installieren oder Aktualisieren Sie auf die neueste Version von AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html).
Um ein AWS SDK zu installieren, wählen Sie unter [Tools to Build on die Registerkarte aus, die der Programmiersprache entspricht,](https://aws.amazon.com/developer/tools/) die Sie verwenden möchten AWS. AWS Software Development Kits (SDKs) sind für viele gängige Programmiersprachen verfügbar. Jedes SDK bietet eine API, Codebeispiele und Dokumentation, die es Entwicklern erleichtern, Anwendungen in ihrer bevorzugten Sprache zu erstellen. SDKs führt automatisch nützliche Aufgaben für Sie aus, wie zum Beispiel:
+ Kryptographisches Signieren Ihrer Serviceanforderungen
+ Wiederholungsanforderungen
+ Umgang mit Fehlerantworten
## Einholen von Anmeldeinformationen, um programmgesteuerten Zugriff zu gewähren
Benutzer benötigen programmgesteuerten Zugriff, wenn sie mit AWS außerhalb des AWS-Managementkonsole interagieren möchten. AWS bietet je nach Ihren Sicherheitsbedenken mehrere Optionen.
**Anmerkung**
Eine step-by-step Anleitung zum Generieren eines API-Schlüssels, mit dem Sie schnell auf die Amazon Bedrock-API zugreifen können, finden Sie unter[Erste Schritte mit Schlüsseln für die Amazon-Bedrock-API: Generieren Sie einen 30-Tage-Schlüssel und tätigen Sie Ihren ersten API-Aufruf](getting-started-api-keys.md).
Weitere Informationen zu höheren Sicherheitsanforderungen finden Sie in diesem Abschnitt.
Die Art und Weise, wie programmatischer Zugriff gewährt wird, hängt vom Benutzertyp ab, der zugreift. AWS
Um Benutzern programmgesteuerten Zugriff zu gewähren, wählen Sie eine der folgenden Optionen.
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| Welcher Prinzipal benötigt programmgesteuerten Zugriff? | Bis | Von |
| --- | --- | --- |
| IAM-Benutzer | Beschränken Sie die Dauer langfristiger Anmeldeinformationen zum Signieren von programmatischen Anfragen an das AWS CLI AWS SDKs, oder. AWS APIs | Befolgen Sie die Anweisungen für die Schnittstelle, die Sie verwenden möchten. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/getting-started-api.html) |
| IAM-Rollen | Verwenden Sie temporäre Anmeldeinformationen, um programmatische Anfragen an das AWS CLI, AWS SDKs oder zu signieren. AWS APIs | Folgen Sie den Anweisungen unter [Verwenden temporärer Anmeldeinformationen mit AWS Ressourcen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) im IAM-Benutzerhandbuch. |
| Mitarbeiteridentität (Benutzer, die in IAM Identity Center verwaltet werden) | Verwenden Sie temporäre Anmeldeinformationen, um programmatische Anfragen an das AWS CLI AWS SDKs, oder zu signieren. AWS APIs | Befolgen Sie die Anweisungen für die Schnittstelle, die Sie verwenden möchten. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/getting-started-api.html) |
## So konfigurieren Sie Zugriffsschlüssel für einen IAM-Benutzer
Wenn Sie sich dafür entscheiden, Zugriffsschlüssel für einen IAM-Benutzer zu verwenden, AWS empfiehlt es sich, ein Ablaufdatum für den IAM-Benutzer festzulegen, indem Sie eine restriktive Inline-Richtlinie einbeziehen.
**Wichtig**
Beachten Sie die folgenden Warnungen:
Verwenden **Sie NICHT** die Root-Anmeldeinformationen Ihres Kontos, um auf Ressourcen zuzugreifen AWS . Diese Anmeldeinformationen bieten uneingeschränkten Zugriff auf Konten und können nur schwer widerrufen werden.
Fügen Sie **KEINE** tatsächlichen Zugriffsschlüssel oder Anmeldeinformationen in Ihre Anwendungsdateien ein. Wenn Sie dies tun, riskieren Sie damit, dass Ihre Kontodaten versehentlich offengelegt werden, falls Sie z. B. das Projekt in ein öffentliches Repository hochladen.
Fügen Sie **KEINE** Dateien in Ihrem Projektbereich hinzu, die Anmeldeinformationen enthalten.
Verwalten Sie Ihre Zugriffsschlüssel auf sichere Weise. Geben Sie Ihre Zugangsschlüssel nicht an Unbefugte weiter, auch nicht, um [Ihre Kontokennungen zu finden](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/acct-identifiers.html). Dadurch kann eine Person permanenten Zugriff auf Ihr Konto erlangen.
Beachten Sie, dass alle in der Datei mit den gemeinsam genutzten AWS Anmeldeinformationen gespeicherten Anmeldeinformationen im Klartext gespeichert werden.
Weitere Informationen finden Sie unter [Bewährte Methoden für die Verwaltung von AWS Zugriffsschlüsseln](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-access-keys-best-practices.html) in der Allgemeine AWS-Referenz.
**Erstellen eines IAM-Benutzers**
1. Wählen Sie auf der AWS-Managementkonsole Startseite den IAM-Dienst aus oder navigieren Sie zur IAM-Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Benutzer** und dann **Benutzer erstellen** aus.
1. Folgen Sie den Anweisungen in der IAM-Konsole, um einen programmatischen Benutzer (ohne Zugriff auf AWS-Managementkonsole) und ohne Berechtigungen einzurichten.
**Beschränken des Benutzerzugriffs auf ein begrenztes Zeitfenster**
Alle von Ihnen erstellten Zugriffsschlüssel für IAM-Benutzer stellen langfristige Anmeldeinformationen dar. Um sicherzustellen, dass diese Anmeldeinformationen bei unsachgemäßer Verwendung ablaufen, können Sie die Anmeldeinformationen zeitlich begrenzen, indem Sie eine Inline-Richtlinie erstellen, die ein Datum festlegt, nach dem die Schlüssel nicht mehr gültig sind.
1. Öffnen Sie den IAM-Benutzer, den Sie gerade erstellt haben. Wählen Sie auf der Registerkarte **Berechtigungen** die Option **Berechtigungen hinzufügen** und dann **Inline-Richtlinie erstellen** aus.
1. Geben Sie im JSON-Editor die folgenden Berechtigungen an. Um diese Richtlinie anzuwenden, ersetzen Sie den Wert für den Zeitstempel `aws:CurrentTime` in der Beispielrichtlinie durch ein eigenes Enddatum.
**Anmerkung**
IAM empfiehlt, die Zugriffsschlüssel auf 12 Stunden zu begrenzen.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Deny",
"Action": "*",
"Resource": "*",
"Condition": {
"DateGreaterThan": {
"aws:CurrentTime": "2024-01-01T00:00:000"
}
}
}
]
}
```
------
**Erstellen eines Zugriffsschlüssels**
1. Wählen Sie auf der Seite **Benutzerdetails** die Registerkarte **Sicherheitsanmeldeinformationen** aus. Wählen Sie im Abschnitt **Zugriffsschlüssel** die Option **Zugriffsschlüssel erstellen** aus.
1. Geben Sie an, dass Sie beabsichtigen, diese Zugriffsschlüssel als **Andere** zu verwenden, und wählen Sie **Zugriffsschlüssel erstellen** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Zugriffsschlüssel abrufen** die Option **Anzeigen** aus, um den Wert des geheimen Zugriffsschlüssels Ihres Benutzers anzuzeigen. Sie können die Anmeldeinformationen kopieren oder eine CSV-Datei herunterladen.
**Wichtig**
Wenn Sie diesen IAM-Benutzer nicht mehr benötigen, empfehlen wir, ihn zu entfernen und sich an die [bewährten AWS Sicherheitsmethoden](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html#lock-away-credentials) zu halten. Wir empfehlen, dass Ihre menschlichen Benutzer beim Zugriff temporäre Anmeldeinformationen über [AWS IAM Identity](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/getting-started.html) Center verwenden müssen. AWS
## Anfügen von Amazon-Bedrock-Berechtigungen an einen Benutzer oder eine Rolle
Nachdem Sie die Anmeldeinformationen für den programmgesteuerten Zugriff eingerichtet haben, müssen Sie die Berechtigungen für einen Benutzer oder eine IAM-Rolle konfigurieren, damit er bzw. sie Zugriff auf eine Reihe von Amazon-Bedrock-bezogenen Aktionen erhält. Gehen Sie folgendermaßen vor, um diese Berechtigungen einzurichten:
1. Wählen Sie auf der AWS-Managementkonsole Startseite den IAM-Dienst aus oder navigieren Sie zur IAM-Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)
1. Wählen Sie **Benutzer** oder **Rollen** und dann Ihren Benutzer oder Ihre Rolle aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte „**Berechtigungen**“ die Option „**Berechtigungen hinzufügen**“ und anschließend „** AWS Verwaltete Richtlinie hinzufügen**“ aus. Wählen Sie die verwaltete [AmazonBedrockFullAccess]() AWS -Richtlinie.
1. Um dem Benutzer oder der Rolle das Abonnieren von Modellen zu ermöglichen, wählen Sie **Inline-Richtlinie erstellen** und geben Sie dann die folgenden Berechtigungen im JSON-Editor an:
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "MarketplaceBedrock",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"aws-marketplace:ViewSubscriptions",
"aws-marketplace:Unsubscribe",
"aws-marketplace:Subscribe"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## Versuchen, API-Aufrufe an Amazon Bedrock zu tätigen
Nachdem Sie alle Voraussetzungen erfüllt haben, wählen Sie eines der folgenden Themen aus, um das Erstellen von Modellaufrufanforderungen mit Amazon-Bedrock-Modellen zu testen:
**Topics**
+ [Einholen von Anmeldeinformationen, um programmgesteuerten Zugriff zu gewähren](#gs-grant-program-access)
+ [Anfügen von Amazon-Bedrock-Berechtigungen an einen Benutzer oder eine Rolle](#gs-api-br-permissions)
+ [Versuchen, API-Aufrufe an Amazon Bedrock zu tätigen](#gs-try-bedrock)
+ [Erste Schritte mit Schlüsseln für die Amazon-Bedrock-API: Generieren Sie einen 30-Tage-Schlüssel und tätigen Sie Ihren ersten API-Aufruf](getting-started-api-keys.md)
+ [Führen Sie Amazon Bedrock API-Beispielanfragen mit dem AWS Command Line Interface](getting-started-api-ex-cli.md)
+ [Führen Sie Amazon Bedrock API-Beispielanfragen über das AWS SDK for Python (Boto3)](getting-started-api-ex-python.md)
+ [Führen Sie Amazon Bedrock API-Beispielanfragen mit einem Amazon SageMaker AI-Notizbuch aus](getting-started-api-ex-sm.md)
# Erste Schritte mit Schlüsseln für die Amazon-Bedrock-API: Generieren Sie einen 30-Tage-Schlüssel und tätigen Sie Ihren ersten API-Aufruf
Dieses Tutorial führt Sie durch die Erstellung eines langfristigen Schlüssels für die Amazon-Bedrock-API, der nach 30 Tagen abläuft. Außerdem erfahren Sie, wie Sie ihn verwenden, um einen einfachen [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)-API-Aufruf mit Python durchzuführen. Dies ist der schnellste Weg, um mit Amazon Bedrock zu experimentieren, ohne komplexe AWS Anmeldeinformationen einrichten zu müssen.
**Warnung**
Langfristige API-Schlüssel werden nur für die Erkundung und Entwicklung von Amazon Bedrock empfohlen. Verwenden Sie für Produktionsanwendungen [Alternativen zu langfristigen Zugriffsschlüsseln](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds-programmatic-access.html#security-creds-alternatives-to-long-term-access-keys), z. B. IAM-Rollen oder temporäre Anmeldeinformationen.
Gehen Sie wie folgt vor, um einen langfristigen API-Schlüssel für Amazon Bedrock zu erstellen, der nach 30 Tagen abläuft:
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **API-Schlüssel** aus.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte **Langfristige API-Schlüssel** die Option **Langfristige API-Schlüssel generieren** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Ablauf des API-Schlüssels** die Option **30 Tage** aus.
1. Klicken Sie auf **Generieren**. Der von Ihnen generierte Schlüssel bietet Berechtigungen zur Durchführung der wichtigsten Amazon Bedrock-Aktionen, wie in der beigefügten [AmazonBedrockLimitedAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockLimitedAccess)Richtlinie definiert.
1. Kopieren Sie den generierten API-Schlüssel und speichern Sie ihn an einem sicheren Ort. Sie benötigen diesen Schlüssel im nächsten Schritt.
**Wichtig**
Der API-Schlüssel wird nur einmal angezeigt. Sie müssen ihn kopieren und speichern, bevor Sie das Dialogfeld schließen. Denken Sie daran, dass Ihr API-Schlüssel nach 30 Tagen abläuft. Sie können einen neuen Schlüssel generieren, indem Sie dieselben Schritte ausführen, oder überlegen, für die weitere Verwendung auf sicherere Authentifizierungsmethoden umzusteigen.
1. Legen Sie den API-Schlüssel als Umgebungsvariable fest, indem Sie ihn durch Ihren generierten API-Schlüsselwert *\$1\$1api-key\$1* ersetzen, und verwenden Sie ihn, um eine Antwort mit der Methode Ihrer Wahl zu generieren:
------
#### [ Python ]
```
import boto3
import os
# Set the API key as an environment variable
os.environ['AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK'] = "${api-key}"
# Create the Bedrock client
client = boto3.client(
service_name="bedrock-runtime",
region_name="us-east-1"
)
# Define the model and message
model_id = "us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0"
messages = [{"role": "user", "content": [{"text": "Hello! Can you tell me about Amazon Bedrock?"}]}]
# Make the API call
response = client.converse(
modelId=model_id,
messages=messages,
)
# Print the response
print(response['output']['message']['content'][0]['text'])
```
------
#### [ HTTP client using Python ]
```
import requests
url = "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/model/us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0/converse"
payload = {
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [{"text": "Hello"}]
}
]
}
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer ${api-key}"
}
response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
```
------
#### [ HTTP request using cURL ]
```
curl -X POST "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/model/us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0/converse" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${api-key}" \
-d '{
"messages": [
{
"role": "user",
"content": [{"text": "Hello"}]
}
]
}'
```
------
Herzlichen Glückwunsch\$1 Sie haben erfolgreich einen API-Schlüssel für Amazon Bedrock generiert und Ihren ersten API-Aufruf an den Amazon-Bedrock-Service getätigt. Nachdem Sie einige weitere Amazon Bedrock-Aktionen untersucht haben, sollten Sie zu sichereren Authentifizierungsmethoden wie kurzfristigen Amazon Bedrock-API-Schlüsseln oder allgemeinen temporären Anmeldeinformationen AWSübergehen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
+ **Verschiedene Modelle erkunden** – Erfahren Sie unter [Informationen zum Amazon-Bedrock-Basismodell](foundation-models-reference.md) mehr über andere Basismodelle, die in Amazon Bedrock verfügbar sind, und ändern Sie die `model_id` in Ihrem Code, um sie auszuprobieren.
+ **Mehr über Modellinferenz erfahren** – Erfahren Sie mehr über die Generierung von Antworten mit Modellinferenz, indem Sie unter [So senden Sie Prompts und generieren Antworten mithilfe der Modellinferenz](inference.md) mehr über Konzepte und die in Amazon Bedrock verfügbaren Optionen lesen.
+ **Planung für die Produktion mit sichereren Authentifizierungsmethoden** — Weitere Informationen zu Amazon Bedrock API-Schlüsseln finden Sie im Kapitel Build und wie Sie sicherere, kurzfristige Amazon Bedrock-API-Schlüssel erstellen können. Wenn Sie bereit sind, Produktionsanwendungen zu entwickeln, sollten Sie auch [nach Alternativen zu langfristigen Zugriffsschlüsseln suchen, um](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds-programmatic-access.html#security-creds-alternatives-to-long-term-access-keys) sicherere Optionen zu finden, die auch den Zugriff auf andere AWS Dienste ermöglichen.
# Führen Sie Amazon Bedrock API-Beispielanfragen mit dem AWS Command Line Interface
Dieser Abschnitt führt Sie durch das Ausprobieren einiger gängiger Vorgänge in Amazon Bedrock, mit denen AWS Command Line Interface Sie testen, ob Ihre Berechtigungen und Authentifizierung ordnungsgemäß eingerichtet sind. Bevor Sie die folgenden Beispiele ausführen, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllt haben:
**Voraussetzungen**
+ Sie haben einen AWS-Konto und einen Benutzer oder eine Rolle mit eingerichteter Authentifizierung und den erforderlichen Berechtigungen für Amazon Bedrock. Führen Sie andernfalls die Schritte unter [Erste Schritte mit der API](getting-started-api.md) aus.
+ Sie haben die Authentifizierung für das AWS CLI installiert und konfiguriert. Um das zu installieren AWS CLI, folgen Sie den Schritten unter [Installieren oder aktualisieren Sie auf die neueste Version von](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). AWS CLIÜberprüfen Sie, ob Sie Ihre Anmeldeinformationen für die Verwendung des CLI gemäß den Schritten unter [Einholen von Anmeldeinformationen, um programmgesteuerten Zugriff zu gewähren](getting-started-api.md#gs-grant-program-access) konfiguriert haben.
Testen Sie, ob Ihre Berechtigungen für Amazon Bedrock ordnungsgemäß konfiguriert sind, indem Sie einen Benutzer oder eine Rolle verwenden, den bzw. die Sie mit den richtigen Berechtigungen konfiguriert haben.
**Topics**
+ [Auflisten der Basismodelle, die Amazon Bedrock zu bieten hat](#getting-started-api-ex-cli-listfm)
+ [Senden Sie eine Textaufforderung an ein Modell und generieren Sie eine Textantwort mit InvokeModel](#getting-started-api-ex-cli-invoke-text)
+ [Senden eines Text-Prompts an ein Modell und Generieren einer Textantwort mit Converse](#getting-started-api-ex-cli-converse)
## Auflisten der Basismodelle, die Amazon Bedrock zu bieten hat
Im folgenden Beispiel wird der [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Vorgang mit dem ausgeführt AWS CLI. `ListFoundationModels`listet die Foundation-Modelle (FMs) auf, die in Amazon Bedrock in Ihrer Region verfügbar sind. Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus:
```
aws bedrock list-foundation-models
```
Wenn der Befehl erfolgreich ist, gibt die Antwort eine Liste der Basismodelle zurück, die in Amazon Bedrock verfügbar sind.
## Senden Sie eine Textaufforderung an ein Modell und generieren Sie eine Textantwort mit InvokeModel
Im folgenden Beispiel wird der [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)Vorgang mit dem ausgeführt AWS CLI. `InvokeModel`ermöglicht es Ihnen, eine Aufforderung zur Generierung einer Modellantwort einzureichen. Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus:
```
aws bedrock-runtime invoke-model \
--model-id amazon.titan-text-express-v1 \
--body '{"inputText": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line.", "textGenerationConfig" : {"maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}}' \
--cli-binary-format raw-in-base64-out \
invoke-model-output-text.txt
```
Wenn der Befehl erfolgreich ist, wird die vom Modell generierte Antwort in die Datei `invoke-model-output-text.txt` geschrieben. Die Textantwort wird zusammen mit den zugehörigen Informationen im Feld `outputText` zurückgegeben.
## Senden eines Text-Prompts an ein Modell und Generieren einer Textantwort mit Converse
Im folgenden Beispiel wird die [Converse-Operation](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) mit dem AWS CLI ausgeführt. `Converse`ermöglicht es Ihnen, eine Aufforderung zur Generierung einer Modellantwort einzureichen. Wir empfehlen, die Operation `Converse` anstatt `InvokeModel` zu verwenden, sofern dies unterstützt wird, da sie die Inferenzanforderung für alle Amazon-Bedrock-Modelle vereinheitlicht und die Verwaltung von Multi-Turn-Konversationen vereinfacht. Führen Sie den folgenden Befehl in einem Terminal aus:
```
aws bedrock-runtime converse \
--model-id amazon.titan-text-express-v1 \
--messages '[{"role": "user", "content": [{"text": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line."}]}]' \
--inference-config '{"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}'
```
Wenn der Befehl erfolgreich ist, wird die vom Modell generierte Antwort zusammen mit den zugehörigen Informationen im Feld `text` zurückgegeben.
# Führen Sie Amazon Bedrock API-Beispielanfragen über das AWS SDK for Python (Boto3)
Dieser Abschnitt führt Sie durch das Ausprobieren einiger gängiger Vorgänge in Amazon Bedrock, AWS Python um zu testen, ob Ihre Berechtigungen und Authentifizierung ordnungsgemäß eingerichtet sind. Bevor Sie die folgenden Beispiele ausführen, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllt haben:
**Voraussetzungen**
+ Sie haben einen AWS-Konto und einen Benutzer oder eine Rolle mit eingerichteter Authentifizierung und den erforderlichen Berechtigungen für Amazon Bedrock. Führen Sie andernfalls die Schritte unter [Erste Schritte mit der API](getting-started-api.md) aus.
+ Sie haben die Authentifizierung für das AWS SDK for Python (Boto3) installiert und eingerichtet. Um Boto3 zu installieren, befolgen Sie die Schritte unter [Schnellstart](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/quickstart.html) in der Boto3-Dokumentation. Überprüfen Sie, ob Sie Ihre Anmeldeinformationen für die Verwendung von Boto3 gemäß den Schritten unter [Einholen von Anmeldeinformationen, um programmgesteuerten Zugriff zu gewähren](getting-started-api.md#gs-grant-program-access) konfiguriert haben.
Testen Sie, ob Ihre Berechtigungen für Amazon Bedrock ordnungsgemäß konfiguriert sind, indem Sie einen Benutzer oder eine Rolle verwenden, den bzw. die Sie mit den richtigen Berechtigungen konfiguriert haben.
Die Dokumentation zu Amazon Bedrock enthält auch Codebeispiele für andere Programmiersprachen. Weitere Informationen finden Sie unter [Codebeispiele für Amazon Bedrock mit AWS SDKs](service_code_examples.md).
**Topics**
+ [Auflisten der Basismodelle, die Amazon Bedrock zu bieten hat](#getting-started-api-ex-python-listfm)
+ [Senden Sie eine Textaufforderung an ein Modell und generieren Sie eine Textantwort mit InvokeModel](#getting-started-api-ex-python-invoke-text)
+ [Senden eines Text-Prompts an ein Modell und Generieren einer Textantwort mit Converse](#getting-started-api-ex-python-converse)
## Auflisten der Basismodelle, die Amazon Bedrock zu bieten hat
Im folgenden Beispiel wird der [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Vorgang mit einem Amazon Bedrock-Client ausgeführt. `ListFoundationModels`listet die Foundation-Modelle (FMs) auf, die in Amazon Bedrock in Ihrer Region verfügbar sind. Führen Sie das folgende SDK für Python-Skript aus, um einen Amazon Bedrock-Client zu erstellen und den [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Vorgang zu testen:
```
"""
Lists the available Amazon Bedrock models in an &AWS-Region;.
"""
import logging
import json
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def list_foundation_models(bedrock_client):
"""
Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models.
:return: The list of available bedrock foundation models.
"""
try:
response = 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
def main():
"""Entry point for the example. Change aws_region to the &AWS-Region;
that you want to use."""
aws_region = "us-east-1"
bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock", region_name=aws_region)
fm_models = list_foundation_models(bedrock_client)
for model in fm_models:
print(f"Model: {model["modelName"]}")
print(json.dumps(model, indent=2))
print("---------------------------\n")
logger.info("Done.")
if __name__ == "__main__":
main()
```
Wenn das Skript erfolgreich ist, gibt die Antwort eine Liste der Basismodelle zurück, die in Amazon Bedrock verfügbar sind.
## Senden Sie eine Textaufforderung an ein Modell und generieren Sie eine Textantwort mit InvokeModel
Im folgenden Beispiel wird der [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)Vorgang mit einem Amazon Bedrock-Client ausgeführt. `InvokeModel`ermöglicht es Ihnen, eine Aufforderung zur Generierung einer Modellantwort einzureichen. Führen Sie das folgende Skript des SDK für Python aus, um einen Laufzeit-Client für Amazon Bedrock zu erstellen und eine Textantwort mit der Operation `` zu generieren:
```
# Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express.
import boto3
import json
from botocore.exceptions import ClientError
# Create an Amazon Bedrock Runtime client.
brt = boto3.client("bedrock-runtime")
# Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express.
model_id = "amazon.titan-text-express-v1"
# Define the prompt for the model.
prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."
# Format the request payload using the model's native structure.
native_request = {
"inputText": prompt,
"textGenerationConfig": {
"maxTokenCount": 512,
"temperature": 0.5,
"topP": 0.9
},
}
# Convert the native request to JSON.
request = json.dumps(native_request)
try:
# Invoke the model with the request.
response = brt.invoke_model(modelId=model_id, body=request)
except (ClientError, Exception) as e:
print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
exit(1)
# Decode the response body.
model_response = json.loads(response["body"].read())
# Extract and print the response text.
response_text = model_response["results"][0]["outputText"]
print(response_text)
```
Wenn der Befehl erfolgreich ist, gibt die Antwort den Text zurück, der vom Modell als Antwort auf den Prompt generiert wurde.
## Senden eines Text-Prompts an ein Modell und Generieren einer Textantwort mit Converse
Im folgenden Beispiel wird die Operation [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) mit einem Amazon-Bedrock-Client ausgeführt. Wir empfehlen, die Operation `Converse` anstatt `InvokeModel` zu verwenden, sofern dies unterstützt wird, da sie die Inferenzanforderung für alle Amazon-Bedrock-Modelle vereinheitlicht und die Verwaltung von Multi-Turn-Konversationen vereinfacht. Führen Sie das folgende Skript des SDK für Python aus, um einen Laufzeit-Client für Amazon Bedrock zu erstellen und eine Textantwort mit der Operation `Converse` zu generieren:
```
# Use the Conversation API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express.
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
# Create an Amazon Bedrock Runtime client.
brt = boto3.client("bedrock-runtime")
# Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express.
model_id = "amazon.titan-text-express-v1"
# Start a conversation with the user message.
user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [{"text": user_message}],
}
]
try:
# Send the message to the model, using a basic inference configuration.
response = brt.converse(
modelId=model_id,
messages=conversation,
inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9},
)
# Extract and print the response text.
response_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
print(response_text)
except (ClientError, Exception) as e:
print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
exit(1)
```
Wenn der Befehl erfolgreich ist, gibt die Antwort den Text zurück, der vom Modell als Antwort auf den Prompt generiert wurde.
# Führen Sie Amazon Bedrock API-Beispielanfragen mit einem Amazon SageMaker AI-Notizbuch aus
Dieser Abschnitt führt Sie durch das Ausprobieren einiger gängiger Vorgänge in Amazon Bedrock mit einem Amazon SageMaker AI-Notizbuch, um zu testen, ob Ihre Amazon Bedrock-Rollenberechtigungen ordnungsgemäß eingerichtet sind. Bevor Sie die folgenden Beispiele ausführen, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllt haben:
**Voraussetzungen**
+ Sie verfügen über eine AWS-Konto und haben die erforderlichen Berechtigungen für den Zugriff auf eine Rolle mit den erforderlichen Berechtigungen für Amazon Bedrock. Führen Sie andernfalls die Schritte unter [Quickstart](getting-started.md) aus.
+ Führen Sie die folgenden Schritte aus, um IAM-Berechtigungen für SageMaker KI einzurichten und ein Notizbuch zu erstellen:
1. Ändern Sie die [Vertrauensrichtlinie](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_terms-and-concepts.html#term_trust-policy) der Amazon-Bedrock-Rolle, die Sie in [Quickstart](getting-started.md) über die [Konsole](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-console.html#roles-managingrole_edit-trust-policy), das [CLI](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-cli.html#roles-managingrole_edit-trust-policy-cli) oder die [API](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-api.html#roles-managingrole_edit-trust-policy-api) konfiguriert haben. Fügen Sie der Rolle die folgende Vertrauensrichtlinie hinzu, damit sowohl die Amazon Bedrock- als auch die SageMaker KI-Dienste die Amazon Bedrock-Rolle übernehmen können:
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "BedrockTrust",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "bedrock.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
},
{
"Sid": "SagemakerTrust",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "sagemaker.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole"
}
]
}
```
------
1. Melden Sie sich bei der Amazon-Bedrock-Rolle an, deren Vertrauensrichtlinie Sie gerade geändert haben.
1. Folgen Sie den Schritten unter [Amazon SageMaker AI Notebook Instance erstellen für das Tutorial](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-setup-working-env.html) und geben Sie den ARN der Amazon Bedrock-Rolle an, die Sie zum Erstellen einer SageMaker AI-Notebook-Instance erstellt haben.
1. Wenn der **Status** der Notebook-Instance lautet **InService**, wählen Sie die Instance aus und klicken Sie dann auf **Öffnen JupyterLab**.
Nachdem Sie Ihr SageMaker KI-Notizbuch geöffnet haben, können Sie die folgenden Beispiele ausprobieren:
**Topics**
+ [Auflisten der Basismodelle, die Amazon Bedrock zu bieten hat](#getting-started-api-ex-sm-listfm)
+ [Senden eines Text-Prompts an ein Modell und Generieren einer Antwort](#getting-started-api-ex-sm-converse)
## Auflisten der Basismodelle, die Amazon Bedrock zu bieten hat
Im folgenden Beispiel wird der [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Vorgang mit einem Amazon Bedrock-Client ausgeführt. `ListFoundationModels`listet die Foundation-Modelle (FMs) auf, die in Amazon Bedrock in Ihrer Region verfügbar sind. Führen Sie das folgende SDK für Python-Skript aus, um einen Amazon Bedrock-Client zu erstellen und den [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Vorgang zu testen:
```
"""
Lists the available Amazon Bedrock models in an &AWS-Region;.
"""
import logging
import json
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
def list_foundation_models(bedrock_client):
"""
Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models.
:return: The list of available bedrock foundation models.
"""
try:
response = 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
def main():
"""Entry point for the example. Change aws_region to the &AWS-Region;
that you want to use."""
aws_region = "us-east-1"
bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock", region_name=aws_region)
fm_models = list_foundation_models(bedrock_client)
for model in fm_models:
print(f"Model: {model["modelName"]}")
print(json.dumps(model, indent=2))
print("---------------------------\n")
logger.info("Done.")
if __name__ == "__main__":
main()
```
Wenn das Skript erfolgreich ist, gibt die Antwort eine Liste der Basismodelle zurück, die in Amazon Bedrock verfügbar sind.
## Senden eines Text-Prompts an ein Modell und Generieren einer Antwort
Im folgenden Beispiel wird die Operation [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) mit einem Amazon-Bedrock-Client ausgeführt. `Converse` ermöglicht es Ihnen, einen Prompt zum Generieren einer Modellantwort zu senden. Führen Sie das folgende Skript des SDK für Python aus, um einen Laufzeit-Client für Amazon Bedrock zu erstellen und die Operation [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) zu testen:
```
# Use the Conversation API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express.
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
# Create an Amazon Bedrock Runtime client.
brt = boto3.client("bedrock-runtime")
# Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express.
model_id = "amazon.titan-text-express-v1"
# Start a conversation with the user message.
user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."
conversation = [
{
"role": "user",
"content": [{"text": user_message}],
}
]
try:
# Send the message to the model, using a basic inference configuration.
response = brt.converse(
modelId=model_id,
messages=conversation,
inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9},
)
# Extract and print the response text.
response_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"]
print(response_text)
except (ClientError, Exception) as e:
print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
exit(1)
```
Wenn der Befehl erfolgreich ist, gibt die Antwort den Text zurück, der vom Modell als Antwort auf den Prompt generiert wurde.
# Tutorial: Erstellen eines Flows, der Hypothekenanträge verarbeitet
Um uns mit den Ressourcen von Amazon Bedrock und ihren Funktionen vertraut zu machen, verwenden wir eine CloudFormation Vorlage, um einen [Ablauf](flows.md) einzurichten, der die Prozesse zur Beantragung einer Hypothek automatisiert, indem verschiedene Amazon Bedrock- und andere Ressourcen kombiniert werden. AWS
**Anmerkung**
Für dieses Tutorial verwenden wir die Region. *us-east-1* Sie können jede beliebige Region verwenden, die Agenten, Flows, Integritätsschutz, Wissensdatenbanken und Prompt-Management unterstützt. Eine Tabelle der unterstützten Features nach Regionen finden Sie unter [Funktionsunterstützung von AWS-Region in Amazon Bedrock](features-regions.md). Vergewissern Sie sich, dass Sie berechtigt sind, Amazon-S3-, Amazon-Bedrock-, Lambda- und DynamoDB-Ressourcen in der Region zu erstellen, die Sie verwenden.
Dieser Flow ist nicht für Bereitstellungszwecke gedacht, sondern soll als Tutorial dienen, um die Ressourcen von Amazon Bedrock kennenzulernen und zu verstehen. Die folgende Abbildung zeigt die visuelle Darstellung des Flows in der AWS-Managementkonsole:
![\[Verarbeitungs-Flow für Hypotheken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png)
Der Flow kombiniert einen Amazon-Bedrock-[Agenten](agents.md), [Prompts](prompt-management.md) und eine [Lambda-Funktion](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html), um einen Verarbeitungs-Flow für Hypotheken zu erstellen, der Finanzinformationen eines Kunden aufnimmt und dahingehend verarbeitet, ob der Kunde für einen Kredit infrage kommt. Eine Amazon-Bedrock-[Wissensdatenbank](knowledge-base.md) und ein Amazon-Bedrock-[Integritätsschutz](guardrails.md) sind ebenfalls an den Agenten des Flows angefügt, um die Antworten zu verbessern und Schutz zu bieten. Weitere Informationen zu den Komponenten des Flows finden Sie unter [Der Verarbeitungs-Flow für Hypotheken im Detail](getting-started-mortgage-flow-details.md).
**Topics**
+ [Voraussetzungen](#getting-started-mortgage-flow-prereqs)
+ [Erstellen Sie den Hypotheken-Verarbeitungsablauf mit CloudFormation](#getting-started-mortgage-flow-create)
+ [Testen des Verarbeitungs-Flows für Hypotheken](#getting-started-mortgage-flow-test)
+ [Bereinigung: Löschen von Ressourcen](#getting-started-mortgage-flow-delete)
+ [CloudFormation Vorlagen](getting-started-mortgage-flow-template.md)
+ [Der Verarbeitungs-Flow für Hypotheken im Detail](getting-started-mortgage-flow-details.md)
## Voraussetzungen
Um diesen Flow zu erstellen, laden Sie eine ZIP-Datei herunter und folgen den Anleitungen zum Ausführen eines Skripts, das Ihre Ressourcen und Ihre Vorlage für Sie einrichtet.
**Wichtig**
Die Amazon-Ressourcen, die Sie erstellen, werden Ihnen in Rechnung gestellt, bis Sie sie löschen.
Erfüllen Sie anschließend die folgenden Voraussetzungen:
1. Laden Sie die [cloudformation-mortgage-flow-setupZIP-Datei](samples/cloudformation-mortgage-flow-setup.zip) herunter.
1. Entpacken Sie die Datei. Weitere Informationen zum Inhalt finden Sie unter [CloudFormation Vorlagen](getting-started-mortgage-flow-template.md).
1. Fordern Sie wie folgt den Zugriff auf Amazon-Bedrock-Basismodelle an:
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).
1. Vergewissern Sie sich, dass Sie sich in der Region **USA Ost (Nord-Virginia)** befinden, indem Sie Ihre Region oben rechts überprüfen. Falls nicht, wechseln Sie die Region.
1. Wählen Sie unten im linken Navigationsbereich **Modellzugriff** aus.
1. Wählen Sie **Modellzugriff ändern**.
1. Führen Sie eine der folgenden Aktionen aus:
+ Um Zugriff auf alle Modelle anzufordern, wählen Sie **Alle Modelle aktivieren**. Auf der Seite, zu der Sie weitergeleitet werden, werden die Kontrollkästchen neben allen Modellen ausgefüllt.
+ Um Zugriff auf bestimmte Modelle anzufordern, wählen Sie **Bestimmte Modelle aktivieren**. Auf der Seite, zu der Sie weitergeleitet werden, haben Sie folgende Optionen:
+ Um den Zugriff auf alle Modelle eines Anbieters anzufordern, aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem betreffenden Anbieternamen.
+ Um Zugriff auf ein Modell anzufordern, aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben dem Modellnamen.
1. Für die Zwecke des folgenden Tutorials sollten Sie mindestens Zugriff auf die Modelle **Titan Embeddings G1 - Text** und **Claude 3 Haiku** anfordern. Klicken Sie anschließend auf **Weiter**.
1. Sehen Sie sich die Modelle an, für die Sie den Zugriff anfordern, und lesen Sie die **Nutzungsbedingungen**. Sobald Sie bereit sind, klicken Sie auf **Senden**, um den Zugriff anzufordern.
## Erstellen Sie den Hypotheken-Verarbeitungsablauf mit CloudFormation
Um den Hypotheken-Verarbeitungsablauf und die zugehörigen Ressourcen zu erstellen, erstellen wir eine CloudFormation Vorlage und verwenden sie, um einen Stapel mit Amazon Bedrock-Ressourcen zu erstellen.
**Wichtig**
Die Amazon-Ressourcen, die Sie erstellen, werden Ihnen in Rechnung gestellt, bis Sie sie löschen.
### Erstellen Sie die Ressourcen- und CloudFormation Vorlagendatei
Verwenden Sie zunächst das Skript aus der ZIP-Datei, um die Ressourcen in einen S3-Bucket hochzuladen und die CloudFormation Vorlagen zu erstellen.
1. Führen Sie in einem Terminal den folgenden Befehl aus, um die Ressourcen in einen Amazon-S3-Bucket zu kopieren und die Dateien `main-stack.yaml` und `main-stack.json` mit dem Namen des S3-Buckets als Standardwert für den Parameter des Bucket-Namens zu füllen.
```
bash deploy.sh
```
**Anmerkung**
Die Verwendung des Skripts ist`bash deploy.sh `, where ** und ** sind optionale Argumente. Wenn Sie sie nicht angeben, werden die folgenden Standardwerte verwendet:
**— Die AWS Standardregion, die in Ihrem AWS Anmeldeinformations-Setup angegeben wurde.
**— Der Bucket wird benannt*mortgage-flow-deployment--*, wobei sich Ihre AWS Konto-ID ** befindet und dem von Ihnen angegebenen Wert oder der AWS Standardregion ** entspricht, die in Ihrem AWS Anmeldedaten-Setup angegeben wurde.
1. Bestätigen Sie die Prompts. Nach Abschluss der Bereitstellung sollten Sie über eine vollständige `main-stack.yaml`- und `main-stack.json`-Vorlage für den nächsten Schritt verfügen.
**Anmerkung**
Wenn das Skript fehlschlägt, können Sie die Ressourcen wie folgt manuell vorbereiten:
Laden Sie den *Inhalt* (ohne den Ordner selbst) des entpackten `cloudformation-mortgage-flow-setup` Ordners in einen S3-Bucket in der Region USA Ost (Nord-Virginia) in der Amazon S3 S3-Konsole unter hoch. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
Suchen Sie die Datei `templates/json/main-stack-tmp.yaml` oder `templates/json/main-stack-tmp.json` und gehen Sie folgendermaßen vor:
Ändern Sie den `Default` Wert des `Q01pS3BucketName` Parameters von in *MortgageFlowBucket* Ihren S3-Bucket-Namen.
Entfernen Sie `-tmp` aus dem Dateinamen, sodass er zu `templates/json/main-stack.yaml` oder `templates/json/main-stack.json` wird.
### Erstellen Sie den Stack mithilfe der CloudFormation Konsole
Verwenden Sie als Nächstes die Vorlage, die Sie gespeichert haben, um einen CloudFormation Stack bereitzustellen.
1. Öffnen Sie die CloudFormation Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/cloudformation](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/). Vergewissern Sie sich, dass Sie sich in der Region **USA Ost (Nord-Virginia)** befinden, indem Sie Ihre Region oben rechts überprüfen. Falls nicht, wechseln Sie die Region.
1. Auf der Seite **Stacks** wählen Sie im Menü **Stack erstellen** die Option **Mit neuen Ressourcen (Standard)** aus.
1. Legen Sie die Vorlage fest:
1. Wählen Sie unter **Voraussetzung** die Option **Vorhandene Vorlage wählen** aus.
1. Wählen Sie unter **Vorlage angeben** die Option **Eine Vorlagendatei hochladen** aus.
1. Klicken Sie auf **Datei auswählen**, navigieren Sie zur Vorlage `main-stack.yaml` oder `main-stack.json` und wählen Sie sie aus.
1. Klicken Sie auf **Weiter**.
1. Geben Sie die Stack-Details ein:
1. Geben Sie unter **Stack-Name** einen Namen für den Stack ein.
1. Übernehmen Sie die Standardwerte im Feld **Parameter**.
**Anmerkung**
Der Wert `Q01pS3BucketName` sollte dem Namen des S3-Buckets entsprechen, in den Sie die Ressourcen für diese Vorlage hochgeladen haben. Die verbleibenden Argumente beziehen sich auf die Konfigurationen der Wissensdatenbank. Wenn Sie eine davon ändern, müssen Sie sicherstellen, dass die Konfigurationen miteinander kompatibel sind. Weitere Informationen finden Sie unter [Voraussetzungen für die Verwendung eines Vektorspeichers, den Sie für eine Wissensdatenbank erstellt haben](knowledge-base-setup.md).
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Konfigurieren Sie die Stack-Optionen:
1. Wählen Sie unter **Optionen für Stack-Fehler** die Option **Löschen aller neu erstellten Ressourcen** aus.
**Anmerkung**
Durch Auswahl dieser Option vermeiden Sie möglicherweise anfallende Kosten für Ressourcen, deren Löschrichtlinie die Beibehaltung auch vorsieht, wenn die Stack-Erstellung fehlschlägt. Weitere Informationen finden Sie unter [`DeletionPolicy`-Attribut](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-attribute-deletionpolicy.html) im *Benutzerhandbuch zu CloudFormation *.
1. Markieren Sie unter **Funktionen** das Kästchen, um zu bestätigen, dass dadurch IAM-Ressourcen in Ihrem Konto erstellt werden CloudFormation könnten.
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Überprüfen Sie die Stack-Details und wählen Sie **Senden** aus. CloudFormation erstellt den Stapel. Die Erstellung dauert mehrere Minuten. Nach erfolgter Stack-Erstellung können Sie auf der Registerkarte **Ressourcen** der Seite „Stack-Details“ die in Ihrem Konto bereitgestellten Ressourcen anzeigen.
1. Gehen Sie nach Abschluss der Stack-Erstellung wie folgt vor, um die Datenquelle für die Wissensdatenbank zu synchronisieren, damit die Wissensdatenbank abgefragt werden kann:
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).
1. Klicken Sie im linken Navigationsbereich auf **Wissensdatenbank** und wählen Sie die erstellte Wissensdatenbank mit dem Namen `AWSDocsTutorial-MortgageKB` aus.
1. Aktivieren Sie im Abschnitt **Datenquelle** das Kontrollkästchen neben der Datenquelle, die erstellt wurde: `AWSDocsTutorial-MortgageKB-DS`.
1. Klicken Sie auf **Synchronisieren**. Nach Abschluss der Synchronisierung können Sie den Flow testen.
## Testen des Verarbeitungs-Flows für Hypotheken
Sobald der Verarbeitungs-Flow für Hypotheken erstellt wurde, können Sie ihn mit der Amazon-Bedrock-Konsole untersuchen, testen und ändern. Sie können auch die einzelnen Ressourcen im Flow untersuchen, testen und ändern.
**So testen Sie den Flow**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option **Flows** aus. Vergewissern Sie sich, dass Sie sich in der Region **USA Ost (Nord-Virginia)** befinden, indem Sie Ihre Region oben rechts überprüfen. Falls nicht, wechseln Sie die Region.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Flows** den Flow aus, der anhand der Vorlage erstellt wurde. CloudFormation Dies sollte `AWSDocsTutorial-MortgageFlow` sein.
1. Wählen Sie **Im Flow-Builder bearbeiten** aus. Sie können einzelne Knoten im Flow ziehen, um die visuelle Darstellung des Flows zu ändern.
1. Geben Sie im Bereich **Flow testen** Folgendes in das Textfeld ein und klicken Sie dann auf **Ausführen**.
```
{
"income": 80000,
"totalDebt": 5000,
"loanTerm": 30,
"loanAmount": 600000,
"creditScore": 750,
"mlsId": "MLS-5678"
}
```
Da der Kreditbetrag den berechneten Höchstbetrag für einen bezahlbaren Kredit übersteigt, wird der Prompt **incomeDebt** ausgelöst und der Flow generiert ein Ablehnungsschreiben. Sie können **Nachverfolgung anzeigen** wählen, um die Knoten zu sehen, die im Flow ausgeführt wurden.
1. Geben Sie auch hier im Bereich **Flow testen** Folgendes in das Textfeld ein und klicken Sie dann auf **Ausführen**.
```
{
"income": 120000,
"totalDebt": 5000,
"loanTerm": 30,
"loanAmount": 200000,
"creditScore": 650,
"mlsId": "MLS-3456"
}
```
Da der Kreditbetrag unter dem berechneten Höchstbetrag für einen bezahlbaren Kredit liegt, wird die **ProcessApplication-Aufforderung** ausgelöst und an die **mortgageProcessingAgent**gesendet. Diese sucht in der angehängten Wissensdatenbank und generiert eine Antwort, mit der anhand der Eingabewerte bewertet wird, ob der Kunde für einen Kredit in Frage kommt.
1. (Optional) Versuchen Sie, den Flow auszuführen, indem Sie unterschiedliche Werte für die Felder im JSON-Objekt verwenden. Die Werte `mlsId` entsprechen den Immobilien, die im Multiple Listing Service aufgeführt sind. Gehen Sie wie folgt vor, um gültige `mlsId`-Werte zu finden:
1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die DynamoDB-Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/dynamodb/](https://console.aws.amazon.com/dynamodb/)
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Tabellen** aus.
1. Wählen Sie die Tabelle mit der Aufschrift. **AWSDocsTutorial-PropertyListing**
1. Wählen Sie **Tabellenelemente erkunden** aus.
1. Sie können jeden der Werte in der Spalte **mls\$1id** in der Flow-Eingabe verwenden.
Sie können auch zu den **Verwaltungsseiten **Agents**, **Knowledge Bases**, **Guardrails** und Prompt** in der navigieren, AWS-Managementkonsole um jede Amazon Bedrock-Ressource, die im Flow verwendet wird, unabhängig voneinander zu untersuchen. Weitere Informationen zum Flow und ein detailliertere Erläuterung der Komponenten finden Sie unter [Der Verarbeitungs-Flow für Hypotheken im Detail](getting-started-mortgage-flow-details.md).
## Bereinigung: Löschen von Ressourcen
Nachdem Sie sich mit den Ressourcen befasst haben und die Funktionen der verschiedenen Amazon-Bedrock-Ressourcen nun besser verstehen, löschen wir den Stack und die darin enthaltenen Ressourcen.
**Wichtig**
Die Amazon-Ressourcen, die Sie erstellen, werden Ihnen in Rechnung gestellt, bis Sie sie löschen.
1. [Öffnen Sie die Datei /cloudformation. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/)
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Stacks** aus.
1. Wählen Sie den Stack aus, den Sie aus der Vorlage erstellt haben. Wählen Sie **Löschen** und bestätigen Sie das **Löschen**.
CloudFormation initiiert das Löschen des Hauptstapels, aller seiner verschachtelten Stacks und aller in den Stacks enthaltenen Ressourcen.
# CloudFormation Vorlagen
Der Download-Datei `cloudformation-mortgage-flow-setup.zip` enthält die folgenden Dateien:
+ `deploy.sh`— Ein Shell-Skript, das Ihre Ressourcen bereitstellt und die CloudFormation Hauptvorlage vorbereitet, die Sie verwenden werden.
+ `artifacts` – Einen Ordner, der ZIP-Dateien mit Funktionen für den Agenten und Vorlagen für die Wissensdatenbank enthält:
+ Lambda-Funktionen für die Aktionsgruppen des Agenten
+ `agent_loan_calculator.zip`
+ `mls_lookup.zip`
+ `loader_deployment_package.zip`
+ Funktionen zum Einrichten der Wissensdatenbank
+ `custom-resource-lambda.zip`
+ `opensearchpy-layer.zip`
+ `provider-event-handler.zip`
+ `api-schema` – Einen Ordner, der API-Schemas für Aktionsgruppen enthält
+ `knowledge-base-data-source` – Einen Ordner, der die PDF-Datei für [Fannie Mae's Selling Guide](https://selling-guide.fanniemae.com/) enthält
+ `templates` – Einen Ordner, der die Vorlagen für die Ressourcen in diesem Flow sowohl im JSON- als auch im YAML-Format enthält:
+ `main-stack-tmp` – Die Hauptvorlage, die die verbleibenden Vorlagen als verschachtelten Stack bereitstellt. Diese Datei wird in `main-stack` konvertiert, nachdem das Bereitstellungsskript ausgeführt wurde.
+ `guardrails-template` – Die Vorlage für den Integritätsschutz, der mit dem Agenten verknüpft werden soll
+ `prompts-template` – Die Vorlage für die Prompts, die im Flow verwendet werden sollen
+ `kb-role-template`— Die Vorlage für die Wissensdatenbank-Rolle, die sowohl von der OpenSearch Vorlage als auch von der Wissensdatenbank-Vorlage verwendet werden soll.
+ `oss-infra-template`— Die Vorlage für den Amazon OpenSearch Serverless Vector Store, die für die Wissensdatenbank verwendet werden soll.
+ `kb-infra-template` – Die Vorlage für die Wissensdatenbank des Hypothekenkredits, die mit dem Agenten verknüpft werden soll
+ `agent-template` – Die Vorlage für den Verarbeitungsagenten der Hypothek, der im Flow verwendet werden soll
+ `mortgage-flow-template` – Die Vorlage für den Verarbeitungs-Flow der Hypothek, der alle Ressourcen kombiniert
+ `README.md` – Eine README-Datei, in der die Schritte zur Verwendung der Vorlage beschrieben werden
Die folgenden Themen zeigen die CloudFormation Vorlagen, die für jeden Stapel verwendet werden. Der Haupt-Stack stellt die übrigen Stacks als [verschachtelte Stacks](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/using-cfn-nested-stacks.html) bereit.
**Topics**
+ [Haupt-Stack](#getting-started-mortgage-templates-main)
+ [Integritätsschutz-Stack für Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-guardrail-templates)
+ [Amazon-Bedrock-Prompt-Management-Stack](#getting-started-mortgage-prompts-templates)
+ [Amazon-Bedrock-Wissensdatenbank-Stack](#getting-started-mortgage-kb-templates)
## Haupt-Stack
Der Haupt-Stack definiert die Parameter, die Sie beim Hochladen der Vorlage definieren können. Diese Werte werden an jeden der verbleibenden verschachtelten Stacks weitergegeben. Das Bereitstellungsskript ersetzt *MortgageFlowBucket* den Standardwert des `Q01pS3BucketName` Parameters durch Ihren tatsächlichen S3-Bucket, der die vom Skript bereitgestellten Ressourcen enthält.
------
#### [ YAML ]
```
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow"
Parameters:
Q01pS3BucketName:
Type: String
Description: Provide existing S3 bucket name where data is already stored
Default: MortgageFlowBucket
Q02pFlowName:
Type: String
Description: Name for the flow
Default: MortgageFlow
Q03pGuardrailName:
Type: String
Description: Name for guardrail to attach to agent
Default: MortgageGR
Q04pKnowledgeBaseName:
Type: String
Description: Name for knowledge base to associate with agent
Default: MortgageKB
Q05pAgentName:
Type: String
Description: Name for agent to create
Default: MortgageAgent
Q06pKBEmbedModel:
Type: String
Description: Select Embedding model
Default: amazon.titan-embed-text-v1
Q07pKBChunkingStrategy:
Type: String
Description: Select Chunking strategy
AllowedValues:
- Default chunking
- Fixed-size chunking
- No chunking
Default: Default chunking
Q08pKBMaxTokens:
Type: Number
Description: Maximum number of tokens in a chunk
Default: 300
Q09pKBOverlapPercentage:
Type: Number
Description: Percent overlap in each chunk
Default: 20
Q10pKBVectorStore:
Type: String
Description: Select vector store
AllowedValues:
- Open-Search-Serverless
Default: Open-Search-Serverless
Q11pOSSCollectionName:
Type: String
Description: Name of the Collection
MinLength: 1
MaxLength: 63
Default: mortgage-kb-collection
AllowedPattern: ^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*
ConstraintDescription: Must be lowercase or numbers with a length of 1-32 characters
Q12pOSSIndexName:
Type: String
Description: Index name to be created in vector store
MinLength: 1
MaxLength: 63
Default: mortgage-kb-index
AllowedPattern: ^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*
ConstraintDescription: Must be lowercase or numbers with a length of 1-63 characters
# Q13pVectorFieldName:
# Type: String
# Description: Vector field name
# Default: bedrock-knowledge-base-default-vector
# Q14pMetaDataFieldName:
# Type: String
# Description: Metadata field name
# Default: AMAZON_BEDROCK_METADATA
# Q15pTextFieldName:
# Type: String
# Description: Text field name
# Default: AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK
Resources:
KBRoleStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/kb-role-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
Parameters:
Q01pS3BucketName:
Ref: Q01pS3BucketName
OSSStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
DependsOn: KBRoleStack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/oss-infra-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
Parameters:
Q01pS3BucketName:
Ref: Q01pS3BucketName
Q06pKBEmbedModel:
Ref: Q06pKBEmbedModel
Q11pOSSCollectionName:
Ref: Q11pOSSCollectionName
Q12pOSSIndexName:
Ref: Q12pOSSIndexName
pKBRole:
Fn::GetAtt:
- KBRoleStack
- Outputs.KBRole
pKBRoleArn:
Fn::GetAtt:
- KBRoleStack
- Outputs.KBRoleArn
KBStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
DependsOn: OSSStack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/kb-infra-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
Parameters:
KnowledgeBaseName:
Ref: Q04pKnowledgeBaseName
Q01pS3BucketName:
Ref: Q01pS3BucketName
Q06pKBEmbedModel:
Ref: Q06pKBEmbedModel
Q07pKBChunkingStrategy:
Ref: Q07pKBChunkingStrategy
Q08pKBMaxTokens:
Ref: Q08pKBMaxTokens
Q09pKBOverlapPercentage:
Ref: Q09pKBOverlapPercentage
Q11pOSSCollectionName:
Ref: Q11pOSSCollectionName
Q12pOSSIndexName:
Ref: Q12pOSSIndexName
# Q13pVectorFieldName:
# Ref: Q13pVectorFieldName
# Q14pMetaDataFieldName:
# Ref: Q14pMetaDataFieldName
# Q15pTextFieldName:
# Ref: Q15pTextFieldName
pCollectionArn:
Fn::GetAtt:
- OSSStack
- Outputs.CollectionArn
pKBRoleArn:
Fn::GetAtt:
- KBRoleStack
- Outputs.KBRoleArn
pKBRole:
Fn::GetAtt:
- KBRoleStack
- Outputs.KBRole
GRStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/guardrails-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
Parameters:
GuardrailName:
Ref: Q03pGuardrailName
AgentStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
DependsOn:
- KBStack
- GRStack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/agent-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
Parameters:
Q01pS3BucketName:
Ref: Q01pS3BucketName
KnowledgeBaseId:
Fn::GetAtt:
- KBStack
- Outputs.KBId
GuardrailArn:
Fn::GetAtt:
- GRStack
- Outputs.GuardrailArn
GuardrailVersion:
Fn::GetAtt:
- GRStack
- Outputs.GuardrailVersion
PromptsStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/prompts-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
FlowStack:
Type: AWS::CloudFormation::Stack
DependsOn:
- AgentStack
- PromptsStack
Properties:
TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/mortgage-flow-template.yaml
TimeoutInMinutes: 15
Parameters:
FlowName:
Ref: Q02pFlowName
Q01pS3BucketName:
Ref: Q01pS3BucketName
ProcessApplicationPromptArn:
Fn::GetAtt:
- PromptsStack
- Outputs.ProcessApplicationPromptArn
RejectionPromptArn:
Fn::GetAtt:
- PromptsStack
- Outputs.RejectionPromptArn
AgentId:
Fn::GetAtt:
- AgentStack
- Outputs.AgentId
```
------
#### [ JSON ]
```
{
"AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09",
"Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow",
"Parameters": {
"Q01pS3BucketName": {
"Type": "String",
"Description": "Provide existing S3 bucket name where data is already stored",
"Default": "MortgageFlowBucket"
},
"Q02pFlowName": {
"Type": "String",
"Description": "Name for the flow",
"Default": "MortgageFlow"
},
"Q03pGuardrailName": {
"Type": "String",
"Description": "Name for guardrail to attach to agent",
"Default": "MortgageGR"
},
"Q04pKnowledgeBaseName": {
"Type": "String",
"Description": "Name for knowledge base to associate with agent",
"Default": "MortgageKB"
},
"Q05pAgentName": {
"Type": "String",
"Description": "Name for agent to create",
"Default": "MortgageAgent"
},
"Q06pKBEmbedModel": {
"Type": "String",
"Description": "Select Embedding model",
"Default": "amazon.titan-embed-text-v1"
},
"Q07pKBChunkingStrategy": {
"Type": "String",
"Description": "Select Chunking strategy",
"AllowedValues": [
"Default chunking",
"Fixed-size chunking",
"No chunking"
],
"Default": "Default chunking"
},
"Q08pKBMaxTokens": {
"Type": "Number",
"Description": "Maximum number of tokens in a chunk",
"Default": 300
},
"Q09pKBOverlapPercentage": {
"Type": "Number",
"Description": "Percent overlap in each chunk",
"Default": 20
},
"Q10pKBVectorStore": {
"Type": "String",
"Description": "Select vector store",
"AllowedValues": [
"Open-Search-Serverless"
],
"Default": "Open-Search-Serverless"
},
"Q11pOSSCollectionName": {
"Type": "String",
"Description": "Name of the Collection",
"MinLength": 1,
"MaxLength": 63,
"Default": "mortgage-kb-collection",
"AllowedPattern": "^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*",
"ConstraintDescription": "Must be lowercase or numbers with a length of 1-32 characters"
},
"Q12pOSSIndexName": {
"Type": "String",
"Description": "Index name to be created in vector store",
"MinLength": 1,
"MaxLength": 63,
"Default": "mortgage-kb-index",
"AllowedPattern": "^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*",
"ConstraintDescription": "Must be lowercase or numbers with a length of 1-63 characters"
}
},
"Resources": {
"KBRoleStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/kb-role-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15,
"Parameters": {
"Q01pS3BucketName": {
"Ref": "Q01pS3BucketName"
}
}
}
},
"OSSStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"DependsOn": "KBRoleStack",
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/oss-infra-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15,
"Parameters": {
"Q01pS3BucketName": {
"Ref": "Q01pS3BucketName"
},
"Q06pKBEmbedModel": {
"Ref": "Q06pKBEmbedModel"
},
"Q11pOSSCollectionName": {
"Ref": "Q11pOSSCollectionName"
},
"Q12pOSSIndexName": {
"Ref": "Q12pOSSIndexName"
},
"pKBRole": {
"Fn::GetAtt": [
"KBRoleStack",
"Outputs.KBRole"
]
},
"pKBRoleArn": {
"Fn::GetAtt": [
"KBRoleStack",
"Outputs.KBRoleArn"
]
}
}
}
},
"KBStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"DependsOn": "OSSStack",
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/kb-infra-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15,
"Parameters": {
"KnowledgeBaseName": {
"Ref": "Q04pKnowledgeBaseName"
},
"Q01pS3BucketName": {
"Ref": "Q01pS3BucketName"
},
"Q06pKBEmbedModel": {
"Ref": "Q06pKBEmbedModel"
},
"Q07pKBChunkingStrategy": {
"Ref": "Q07pKBChunkingStrategy"
},
"Q08pKBMaxTokens": {
"Ref": "Q08pKBMaxTokens"
},
"Q09pKBOverlapPercentage": {
"Ref": "Q09pKBOverlapPercentage"
},
"Q11pOSSCollectionName": {
"Ref": "Q11pOSSCollectionName"
},
"Q12pOSSIndexName": {
"Ref": "Q12pOSSIndexName"
},
"pCollectionArn": {
"Fn::GetAtt": [
"OSSStack",
"Outputs.CollectionArn"
]
},
"pKBRoleArn": {
"Fn::GetAtt": [
"KBRoleStack",
"Outputs.KBRoleArn"
]
},
"pKBRole": {
"Fn::GetAtt": [
"KBRoleStack",
"Outputs.KBRole"
]
}
}
}
},
"GRStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/guardrails-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15,
"Parameters": {
"GuardrailName": {
"Ref": "Q03pGuardrailName"
}
}
}
},
"AgentStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"DependsOn": [
"KBStack",
"GRStack"
],
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/agent-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15,
"Parameters": {
"Q01pS3BucketName": {
"Ref": "Q01pS3BucketName"
},
"KnowledgeBaseId": {
"Fn::GetAtt": [
"KBStack",
"Outputs.KBId"
]
},
"GuardrailArn": {
"Fn::GetAtt": [
"GRStack",
"Outputs.GuardrailArn"
]
},
"GuardrailVersion": {
"Fn::GetAtt": [
"GRStack",
"Outputs.GuardrailVersion"
]
}
}
}
},
"PromptsStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/prompts-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15
}
},
"FlowStack": {
"Type": "AWS::CloudFormation::Stack",
"DependsOn": [
"AgentStack",
"PromptsStack"
],
"Properties": {
"TemplateURL": {
"Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/mortgage-flow-template.json"
},
"TimeoutInMinutes": 15,
"Parameters": {
"FlowName": {
"Ref": "Q02pFlowName"
},
"Q01pS3BucketName": {
"Ref": "Q01pS3BucketName"
},
"ProcessApplicationPromptArn": {
"Fn::GetAtt": [
"PromptsStack",
"Outputs.ProcessApplicationPromptArn"
]
},
"RejectionPromptArn": {
"Fn::GetAtt": [
"PromptsStack",
"Outputs.RejectionPromptArn"
]
},
"AgentId": {
"Fn::GetAtt": [
"AgentStack",
"Outputs.AgentId"
]
}
}
}
}
}
}
```
------
## Integritätsschutz-Stack für Amazon Bedrock
Dieser Stack erstellt die folgenden Ressourcen in Bezug auf den [Integritätsschutz](guardrails.md):
+ AgentGuardrail ([AWS::Bedrock::Guardrail](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrail.html)) — Eine Leitplanke, die Inhaltsfilterung, Themenrichtlinien und Schutz personenbezogener Daten bietet. Dieser Integritätsschutz wird an den Agenten im Agenten-Stack angefügt.
+ AgentGuardrailVersion ([AWS::Bedrock::GuardrailVersion](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrailversion.html)) — Die Version der `AgentGuardrail` Ressource, die auf den Agenten angewendet wurde.
------
#### [ YAML ]
```
AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09"
Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow"
Parameters:
GuardrailName:
Type: String
Description: Name for guardrail
Default: MortgageGuardrail
Resources:
AgentGuardrail:
Type: AWS::Bedrock::Guardrail
Properties:
Name: !Sub AWSDocsTutorial-${GuardrailName}
Description: Guardrail for mortgage processing with investment advice blocking, content filtering, and PII protection
BlockedInputMessaging: "Sorry, the model cannot answer this question."
BlockedOutputsMessaging: "Sorry, the model cannot answer this question."
TopicPolicyConfig:
TopicsConfig:
- Name: InvestmentAdvice
Definition: "Investment advice refers to inquires, guidance or recommendations regarding the management or allocation of fund or asset with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives"
Examples:
- "Is investing in the stocks better than bonds?"
- "Should I invest in gold?"
Type: DENY
ContentPolicyConfig:
FiltersConfig:
- Type: VIOLENCE
InputStrength: HIGH
OutputStrength: HIGH
- Type: PROMPT_ATTACK
InputStrength: HIGH
OutputStrength: NONE
- Type: MISCONDUCT
InputStrength: HIGH
OutputStrength: HIGH
- Type: HATE
InputStrength: HIGH
OutputStrength: HIGH
- Type: SEXUAL
InputStrength: HIGH
OutputStrength: HIGH
- Type: INSULTS
InputStrength: HIGH
OutputStrength: HIGH
WordPolicyConfig:
WordsConfig:
- Text: "crypto currency"
- Text: "bitcoin"
ManagedWordListsConfig:
- Type: PROFANITY
SensitiveInformationPolicyConfig:
PiiEntitiesConfig:
- Type: EMAIL
Action: ANONYMIZE
- Type: CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER
Action: BLOCK
ContextualGroundingPolicyConfig:
FiltersConfig:
- Type: GROUNDING
Threshold: 0.85
- Type: RELEVANCE
Threshold: 0.5
AgentGuardrailVersion:
Type: AWS::Bedrock::GuardrailVersion
Properties:
GuardrailIdentifier: !Ref AgentGuardrail
Description: Version 1 of the mortgage agent guardrail
Outputs:
GuardrailArn:
Value:
Ref: AgentGuardrail
Description: ARN of guardrail to associate with agent
GuardrailVersion:
Value:
Fn::GetAtt:
- AgentGuardrailVersion
- Version
Description: Version of guardrail to associate with agent
```
------
#### [ JSON ]
```
{
"AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09",
"Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow",
"Parameters": {
"GuardrailName": {
"Type": "String",
"Description": "Name for guardrail",
"Default": "MortgageGuardrail"
}
},
"Resources": {
"AgentGuardrail": {
"Type": "AWS::Bedrock::Guardrail",
"Properties": {
"Name": {
"Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${GuardrailName}"
},
"Description": "Guardrail for mortgage processing with investment advice blocking, content filtering, and PII protection",
"BlockedInputMessaging": "Sorry, the model cannot answer this question.",
"BlockedOutputsMessaging": "Sorry, the model cannot answer this question.",
"TopicPolicyConfig": {
"TopicsConfig": [
{
"Name": "InvestmentAdvice",
"Definition": "Investment advice refers to inquires, guidance or recommendations regarding the management or allocation of fund or asset with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives",
"Examples": [
"Is investing in the stocks better than bonds?",
"Should I invest in gold?"
],
"Type": "DENY"
}
]
},
"ContentPolicyConfig": {
"FiltersConfig": [
{
"Type": "VIOLENCE",
"InputStrength": "HIGH",
"OutputStrength": "HIGH"
},
{
"Type": "PROMPT_ATTACK",
"InputStrength": "HIGH",
"OutputStrength": "NONE"
},
{
"Type": "MISCONDUCT",
"InputStrength": "HIGH",
"OutputStrength": "HIGH"
},
{
"Type": "HATE",
"InputStrength": "HIGH",
"OutputStrength": "HIGH"
},
{
"Type": "SEXUAL",
"InputStrength": "HIGH",
"OutputStrength": "HIGH"
},
{
"Type": "INSULTS",
"InputStrength": "HIGH",
"OutputStrength": "HIGH"
}
]
},
"WordPolicyConfig": {
"WordsConfig": [
{
"Text": "crypto currency"
},
{
"Text": "bitcoin"
}
],
"ManagedWordListsConfig": [
{
"Type": "PROFANITY"
}
]
},
"SensitiveInformationPolicyConfig": {
"PiiEntitiesConfig": [
{
"Type": "EMAIL",
"Action": "ANONYMIZE"
},
{
"Type": "CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER",
"Action": "BLOCK"
}
]
},
"ContextualGroundingPolicyConfig": {
"FiltersConfig": [
{
"Type": "GROUNDING",
"Threshold": 0.85
},
{
"Type": "RELEVANCE",
"Threshold": 0.5
}
]
}
}
},
"AgentGuardrailVersion": {
"Type": "AWS::Bedrock::GuardrailVersion",
"Properties": {
"GuardrailIdentifier": {
"Ref": "AgentGuardrail"
},
"Description": "Version 1 of the mortgage agent guardrail"
}
}
},
"Outputs": {
"GuardrailArn": {
"Value": {
"Ref": "AgentGuardrail"
},
"Description": "ARN of guardrail to associate with agent"
},
"GuardrailVersion": {
"Value": {
"Fn::GetAtt": [
"AgentGuardrailVersion",
"Version"
]
},
"Description": "Version of guardrail to associate with agent"
}
}
}
```
------
## Amazon-Bedrock-Prompt-Management-Stack
Dieser Stapel erstellt die folgenden [prompt](prompt-management.md) ([AWS::IAM::Prompt](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-prompt.html)) -Ressourcen, die dem Flow hinzugefügt werden:
+ RejectionPrompt — Eine Aufforderung, die ein generiertes Ablehnungsschreiben zurückgibt, das auf Finanzinformationen basiert.
+ ProcessApplicationPrompt — Eine Aufforderung, bei der die Finanzinformationen eines Kunden an einen Makler gesendet werden und dieser aufgefordert wird, zu beurteilen, ob der Kunde für ein Darlehen in Frage kommt.
------
#### [ YAML ]
```
AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09"
Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow"
Resources:
RejectionPrompt:
Type: AWS::Bedrock::Prompt
Properties:
Name: !Sub AWSDocsTutorial-RejectionPrompt
Description: "Use this prompt to generate a rejection letter triggered by an unsatisfactory income to debt ratio"
DefaultVariant: variantOne
Variants:
- Name: variantOne
TemplateType: TEXT
ModelId: anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
TemplateConfiguration:
Text:
Text: |
Write a mortgage loan rejection letter for a candiate with income {{income}}, totalDebt {{totalDebt}}, loanAmount {{loanAmount}}.
The reason for rejection is their income to debt ratio.
Do not mention any other reason.
Make the letter as concise as possible.
Treat all numeric inputs as whole numbers.
Let the general structure be like the below:
Dear [Applicant's Name],
We appreciate your interest in obtaining a mortgage loan with our institution...
The primary reason for this decision is that ...
While we understand that this news may be disappointing, ...
Thank you again for your interest, and we wish you the best in your future endeavors...
Sincerely,
[Your Institution's Name]
InputVariables:
- Name: income
- Name: totalDebt
- Name: loanAmount
InferenceConfiguration:
Text:
MaxTokens: 2000
Temperature: 0.0
TopP: 0.999
StopSequences:
- "\n\nHuman:"
AdditionalModelRequestFields:
top_k: 250
ProcessApplicationPrompt:
Type: AWS::Bedrock::Prompt
Properties:
Name: !Sub AWSDocsTutorial-ProcessApplicationPrompt
Description: "Use this prompt to generate a question for an agent to process the mortgage application"
DefaultVariant: variantOne
Variants:
- Name: variantOne
TemplateType: TEXT
ModelId: anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0
TemplateConfiguration:
Text:
Text: |
Generate a question asking if the user will qualify for a loan for the specified criteria.
Include instruction to base the answer on key features of the property retrieved from MLS listing.
Start with "will an applicant...".
{ "income": {{income}}, "creditScore": {{creditScore}}, "totalDebt": {{totalDebt}}, "loanAmount": {{loanAmount}}, "mlsId": {{mlsId}} }
Include a second question on loan requirements an applicant with the below attributes should consider for a Fannie Mae backed loan (other than debt to income).
InputVariables:
- Name: income
- Name: creditScore
- Name: totalDebt
- Name: loanAmount
- Name: mlsId
InferenceConfiguration:
Text:
MaxTokens: 2000
Temperature: 0.0
TopP: 0.999
StopSequences:
- "\n\nHuman:"
AdditionalModelRequestFields:
top_k: 250
Outputs:
ProcessApplicationPromptArn:
Value:
Ref: ProcessApplicationPrompt
Description: ARN of the prompt to process a mortgage application
RejectionPromptArn:
Value:
Ref: RejectionPrompt
Description: ARN of the prompt to reject a mortgage application
```
------
#### [ JSON ]
```
{
"AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09",
"Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow",
"Resources": {
"RejectionPrompt": {
"Type": "AWS::Bedrock::Prompt",
"Properties": {
"Name": {
"Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-RejectionPrompt"
},
"Description": "Use this prompt to generate a rejection letter triggered by an unsatisfactory income to debt ratio",
"DefaultVariant": "variantOne",
"Variants": [
{
"Name": "variantOne",
"TemplateType": "TEXT",
"ModelId": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
"TemplateConfiguration": {
"Text": {
"Text": "Write a mortgage loan rejection letter for a candiate with income {{income}}, totalDebt {{totalDebt}}, loanAmount {{loanAmount}}. \nThe reason for rejection is their income to debt ratio. \nDo not mention any other reason. \nMake the letter as concise as possible. \nTreat all numeric inputs as whole numbers.\nLet the general structure be like the below:\n\nDear [Applicant's Name],\nWe appreciate your interest in obtaining a mortgage loan with our institution...\nThe primary reason for this decision is that ...\nWhile we understand that this news may be disappointing, ...\nThank you again for your interest, and we wish you the best in your future endeavors...\n\nSincerely,\n[Your Institution's Name]\n",
"InputVariables": [
{
"Name": "income"
},
{
"Name": "totalDebt"
},
{
"Name": "loanAmount"
}
]
}
},
"InferenceConfiguration": {
"Text": {
"MaxTokens": 2000,
"Temperature": 0.0,
"TopP": 0.999,
"StopSequences": [
"\n\nHuman:"
]
}
},
"AdditionalModelRequestFields": {
"top_k": 250
}
}
]
}
},
"ProcessApplicationPrompt": {
"Type": "AWS::Bedrock::Prompt",
"Properties": {
"Name": {
"Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-ProcessApplicationPrompt"
},
"Description": "Use this prompt to generate a question for an agent to process the mortgage application",
"DefaultVariant": "variantOne",
"Variants": [
{
"Name": "variantOne",
"TemplateType": "TEXT",
"ModelId": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
"TemplateConfiguration": {
"Text": {
"Text": "Generate a question asking if the user will qualify for a loan for the specified criteria. \n\nInclude instruction to base the answer on key features of the property retrieved from MLS listing. \n\nStart with \"will an applicant...\".\n\n{ \"income\": {{income}}, \"creditScore\": {{creditScore}}, \"totalDebt\": {{totalDebt}}, \"loanAmount\": {{loanAmount}}, \"mlsId\": {{mlsId}} }\n\nInclude a second question on loan requirements an applicant with the below attributes should consider for a Fannie Mae backed loan (other than debt to income).\n",
"InputVariables": [
{
"Name": "income"
},
{
"Name": "creditScore"
},
{
"Name": "totalDebt"
},
{
"Name": "loanAmount"
},
{
"Name": "mlsId"
}
]
}
},
"InferenceConfiguration": {
"Text": {
"MaxTokens": 2000,
"Temperature": 0.0,
"TopP": 0.999,
"StopSequences": [
"\n\nHuman:"
]
}
},
"AdditionalModelRequestFields": {
"top_k": 250
}
}
]
}
}
},
"Outputs": {
"ProcessApplicationPromptArn": {
"Value": {
"Ref": "ProcessApplicationPrompt"
},
"Description": "ARN of the prompt to process a mortgage application"
},
"RejectionPromptArn": {
"Value": {
"Ref": "RejectionPrompt"
},
"Description": "ARN of the prompt to reject a mortgage application"
}
}
}
```
------
## Amazon-Bedrock-Wissensdatenbank-Stack
Diese Vorlage erstellt die [Wissensdatenbank](knowledge-base.md) und ihre Datenquelle, die die Kreditrichtlinien enthält:
+ KnowledgeBase ([AWS::Bedrock::KnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-knowledgebase.html))
+ KnowledgeBaseDataSource ([AWS::Bedrock::DataSource](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-datasource.html))
------
#### [ YAML ]
```
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow"
Parameters:
KnowledgeBaseName:
Type: String
Description: Name of knowledge base
Default: MortgageKB
Q01pS3BucketName:
Type: String
Description: Name of S3 bucket where knowledge base data is stored
Q06pKBEmbedModel:
Type: String
Description: Selected Embedding model
Q07pKBChunkingStrategy:
Type: String
Description: Selected Chunking strategy
Q08pKBMaxTokens:
Type: Number
Description: Maximum number of tokens in a chunk
Q09pKBOverlapPercentage:
Type: Number
Description: Percent overlap in each chunk
Q11pOSSCollectionName:
Type: String
Description: Name of the Collection
Q12pOSSIndexName:
Type: String
Description: Index name to be created in vector store
Q13pVectorFieldName:
Type: String
Description: Vector field name
Default: bedrock-knowledge-base-default-vector
Q14pMetaDataFieldName:
Type: String
Description: Metadata field name
Default: AMAZON_BEDROCK_METADATA
Q15pTextFieldName:
Type: String
Description: Text field name
Default: AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK
pCollectionArn:
Type: String
Description: Name of the Collection Arn
pKBRole:
Type: String
Description: KB role for e2e RAG
pKBRoleArn:
Type: String
Description: KB role Arn for e2e RAG
Conditions:
IsChunkingStrategyFixed:
Fn::Equals:
- Ref: Q07pKBChunkingStrategy
- Fixed-size chunking
IsChunkingStrategyDefault:
Fn::Equals:
- Ref: Q07pKBChunkingStrategy
- Default chunking
IsChunkingStrategyNoChunking:
Fn::Equals:
- Ref: Q07pKBChunkingStrategy
- No chunking
IsChunkingStrategyFixedOrDefault:
Fn::Or:
- Condition: IsChunkingStrategyFixed
- Condition: IsChunkingStrategyDefault
Resources:
KnowledgeBase:
Type: AWS::Bedrock::KnowledgeBase
Properties:
Description: Test KB Deployment
KnowledgeBaseConfiguration:
Type: VECTOR
VectorKnowledgeBaseConfiguration:
EmbeddingModelArn:
Fn::Sub: arn:aws:bedrock:${AWS::Region}::foundation-model/${Q06pKBEmbedModel}
Name: !Sub AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}
RoleArn:
Ref: pKBRoleArn
StorageConfiguration:
OpensearchServerlessConfiguration:
CollectionArn:
Ref: pCollectionArn
FieldMapping:
MetadataField:
Ref: Q14pMetaDataFieldName
TextField:
Ref: Q15pTextFieldName
VectorField:
Ref: Q13pVectorFieldName
VectorIndexName:
Ref: Q12pOSSIndexName
Type: OPENSEARCH_SERVERLESS
KnowledgeBaseDataSource:
Type: AWS::Bedrock::DataSource
DependsOn:
- KnowledgeBase
Properties:
DataSourceConfiguration:
Type: S3
S3Configuration:
BucketArn:
Fn::Sub: arn:aws:s3:::${Q01pS3BucketName}
InclusionPrefixes:
- knowledge-base-data-source/
Description: Knowledge base data source
KnowledgeBaseId:
Ref: KnowledgeBase
Name: !Sub AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}-DS
VectorIngestionConfiguration:
ChunkingConfiguration:
Fn::If:
- IsChunkingStrategyFixed
- ChunkingStrategy: FIXED_SIZE
FixedSizeChunkingConfiguration:
MaxTokens: !Ref Q08pKBMaxTokens
OverlapPercentage: !Ref Q09pKBOverlapPercentage
- Fn::If:
- IsChunkingStrategyDefault
- ChunkingStrategy: FIXED_SIZE
FixedSizeChunkingConfiguration:
MaxTokens: 300
OverlapPercentage: 20
- Fn::If:
- IsChunkingStrategyNoChunking
- ChunkingStrategy: NONE
- !Ref AWS::NoValue
Outputs:
KBId:
Value:
Ref: KnowledgeBase
Description: KnowledgeBase ID
DS:
Value:
Ref: KnowledgeBaseDataSource
Description: KnowledgeBase Datasource
```
------
#### [ JSON ]
```
{
"AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09",
"Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow",
"Parameters": {
"KnowledgeBaseName": {
"Type": "String",
"Description": "Name of knowledge base",
"Default": "MortgageKB"
},
"Q01pS3BucketName": {
"Type": "String",
"Description": "Name of S3 bucket where knowledge base data is stored"
},
"Q06pKBEmbedModel": {
"Type": "String",
"Description": "Selected Embedding model"
},
"Q07pKBChunkingStrategy": {
"Type": "String",
"Description": "Selected Chunking strategy"
},
"Q08pKBMaxTokens": {
"Type": "Number",
"Description": "Maximum number of tokens in a chunk"
},
"Q09pKBOverlapPercentage": {
"Type": "Number",
"Description": "Percent overlap in each chunk"
},
"Q11pOSSCollectionName": {
"Type": "String",
"Description": "Name of the Collection"
},
"Q12pOSSIndexName": {
"Type": "String",
"Description": "Index name to be created in vector store"
},
"Q13pVectorFieldName": {
"Type": "String",
"Description": "Vector field name",
"Default": "bedrock-knowledge-base-default-vector"
},
"Q14pMetaDataFieldName": {
"Type": "String",
"Description": "Metadata field name",
"Default": "AMAZON_BEDROCK_METADATA"
},
"Q15pTextFieldName": {
"Type": "String",
"Description": "Text field name",
"Default": "AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK"
},
"pCollectionArn": {
"Type": "String",
"Description": "Name of the Collection Arn"
},
"pKBRole": {
"Type": "String",
"Description": "KB role for e2e RAG"
},
"pKBRoleArn": {
"Type": "String",
"Description": "KB role Arn for e2e RAG"
}
},
"Conditions": {
"IsChunkingStrategyFixed": {
"Fn::Equals": [
{
"Ref": "Q07pKBChunkingStrategy"
},
"Fixed-size chunking"
]
},
"IsChunkingStrategyDefault": {
"Fn::Equals": [
{
"Ref": "Q07pKBChunkingStrategy"
},
"Default chunking"
]
},
"IsChunkingStrategyNoChunking": {
"Fn::Equals": [
{
"Ref": "Q07pKBChunkingStrategy"
},
"No chunking"
]
},
"IsChunkingStrategyFixedOrDefault": {
"Fn::Or": [
{
"Condition": "IsChunkingStrategyFixed"
},
{
"Condition": "IsChunkingStrategyDefault"
}
]
}
},
"Resources": {
"KnowledgeBase": {
"Type": "AWS::Bedrock::KnowledgeBase",
"Properties": {
"Description": "Test KB Deployment",
"KnowledgeBaseConfiguration": {
"Type": "VECTOR",
"VectorKnowledgeBaseConfiguration": {
"EmbeddingModelArn": {
"Fn::Sub": "arn:aws:bedrock:${AWS::Region}::foundation-model/${Q06pKBEmbedModel}"
}
}
},
"Name": {
"Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}"
},
"RoleArn": {
"Ref": "pKBRoleArn"
},
"StorageConfiguration": {
"OpensearchServerlessConfiguration": {
"CollectionArn": {
"Ref": "pCollectionArn"
},
"FieldMapping": {
"MetadataField": {
"Ref": "Q14pMetaDataFieldName"
},
"TextField": {
"Ref": "Q15pTextFieldName"
},
"VectorField": {
"Ref": "Q13pVectorFieldName"
}
},
"VectorIndexName": {
"Ref": "Q12pOSSIndexName"
}
},
"Type": "OPENSEARCH_SERVERLESS"
}
}
},
"KnowledgeBaseDataSource": {
"Type": "AWS::Bedrock::DataSource",
"DependsOn": [
"KnowledgeBase"
],
"Properties": {
"DataSourceConfiguration": {
"Type": "S3",
"S3Configuration": {
"BucketArn": {
"Fn::Sub": "arn:aws:s3:::${Q01pS3BucketName}"
},
"InclusionPrefixes": [
"knowledge-base-data-source/"
]
}
},
"Description": "Knowledge base data source",
"KnowledgeBaseId": {
"Ref": "KnowledgeBase"
},
"Name": {
"Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}-DS"
},
"VectorIngestionConfiguration": {
"ChunkingConfiguration": {
"Fn::If": [
"IsChunkingStrategyFixed",
{
"ChunkingStrategy": "FIXED_SIZE",
"FixedSizeChunkingConfiguration": {
"MaxTokens": {
"Ref": "Q08pKBMaxTokens"
},
"OverlapPercentage": {
"Ref": "Q09pKBOverlapPercentage"
}
}
},
{
"Fn::If": [
"IsChunkingStrategyDefault",
{
"ChunkingStrategy": "FIXED_SIZE",
"FixedSizeChunkingConfiguration": {
"MaxTokens": 300,
"OverlapPercentage": 20
}
},
{
"Fn::If": [
"IsChunkingStrategyNoChunking",
{
"ChunkingStrategy": "NONE"
},
{
"Ref": "AWS::NoValue"
}
]
}
]
}
]
}
}
}
}
},
"Outputs": {
"KBId": {
"Value": {
"Ref": "KnowledgeBase"
},
"Description": "KnowledgeBase ID"
},
"DS": {
"Value": {
"Ref": "KnowledgeBaseDataSource"
},
"Description": "KnowledgeBase Datasource"
}
}
}
```
------
# Der Verarbeitungs-Flow für Hypotheken im Detail
Die visuelle Darstellung des Hypothekenverarbeitungsablaufs in der AWS-Managementkonsole lautet wie folgt:
![\[Verarbeitungs-Flow für Hypotheken\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png)
## Schritte im Flow
Die folgenden Schritte finden im Flow statt:
1. Die Finanzinformationen des Kunden aus der Eingabe werden an die Lambda-Funktion `loanCalculator` gesendet, die den Kredit berechnet, den sich der Kunde maximal leisten kann.
1. Die Ausgabe der Funktion `loanCalculator` (`maximumAffordableLoan`) und der Wert `loanAmount` der Eingabe werden an den Bedingungsknoten gesendet, der dann wie folgt evaluiert wird:
+ Wenn der `loanAmount` größer als der `maximumAffordableLoan` ist, wird der Prompt `incomeDebt` ausgelöst und ein Ablehnungsschreiben für den Kredit generiert.
+ Andernfalls werden die Finanzinformationen des Kunden per `processApplication`-Prompt an den `mortgageProcessingAgent` gesendet. Der Agent wendet eine Kreditrechnerfunktion sowie eine MLS-Nachschlagefunktion (Multiple Listing Service) an, um in einer DynamoDB-Tabelle nachzuschlagen und die Kundeninformationen in Bezug auf die in der Eingabe angegebene MLS-Immobilie zu bewerten. Darüber hinaus sucht der Agent nach Informationen in einer Wissensdatenbank, die den Fannie Mae Selling Guide enthält. Der Agent verwendet all diese Informationen, um eine Antwort zu generieren, in der die Eignung des Kunden für den angeforderten Kreditbetrag analysiert wird.
# Dokumentverlauf für das Amazon-Bedrock-Benutzerhandbuch
+ **Letzte Aktualisierung der Dokumentation:** 26. November 2025
In der folgenden Tabelle sind wichtige Änderungen in jeder Version von Amazon Bedrock beschrieben. Um Benachrichtigungen über Aktualisierungen dieser Dokumentation zu erhalten, können Sie einen RSS-Feed abonnieren.
| Änderung | Beschreibung | Datum |
| --- |--- |--- |
| [Converse API-Unterstützung für Batch-Inferenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-create.html) | Sie können jetzt das Converse API-Format für Batch-Inferenz-Eingabedaten verwenden. Wenn Sie einen Batch-Inferenzjob erstellen, legen Sie den Modellaufruftyp auf Converse fest, um ein modellübergreifendes konsistentes Anforderungsformat zu verwenden. | 27. Februar 2026 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/fine-tuning-openai-apis.html) | Unterstützung für die Feinabstimmung von Modellen mit offenem Gewicht mithilfe von -compatible wurde hinzugefügt. OpenAI APIs Sie können jetzt Aufträge zur Feinabstimmung von Verstärkungen für Modelle mit offenem Gewicht über vertraute OpenAI SDK-Endpunkte wie Files-API, Feinabstimmungsaufträge und Inferenz erstellen, überwachen und verwalten. APIs APIs | 17. Februar 2026 |
| [Die Liste der Modelle, die für Servicestufen unterstützt werden, wurde aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html) | Die Liste der Modelle, die für die Servicestufen Priority und Flex unterstützt werden, wurde aktualisiert | 31. Dezember 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda-optimize-blueprint-info.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt jetzt die Optimierung von Blueprint-Anweisungen für Dokumente. Verbessern Sie die Genauigkeit der benutzerdefinierten Ausgabe von Data Automation, indem Sie Beispielinhalte mit Ground-Truth-Etiketten versehen, sodass Sie ohne Modelltraining innerhalb von Minuten eine produktionsreife Genauigkeit für Dokumente erreichen können. | 18. Dezember 2025 |
| [Neue verwaltete Richtlinien](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock hat die folgenden verwalteten IAM-Richtlinien für Amazon Bedrock Mantle hinzugefügt:,,. AmazonBedrockMantleFullAccess AmazonBedrockMantleReadOnly AmazonBedrockMantleInferenceAccess Amazon Bedrock Mantle bietet OpenAI-kompatible API-Endpunkte für Modellinferenz. | 3. Dezember 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-mantle.html) | Amazon Bedrock unterstützt jetzt OpenAI kompatible API-Endpunkte, darunter die Responses API und die Chat Completions API. Diese Endpunkte ermöglichen asynchrone Inferenz für Workloads mit langer Laufzeit, statusbehaftete Konversationsverwaltung ohne manuelle Weitergabe von Verlaufsdaten und eine vereinfachte Integration der Toolnutzung für agentische Workflows. Migrieren Sie bestehende Anwendungen mit minimalen Codeänderungen, indem Sie Ihre Basis-URL und Ihren API-Schlüssel aktualisieren. | 3. Dezember 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/reinforcement-fine-tuning.html) | Es wurde eine neue Feinabstimmung der Verstärkung hinzugefügt, um die Leistung des Fundamentmodells durch Feedback-Signale zu verbessern. | 3. Dezember 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-service-tiers.html) | Neue Serviceebene „Reserviert“ für Bedrock Inference hinzugefügt. | 26. November 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html) | Amazon Bedrock unterstützt jetzt Anthropic Claude Opus 4.5. | 24. November 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-enforcements.html) | Sie können jetzt Leitplanken für mehrere Konten innerhalb einer AWS Organisation gemeinsam nutzen. | 21. November 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda-using-api.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt jetzt synchronen Aufruf. | 20. November 2025 |
| [Die Modellunterstützung für den Import benutzerdefinierter Modelle wurde aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Der Import von benutzerdefinierten Modellen unterstützt jetzt OpenAI GPT-OSS-Modelle. | 19. November 2025 |
| [Verbesserte Unterstützung für Anwendungsfälle beim Programmieren im Standard-Tarif](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) | Die Standard-Stufe von Amazon Bedrock Guardrails bietet jetzt erweiterte Unterstützung für Anwendungsfälle beim Programmieren. Inhaltsfilter, Prompt-Attacken und abgelehnte Themen wurden aktualisiert, um Anfragen und Antworten im Zusammenhang mit Code besser handhaben zu können, ohne dass Änderungen an bestehenden Konfigurationen erforderlich sind. Für die Standard-Stufe wurden eine umfassende Dokumentation zur Unterstützung von Codedomänen und die sofortige Erkennung von Datenlecks hinzugefügt. | 19. November 2025 |
| [Aktualisiertes Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html) | Neue Servicestufen, Priority und Flex für On-Demand-Inferenz hinzugefügt | 18. November 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Amazon Bedrock wird jetzt in Afrika (Kapstadt), Asien-Pazifik (Neuseeland), Kanada West (Calgary), Mexiko (Zentral) und dem Nahen Osten (Bahrain) unterstützt. | 18. November 2025 |
| [Aktualisiertes Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-vector-stores.html) | Hinweis zur Verwendung des „englischen“ Wörterbuchs anstelle des „einfachen“ Wörterbuchs für die PostgreSQL-Textsuche in der Aurora Knowledge Base-Integration hinzugefügt. | 31. Oktober 2025 |
| [Modell im Legacy-Status](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Anthropic Claude 3.7 Sonnet befindet sich jetzt im Legacy-Status. Migrieren Sie vor dem 28. April 2026 auf Claude Sonnet 4.5. | 30. Oktober 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/stable-image-services.html) | Vier neue Stability AI Image Services (Outpaint und Upscale) sind jetzt mit Amazon Bedrock verfügbar. | 28. Oktober 2025 |
| [Aktualisiertes Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-submit.html) | Sie können jetzt ein zuvor angepasstes Modell (optimiert oder destilliert) als Basismodell für weitere Anpassungen verwenden. | 16. Oktober 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude Haiku 4.5 mit Amazon Bedrock verwenden. | 15. Oktober 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html) | Der Zugriff auf alle Amazon-Bedrock-Basismodelle ist jetzt standardmäßig mit den richtigen IAM-Berechtigungen aktiviert. | 15. Oktober 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region-support.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock ist jetzt allgemein verfügbar und bietet regionsübergreifende Inferenz in 5 weiteren Regionen: Asien-Pazifik (Bangkok), Asien-Pazifik (Kuala Lumpur), Asien-Pazifik (Taipeh), Israel (Tel Aviv) und Naher Osten (Dubai). | 9. Oktober 2025 |
| [Verwaltete Richtlinie aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock AmazonBedrockFullAccess hat die verwaltete Richtlinie aktualisiert, um standardmäßig den Zugriff auf alle serverlosen Foundation-Modelle zu ermöglichen. | 7. Oktober 2025 |
| [Aktualisierte Modellunterstützung für Batch-Inferenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Die Batch-Inferenz unterstützt jetzt DeepSeek V3.1, Qwen3 32B (dicht), Qwen3 235B A22B 2507, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct und Qwen3 Coder 480B A35B Instruct. | 3. Oktober 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html) | Sie können jetzt Cohere Cohere Embed v4 mit Amazon Bedrock verwenden. | 2. Oktober 2025 |
| [Aktualisierte Modellunterstützung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Sie können jetzt Qwen3-Modelle mit Modellimport importieren. | 30. September 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/rerank-supported.html) | Das Modell Cohere Cohere Rerank 3.5 ist jetzt in USA Ost (Nord-Virginia) verfügbar. | 30. September 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock ist jetzt in der Region Asien-Pazifik (Melbourne) verfügbar und bietet regionsübergreifende Inferenz. | 29. September 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude Sonnet 4.5 mit Amazon Bedrock verwenden. | 29. September 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock ist jetzt in den Regionen Asien-Pazifik (Thailand), Asien-Pazifik (Taipeh), Asien-Pazifik (Malaysia), im Nahen Osten (VAE) und in Israel (Tel Aviv) verfügbar. | 26. September 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Amazon Bedrock Flows unterstützt jetzt Flows-Trace-Verbesserungen und DoWhile Loop-Node-Funktionen. | 26. September 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude Sonnet 4.5 mit Amazon Bedrock verwenden. | 25. September 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/stable-image-services.html) | Stability AI Image Services sind jetzt mit Amazon Bedrock verfügbar. | 18. September 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-model-supported.html) | Meta Llama 3.3 70B Instruct ist jetzt für die Feinabstimmung verfügbar. Fortgesetztes Vortraining ist jetzt mit Amazon Bedrock verfügbar. | 15. September 2025 |
| [Unterstützung neuer Regionen für den Integritätsschutz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supporte.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock wird jetzt in der Region Asien-Pazifik (Jakarta) unterstützt. | 11. September 2025 |
| [Neues Tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-marengo.html) | TwelveLabs Marengo Embed 2.7unterstützt jetzt die [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)API. | 9. September 2025 |
| [Neues Tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys-permissions.html) | Sie können die `bedrock:CallWithBearerToken`-Aktion jetzt mit dem Bedingungsschlüssel `bedrock:bearerTokenType` verwenden. | 4. September 2025 |
| [Neues Tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-mortgage-flow.html) | Sie können sich mit der Erstellung von Amazon Bedrock-Ressourcen vertraut machen, indem Sie ein Tutorial ausprobieren, um auf einfache Weise einen Amazon Bedrock-Hypothekenfluss mit CloudFormation Vorlagen einzurichten. | 2. September 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-openai-batch.html) | Die Batch-API OpenAI wird jetzt unterstützt. | 27. August 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation ist jetzt in AWS GovCloud (US-West) verfügbar. | 25. August 2025 |
| [Neue Sprachen](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt jetzt die Datenextraktion aus Dokumenten in Portugiesisch, Französisch, Italienisch, Spanisch und Deutsch. | 25. August 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/count-tokens.html) | Sie können jetzt die Token-Anzahl für einige Modelle schätzen. | 21. August 2025 |
| [Regionale Erweiterung für Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | TwelveLabs TwelveLabs Pegasus 1.2 wird jetzt in USA Ost (Nord-Virginia) und Asien-Pazifik (Seoul) unterstützt. | 14. August 2025 |
| [Modellunterstützung für Integritätsschutz für Amazon Bedrock hinzugefügt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock wird jetzt in USA West (Nordkalifornien) unterstützt. | 11. August 2025 |
| [Neue Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt OpenAI gpt-oss-20b und gpt-oss-120b mit Amazon Bedrock verwenden. | 5. August 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-automated-reasoning-checks.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock unterstützt jetzt Automated-Reasoning-Prüfungen, um die Richtigkeit der Antworten des Basismodells zu überprüfen. | 5. August 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Amazon Bedrock wird jetzt in der Region Asien-Pazifik (Melbourne) unterstützt. | 31. Juli 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude Opus 4.1 mit Amazon Bedrock verwenden. | 31. Juli 2025 |
| [Hinzugefügte Modellunterstützung für Batch-Inferenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Batch-Inferenz unterstützt jetzt das Inferenzprofil Amazon Nova Premier USA. | 29. Juli 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Amazon Bedrock wird jetzt in USA West (Nordkalifornien) unterstützt. | 28. Juli 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt DOC/DOCX jetzt H.265-Dateitypen | 28. Juli 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation ist jetzt in Europa (Frankfurt), Europa (London), Europa (Irland), Asien-Pazifik (Mumbai) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar. | 16. Juli 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/import-with-create-custom-model.html) | Sie können jetzt SageMaker KI-trainierte Amazon Nova Modelle als benutzerdefinierte Modelle in Amazon Bedrock importieren. | 16. Juli 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/deploy-custom-model-on-demand.html) | Sie können jetzt benutzerdefinierte Modelle für On-Demand-Inferenz in Amazon Bedrock bereitstellen. Mit dieser Funktion können Sie benutzerdefinierte Modelle für pay-per-token Inferenz ohne bereitgestellten Durchsatz bereitstellen. | 16. Juli 2025 |
| [Neue Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt TwelveLabs TwelveLabs Pegasus 1.2 und TwelveLabs Marengo Embed 2.7 mit Amazon Bedrock verwenden. | 15. Juli 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können es jetzt Anthropic Claude 3.7 Sonnet in AWS GovCloud (US-West) verwenden. | 7. Juli 2025 |
| [Neue verwaltete Richtlinien](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock hat die folgenden verwalteten IAM-Richtlinien hinzugefügt: AmazonBedrockLimitedAccess,. AmazonBedrockMarketplaceAccess | 7. Juli 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys.html) | Amazon Bedrock unterstützt jetzt die Erstellung von API-Schlüsseln für die einfache Authentifizierung bei Aufrufen der Amazon-Bedrock-API. | 7. Juli 2025 |
| [Regionserweiterung für intelligentes Prompt Routing](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Intelligentes Prompt-Routing wird jetzt in AWS GovCloud (US-West) und AWS GovCloud (US-Ost) unterstützt. | 3. Juli 2025 |
| [Hinzugefügte Modellunterstützung für Batch-Inferenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Batch-Inferenz wird jetzt von den Modellen Meta Llama 4 Scout 17B Instruct und Llama 4 Maverick 17B Instruct unterstützt. | 3. Juli 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-supported.html) | Die Prompt-Management wird jetzt in Europa (Mailand), Europa (Spanien), Asien-Pazifik (Hyderabad) und Asien-Pazifik (Osaka) unterstützt. | 1. Juli 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-supported.html) | Amazon Bedrock Flows wird jetzt in Europa (Mailand), Europa (Spanien), Asien-Pazifik (Hyderabad) und Asien-Pazifik (Osaka) unterstützt. | 1. Juli 2025 |
| [Regionserweiterung für Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Amazon Bedrock Knowledge Bases wird jetzt in den Ländern AWS-Region Asien-Pazifik (Hyderabad), Asien-Pazifik (Osaka), Europa (Mailand) und Europa (Spanien) unterstützt. | 26. Juni 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-tiers.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock unterstützt Schutzstufen, die Ihnen Leistungs- und Sprachoptionen für Inhaltsfilter (Text), Prompt-Angriffe und Richtlinien für verbotene Themen bieten. | 23. Juni 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-nodes.html) | (Vorschau) Sie können Code mit Inline-Code-Knoten direkt in Ihrem Amazon-Bedrock-Flow ausführen. | 19. Juni 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-create-async.html) | (Vorschau) Sie können Amazon Bedrock Flows mit Flow-Ausführungen für längere Zeiträume ausführen. | 19. Juni 2025 |
| [Neues Tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agent-tutorial.html) | Es wurde ein Tutorial zum Erstellen eines einfachen Amazon-Bedrock-Agenten hinzugefügt. | 28. Mai 2025 |
| [Neue Modelle verfügbar](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Claude Sonnet 4 und Claude Opus 4 mit Amazon Bedrock verwenden. | 22. Mai 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt jetzt die benutzerdefinierte Ausgabe für Videos. | 19. Mai 2025 |
| [Unterstützung für Videovorlagen hinzugefügt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/creating-blueprint-video.html) | BDA unterstützt jetzt Vorlagen für Videos. | 16. Mai 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock unterstützt jetzt regionsübergreifende Inferenz. | 13. Mai 2025 |
| [Modellunterstützung für den Import benutzerdefinierter Modelle hinzugefügt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Der Import benutzerdefinierter Modelle unterstützt jetzt Qwen2, Qwen2.5, Qwen2-VL und Qwen2.5-VL. | 12. Mai 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt jetzt benutzerdefinierte Vorlagen für Audiodateien. | 5. Mai 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Meta Llama 4 Scout 17B Instruct und Llama 4 Maverick 17B Instruct mit Amazon Bedrock verwenden. | 28. April 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Writer Palmyra X4 und Writer Palmyra X5 mit Amazon Bedrock verwenden. | 28. April 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference-call.html) | Sie können jetzt auf Bilder und Dokumente verweisen, die in Amazon S3 gespeichert sind, wenn Sie InvokeModel und Converse APIs mit Amazon Nova Lite und Amazon Nova Pro verwenden. Die Einbeziehung von Bildern, Dokumenten und Videos, die in S3 gespeichert sind, in diese Dateien APIs wird jetzt auch mit Inferenzprofilen unterstützt. | 25. April 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation unterstützt jetzt die Modalitätsweiterleitung und Hyperlink-Unterstützung. | 25. April 2025 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html) | Intelligentes Prompt Routing ist jetzt in Amazon Bedrock allgemein verfügbar. | 22. April 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html) | Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken unterstützen jetzt zusätzliche vom Benutzer bereitgestellte Metadatenfelder für Amazon Aurora und erweiterte Hybridsuchfunktionen für MongoDB-Vektorspeicher. | 10. April 2025 |
| [Regionserweiterung für den Import benutzerdefinierter Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Der Import benutzerdefinierter Modelle wird jetzt in Europa (Frankfurt) unterstützt. | 9. April 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Pixtral Large (25.02) mit Amazon Bedrock verwenden. | 8. April 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-harmful-content-handling-options.html) | Neue Optionen für den Umgang mit schädlichen Inhalten, die von Amazon Bedrock entdeckt werden. | 7. April 2025 |
| [Regionale Erweiterung für Batch-Inferenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Batch-Inferenz unterstützt jetztAmazon Nova Lite,Amazon Nova Pro, und Amazon Nova Micro in AWS GovCloud (US-West). | 4. April 2025 |
| [Regionale Erweiterung für Batch-Inferenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Batch-Inferenz unterstützt jetzt Anthropic Claude Claude 3.5 Sonnet V2 in Asien-Pazifik (Mumbai), Asien-Pazifik (Hyderabad), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Osaka) und Amazon Titan Text Embeddings V2 in Europa (Stockholm), Europa (Mailand) und Europa (Spanien). | 2. April 2025 |
| [Modellunterstützung für bereitgestellten Durchsatz hinzugefügt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Der bereitgestellte Durchsatz unterstützt jetzt zusätzlich zu 24 000 Kontextfenstern für Amazon Nova Lite, Amazon Nova Micro und Amazon Nova Pro auch Amazon Nova Canvas. | 2. April 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-osm-permissions-prereq.html) | Amazon Bedrock Knowledge Bases unterstützt jetzt OpenSearch Managed Clusters als Vektorspeicher bei der Erstellung einer Wissensdatenbank. | 27. März 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-templates.html) | Für die ersten Schritte mit Amazon Bedrock Flows können Sie jetzt Flow-Vorlagen verwenden. | 27. März 2025 |
| [Feature wurde verschoben](#doc-history) | [Amazon Bedrock Studio, in Sagemaker Unified Studio in Amazon Bedrock umbenannt, ist jetzt in Amazon Unified Studio verfügbar. SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html) | 25. März 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-permissions.html#guardrails-permissions-id) | Sie können jetzt mithilfe eines neuen IAM-Bedingungsschlüssels erzwingen, dass Inferenzanforderungen für Amazon-Bedrock-Modelle einen bestimmten Integritätsschutz verwenden. | 18. März 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | Amazon Bedrock wird jetzt in Europa (Mailand) und Europa (Spanien) unterstützt. | 14. März 2025 |
| [Unterstützung für Feature erweitert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-generate-query.html) | Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken unterstützen jetzt regionsübergreifende Inferenz mit strukturiertem Datenabruf. | 13. März 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html) | Amazon Bedrock unterstützt jetzt konfigurierte Prompt-Router in der Vorschauversion mit intelligentem Prompt Routing. | 13. März 2025 |
| [Modellunterstützung für Feature erweitert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Der bereitgestellte Durchsatz unterstützt jetzt Llama 3.2 1B Instruct, Llama 3.2 3B Instruct, Llama 3.2 11B Instruct und Llama 3.2 90B Instruct in USA West (Oregon). | 13. März 2025 |
| [Modellunterstützung für Wissensdatenbanken hinzugefügt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-configure-reasoning.html) | Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken unterstützen jetzt die Argumentationsmodelle Deepseek-R1 und Anthropic Claude 3.7 Sonnet. | 12. März 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt DeepSeek-R1 mit Amazon Bedrock verwenden. | 10. März 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-computer-use.html) | Sie können jetzt einen Amazon-Bedrock-Agenten so konfigurieren, dass er Aufgaben mit Computer-Use-Tools erledigt. | 10. März 2025 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-build-graphs.html) | GraphRAG für Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken ist jetzt mit zusätzlichen Funktionen allgemein verfügbar. | 7. März 2025 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation ist jetzt mit erhöhter Genauigkeit und CRIS verfügbar. | 03. März 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | Amazon Bedrock wird jetzt in Europa (Stockholm) unterstützt. | 27. Februar 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/sessions.html) | Sie können jetzt Amazon Bedrock Session Management verwenden, APIs um den Status generativer KI-Anwendungen zu verwalten, die mit Open-Source-Frameworks erstellt wurden. | 27. Februar 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Claude 3.7 Sonnet mit Amazon Bedrock verwenden. | 24. Februar 2025 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | Amazon Bedrock wird jetzt in Asien-Pazifik (Hyderabad) und Asien-Pazifik (Osaka) unterstützt. | 21. Februar 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Cohere Embed English und Cohere Embed Multilingual mit Amazon Bedrock verwenden. | 24. Januar 2025 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Luma Ray v2 mit Amazon Bedrock verwenden. | 23. Januar 2025 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-multi-turn-invocation.html) | Sie können jetzt mit einem Agenten-Knoten in einem Amazon-Bedrock-Flow kommunizieren. | 22. Januar 2025 |
| [Aktualisierte Modellunterstützung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Sie können jetzt Llama 3.3 70B Instruct für Batch-Inferenz in USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon) verwenden. | 23. Dezember 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Sie können jetzt Llama 3.3 70B Instruct für Batch-Inferenz in USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon) verwenden. | 23. Dezember 2024 |
| [Neue Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Llama 3.3 70B Instruct und Stable Diffusion 3.5 mit Amazon Bedrock verwenden. | 19. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock kann jetzt auf französische und spanische Eingaben angewendet werden. | 9. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Sie können jetzt Batch-Inferenz mit einem Inferenzprofil ausführen. | 6. Dezember 2024 |
| [Die verwalteten Richtlinien wurden aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock Marketplace-Berechtigungen wurden zu den AmazonBedrockFullAccess und AmazonBedrockReadOnly AWS verwalteten Richtlinien hinzugefügt. | 4. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/amazon-bedrock-marketplace.html) | Sie können jetzt ein Modell für Amazon Bedrock Marketplace bereitstellen und dann Inferenz mit dem Modell ausführen. | 4. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-build-structured.html) | Sie können jetzt Wissensdatenbanken mit strukturierten Datenspeichern verbinden und SQL-Abfragen in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken generieren. | 4. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html) | Sie können jetzt multimodale Daten, die Bilder enthalten, mit dem Parser von Amazon Bedrock Data Automation oder einem Basismodell in den Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken analysieren. | 4. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-mmfilter.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock kann jetzt dabei helfen, schädliche Bilder mithilfe von Bildinhaltsfiltern zu filtern. | 4. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-multi-agent-collaboration.html) | Agenten für Amazon Bedrock unterstützt jetzt die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, sodass mehrere Agenten für Amazon Bedrock komplexe Aufgaben gemeinsam planen und lösen können. | 03. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-distillation.html.html) | Mit der Destillation können Sie Wissen von einem größeren, intelligenteren Modell (Lehrer) auf ein kleineres, schnelleres und kostengünstigeres Modell (Schüler) übertragen und das destillierte Schülermodell für Ihren speziellen Anwendungsfall nutzen. | 03. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt latenzoptimierte Modelle von Meta und Anthropic in Amazon Bedrock verwenden. | 2. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-retrieve.html) | Sie können jetzt Integritätsschutz anwenden, wenn Sie Ergebnisse aus einer Datenquelle in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken abrufen. | 01. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-retrieve-generate.html) | Sie können RetrieveAndGenerateStream jetzt eine Streaming-Version von RetrieveAndGenerate in Amazon Bedrock Knowledge Bases verwenden. | 01. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Sie können jetzt einen Abruffilter basierend auf einer Benutzerabfrage und einem Metadatenschema in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken anwenden. | 01. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/rerank.html) | Sie können jetzt ein Reranker-Modell verwenden, um die Relevanz von Quelldokumenten auf der Grundlage einer Benutzerabfrage neu zu bewerten. | 01. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-direct-ingestion.html) | Sie können jetzt Änderungen an Dokumenten in einem Schritt direkt in eine Wissensdatenbank aufnehmen. | 01. Dezember 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-data-source-connector.html) | Sie können Ihre Wissensdatenbank jetzt mit einer benutzerdefinierten Datenquelle verbinden. | 01. Dezember 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/features-regions.html) | Europa (Zürich) unterstützt jetzt Agenten für Amazon Bedrock, Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken, das Prompt-Management und Amazon Bedrock Flows. | 22. November 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-supported.html) | Amazon Bedrock Flows wird jetzt in USA Ost (Ohio), Asien-Pazifik (Seoul), Kanada (Zentral), Europa (London) und Südamerika (São Paulo) unterstützt. | 22. November 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-supported.html) | Die Prompt-Management wird jetzt in USA Ost (Ohio), Asien-Pazifik (Seoul), Kanada (Zentral), Europa (London) und Südamerika (São Paulo) unterstützt. | 22. November 2024 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Amazon Bedrock Flows ist jetzt in Amazon Bedrock allgemein verfügbar. | 22. November 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) | Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken unterstützen jetzt binäre Einbettungen. | 21. November 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-optimize.html) | Amazon Bedrock Prompt Management unterstützt jetzt die Optimierung von Prompts. | 20. November 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-regions) | Sie können Amazon Bedrock jetzt in AWS GovCloud (USA-Ost) und Europa (Zürich) verwenden. | 11. November 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html#kb-supported-regions) | Amazon Bedrock unterstützt jetzt Wissensdatenbanken in USA Ost (Ohio). | 8. November 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-trace.html) | Sie können jetzt die Ablaufverfolgung für einen Flow anzeigen, um die Ein- und Ausgaben jedes Knotens nachzuverfolgen. | 7. November 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-guardrails.html) | Sie können jetzt Integritätsschutz für eine Wissensdatenbank oder einen Prompt-Knoten in einen Flow aufnehmen. | 7. November 2024 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management.html) | Das Prompt-Management ist jetzt in Amazon Bedrock allgemein verfügbar. | 7. November 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html#inference-profiles-support-user) | Sie können jetzt Anwendungs-Inferenzprofile in den Regionen Asien-Pazifik (Singapur) und Asien-Pazifik (Seoul) erstellen. | 6. November 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html#inference-profiles-support-system) | Für Anthropic-Claude- und Meta-Llama-Modelle wurden regionsübergreifende Inferenzprofile hinzugefügt. | 6. November 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude 3.5 Haiku mit Amazon Bedrock verwenden. | 4. November 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles.html) | Sie können jetzt Anwendungs-Inferenzprofile erstellen, um Modellinferenz auszuführen und diese zur Erfassung von Kosten und Metriken zu verwenden. | 1. November 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-create.html) | Sie können jetzt modellspezifische Inferenzparameter aufnehmen, wenn Sie einen Prompt im Prompt-Management oder in einem Prompt-Knoten in einem Flow definieren. | 31. Oktober 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2 mit Amazon Bedrock verwenden. Zudem sind Sie in der Lage, mit Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2 Computer-Use-Tools zu nutzen. | 22. Oktober 2024 |
| [Verwaltete Richtlinie aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Der -verwalteten Richtlinie wurden nur Leseberechtigungen für den AmazonBedrockReadOnly AWS Import benutzerdefinierter Modelle hinzugefügt. | 21. Oktober 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-create.html) | Das Feld `topK` wird im Objekt `inferenceConfiguration` nicht mehr unterstützt, wenn ein Prompt im Prompt-Management erstellt wird. | 21. Oktober 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html) | Die Text- und Chat-Spielplätze sind jetzt in der Amazon Bedrock-Konsole zu einem Chat/text Spielplatz zusammengeführt. | 21. Oktober 2024 |
| [Feature-Update](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html) | Die Text- und Chat-Spielplätze sind jetzt in der Amazon Bedrock-Konsole zu einem Chat/text Spielplatz zusammengeführt. | 21. Oktober 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Batch-Inferenz wird jetzt in Asien-Pazifik (Seoul) unterstützt. | 7. Oktober 2024 |
| [Neue unterstützte Region](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können Amazon Bedrock jetzt in den AWS Regionen USA Ost (Ohio) und Asien-Pazifik (Seoul) verwenden. | 1. Oktober 2024 |
| [Modell im Legacy-Status](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Anthropic Claude Opus 4 befindet sich jetzt im Legacy-Status. Migrieren Sie vor dem 31. Mai 2026 auf Claude Opus 4.1. | 1. Oktober 2024 |
| [Neue Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Meta Llama 3.2 1B Instruct, Llama 3.2 3B Instruct, Llama 3.2 11B Instruct und Llama 3.2 90B Instruct mit Amazon Bedrock verwenden. | 25. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-embed-text.html) | Sie können jetzt binäre Einbettungen mit dem Titan Text Embeddings V2-Modell in Amazon Bedrock verwenden. | 25. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/monitoring-guardrails-cw-metrics.html) | Sie können Guardrails jetzt mit CloudWatch Metriken in Amazon Bedrock überwachen. | 24. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Sie können jetzt ein Inferenzprofil mithilfe der Modellbewertung bewerten. | 24. September 2024 |
| [Neue Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt AI21 Labs Jamba 1.5 Large und AI21 Labs Jamba 1.5 Mini mit Amazon Bedrock verwenden. | 23. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Sie können jetzt ein Inferenzprofil verwenden, wenn Sie einen Prompt im Prompt-Management verwenden oder einen Prompt in einen Flow aufnehmen. | 23. September 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für bereitgestellten Durchsatz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Sie können jetzt bereitgestellten Durchsatz für Anthropic-Claude 3.5 Sonnet-Modelle in USA West (Oregon) kaufen. | 23. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/monitoring-eventbridge.html) | Sie können jetzt Statusänderungen bei Batch-Inferenzjobs mit Amazon EventBridge überwachen. | 18. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-create.html) | Sie können jetzt Dateien aus einem S3-Bucket, der einem anderen Konto gehört, an einen Batch-Inferenzauftrag senden. | 16. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-vpc.html) | Sie können jetzt eine VPC verwenden, wenn Sie einen Batch-Inferenzauftrag einreichen. | 16. September 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Sie können jetzt ein Inferenzprofil verwenden, wenn Sie Antworten auf der Grundlage von Ergebnissen generieren, die aus einer Wissensdatenbank abgefragt wurden, und wenn Sie eine Datenquelle parsen. | 11. September 2024 |
| [Aktualisierter Inhalt](#doc-history) | Die Thementitel wurden aktualisiert und der Inhalt wurde für bessere Lesbarkeit neu strukturiert. Wenn Sie Feedback zu diesen Änderungen geben möchten, verwenden Sie diesen Link [Feedback geben](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html). | 4. September 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt die Modelle Stable Image Ultra, Stable Diffusion 3 Large und Stable Image Core mit Amazon Bedrock verwenden. | 4. September 2024 |
| [Verwaltete Richtlinie aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Der -verwalteten Richtlinie wurden Leseberechtigungen für das Inferenzprofil hinzugefügt. AmazonBedrockReadOnly AWS | 27. August 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Sie können jetzt regionsübergreifende Inferenz mithilfe von Inferenzprofilen verwenden, um den Durchsatz zu erhöhen. | 27. August 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/agents-userconfirmation.html) | Sie können jetzt eine Bestätigung von Ihren Anwendungsbenutzern anfordern, bevor Sie die Aktionsgruppenfunktion des Amazon-Bedrock-Agenten aufrufen. | 26. August 2024 |
| [Verwaltete Richtlinie aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Schreibgeschützte Berechtigungen für Batch Inference (Model Invocation Job), Amazon Bedrock Guardrails und Amazon Bedrock Model Evaluation wurden der -managed Policy hinzugefügt. AmazonBedrockReadOnly AWS | 21. August 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference.html) | Der asynchrone Modellaufruf mit mehreren Prompts mit Batch-Inferenz ist jetzt allgemein verfügbar. | 21. August 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference.html) | Sie können jetzt mithilfe der Batch-Inferenz Modellinferenz für mehrere Prompts asynchron ausführen. | 16. August 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können Amazon Titan Image Generator G1 V2 jetzt mit Amazon Bedrock verwenden. | 6. August 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt die Meta Llama 3 Instruct-Modelle 8B und 70B in der AWS Region AWS GovCloud (US-West) verwenden. | 1. August 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/copy-model.html) | Sie können jetzt benutzerdefinierte Modelle in andere Regionen in Amazon Bedrock kopieren. | 1. August 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/share-model.html) | Sie können benutzerdefinierte Modelle mit anderen Konten in Amazon Bedrock teilen. | 1. August 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können das Modell Mistral AI Mistral Large 2 (24.07) jetzt mit Amazon Bedrock verwenden. | 24. Juli 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Meta-Llama-3.1-Instruct-Modelle mit Amazon Bedrock verwenden. | 23. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/br-studio.html) | Sie können jetzt das Prompt-Management und Amazon Bedrock Flows mit Amazon Bedrock Studio verwenden. | 22. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Sie können jetzt verschiedene Amazon Bedrock-Ressourcen zu einem Workflow für end-to-end Lösungen zusammenfügen. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management.html) | Sie können jetzt Prompts erstellen und speichern, um sie in verschiedenen Workflows wiederzuverwenden. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-session-state.html#session-state-kb) | Sie können jetzt während der Laufzeit Abfragekonfigurationen für Wissensdatenbanken ändern, die an einen Agenten angehängt sind. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-chunking-parsing.html) | Amazon Bedrock bietet jetzt [semantisches und hierarchisches Chunking sowie erweitertes Parsing](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-chunking-parsing.html) nicht nur für Standardtext. Sie können die Lambda-Funktion auch für benutzerdefinierte Datentransformationen verwenden. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Amazon Bedrock bietet jetzt [Abfragezerlegung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html), um komplexe Abfragen in kleinere, besser verwaltbare Unterabfragen aufzuteilen. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html) | Sie können jetzt [eine Verbindung zu Ihren in Confluence, Salesforce und SharePoint für Ihre Wissensdatenbank gespeicherten Daten herstellen und diese crawlen](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html). Sie können sich auch mit dem Internet verbinden und es crawlen. URLs | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-code-interpretation.html) | Sie können jetzt die Codeinterpretation in Amazon Bedrock verwenden, um Code in einer sicheren Testumgebung zu generieren, auszuführen und Fehler zu beheben. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-memory.html) | Mithilfe von Speicher für Agenten können Sie jetzt den Konversationskontext über mehrere Sitzungen hinweg beibehalten. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-independent-api.html) | Es besteht die Möglichkeit, eine unabhängige API zum Aufrufen des Integritätsschutzes in Amazon Bedrock zu verwenden. | 10. Juli 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-contextual-grounding-check.html) | Sie können jetzt kontextuelle Begründungsprüfungen mit Integritätsschutz verwenden. | 10. Juli 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-supported.html) | Agenten für Amazon Bedrock wird jetzt in Kanada (Zentral) (ca-central-1), Europa (London) (eu-west-2) und Südamerika (São Paulo) (sa-east-1) unterstützt. | 28. Juni 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt AI21 Jamba-Instruct mit Amazon Bedrock verwenden. | 25. Juni 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | Integritätsschutz für Amazon Bedrock wird jetzt in Kanada (Zentral) (ca-central-1), Europa (London) (eu-west-2) und Südamerika (São Paulo) (sa-east-1) unterstützt. | 21. Juni 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html#chat-playground) | Dokumente lassen sich jetzt in den [Chat-Playground](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html#chat-playground) oder bei [Verwendung der Konversations-API](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference.html) einbeziehen. | 21. Juni 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Claude 3.5 Sonnet mit Amazon Bedrock verwenden. | 20. Juni 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html) | Cohere-EmbedV3-Modelle unterstützen jetzt die Einbettungstypen int8 und binär in der Antwort. | 20. Juni 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-converse-api.html) | Sie können jetzt den Integritätsschutz mit der Converse-API verwenden. | 18. Juni 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock ist jetzt in Kanada (Zentral) (ca-central-1), Europa (London) (eu-west-2) und Südamerika (São Paulo) (sa-east-1) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 13. Juni 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html) | Sie können jetzt in der Ablaufverfolgung Informationen darüber anzeigen, ob die Ergebnisse der Agentenaktionsgruppe zur Verarbeitung an eine Lambda-Funktion gesendet wurden oder ob die Kontrolle an den Agentenentwickler zurückgegeben wurde. | 13. Juni 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Claude 3 Opus mit Amazon Bedrock verwenden. | 7. Juni 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference.html) | Mit der Converse API lassen sich jetzt Konversationsanwendungen erstellen. | 30. Mai 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/tool-use.html) | Sie können jetzt Tools mit Amazon Bedrock nutzen. | 30. Mai 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für die Einbettung von Datenquellen in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Sie können jetzt das Modell Amazon Titan Text Embeddings V2 verwenden, um Datenquellen in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken einzubetten. | 30. Mai 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Mistral Small mit Amazon Bedrock verwenden. | 24. Mai 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-create.html) | Der Integritätsschutz steht jetzt für die Verwendung mit Ihrem Agenten in Amazon Bedrock zur Verfügung. | 20. Mai 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-model-params.html) | Sie können jetzt Inferenzparameter ändern, wenn Sie Antworten aus dem Abruf der Wissensdatenbank generieren. | 9. Mai 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html) | Sie können das Modell Amazon Titan Text Premier jetzt mit Amazon Bedrock verwenden. | 7. Mai 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/br-studio.html) | Vorschauversion von Amazon Bedrock Studio. | 7. Mai 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-alias-manage.html) | Bereitgestellter Durchsatz lässt sich jetzt mit einem Alias des Agenten in Amazon Bedrock verknüpfen. | 2. Mai 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock ist jetzt in Europa (Irland) (eu-west-1) und in Asien-Pazifik (Mumbai) (ap-south-1) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 1. Mai 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html) | Sie können jetzt MongoDB Atlas als Vektorindexquelle in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken auswählen. | 1. Mai 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-embedding-models.html) | Sie können jetzt das Modell Titan Embeddings Text V2 in Amazon Bedrock verwenden. | 30. April 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für bereitgestellten Durchsatz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Sie können jetzt bereitgestellten Durchsatz für AI21 Labs-Jurassic-2 Ultra-Modelle kaufen. | 30. April 2024 |
| [Neue Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Cohere-Command R- und Cohere-Command R\$1-Modelle mit Amazon Bedrock verwenden. | 29. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Sie sind nun in der Lage, ein benutzerdefiniertes Modell in Amazon Bedrock zu importieren. | 23. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-returncontrol.html) | In Agenten für Amazon Bedrock können Sie jetzt die Informationen zurückgeben, die ein Agent von einem Benutzer in der [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html)-Antwort abfragt, anstatt sie an eine Lambda-Funktion zu senden. | 23. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-action-function.html) | In Agenten für Amazon Bedrock lässt sich eine Aktionsgruppe jetzt anhand der Parameter definieren, die sie vom Benutzer benötigt. | 23. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-erag.html) | Sie können jetzt mit Ihrem Dokument mit Amazon Bedrock chatten. | 23. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-create.html) | In den Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken stehen jetzt mehrere Datenquellen zur Auswahl. | 23. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) | Mit Integritätsschutz für Amazon Bedrock lassen sich jetzt Schutzmaßnahmen implementieren, um schädliche Inhalte in Modelleingaben und Antworten basierend auf den jeweiligen Anwendungsfällen zu blockieren. | 23. April 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude 3 Opus mit Amazon Bedrock verwenden. | 16. April 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock ist jetzt in Asien-Pazifik (Sydney) (ap-southeast-2) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 9. April 2024 |
| [CloudFormation Unterstützung für Amazon Bedrock Agents und Amazon Bedrock Knowledge Bases](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/creating-resources-with-cloudformation.html) | Sie können jetzt Ihre Amazon Bedrock Agents und Amazon Bedrock Knowledge Bases-Ressourcen mit einrichten und verwalten. CloudFormation | 5. April 2024 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock ist jetzt in Europa (Paris) (eu-west-3) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 4. April 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für die Abfrage von Wissensdatenbanken in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Sie können es jetzt Anthropic Claude 3 Haiku für die Generierung von Antworten in der Wissensdatenbank verwenden. | 4. April 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Mistral Large mit Amazon Bedrock verwenden. | 3. April 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für die Abfrage von Wissensdatenbanken in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Sie können es jetzt Anthropic Claude 3 Haiku für die Generierung von Antworten in der Wissensdatenbank verwenden. | 3. April 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Sie können bereitgestellten Durchsatz jetzt unverbindlich für Basismodelle erwerben. | 29. März 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für bereitgestellten Durchsatz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Sie können bereitgestellten Durchsatz jetzt für Anthropic Claude 3 Sonnet, Anthropic Claude 3 Haiku, Cohere Embed English und Cohere Embed Multilingual kaufen. | 29. März 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-create.html#kb-create-security-network) | Sie können jetzt eine Netzwerkzugriffsrichtlinie in Amazon OpenSearch Serverless erstellen, um Ihrer Amazon Bedrock-Wissensdatenbank den Zugriff auf eine private OpenSearch serverlose Vektorsuchsammlung zu ermöglichen, die mit einem VPC-Endpunkt konfiguriert ist. | 28. März 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-ds.html#kb-ds-metadata) | Es besteht jetzt die Möglichkeit, Metadaten für Quelldokumente in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken aufzunehmen und [bei der Wissensdatenbank-Abfrage nach den Metadaten filtern](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html#kb-test-config-filters). | 27. März 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Mithilfe einer Prompt-Vorlage lässt sich jetzt der Prompt anpassen, der an ein Modell gesendet wird, wenn Sie eine Wissensdatenbank abfragen und Antworten generieren. | 26. März 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für die Abfrage von Wissensdatenbanken in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Sie können es jetzt Anthropic Claude 3 Sonnet für die Generierung von Antworten in der Wissensdatenbank verwenden. | 25. März 2024 |
| [Verringerte Latenz](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-optimize-performance.html) | Sie können jetzt die Latenz für einfachere Anwendungsfälle optimieren, in denen Agenten über eine einzige Wissensdatenbank verfügen. | 20. März 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude 3 Haiku mit Amazon Bedrock verwenden. | 13. März 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Anthropic Claude 3 Sonnet mit Amazon Bedrock verwenden. | 4. März 2024 |
| [Neues Modell](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Sie können jetzt Mistral AI-Modelle mit Amazon Bedrock verwenden. | 1. März 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-test.html) | Sie können jetzt die Suchstrategie in der Knowledge Base für Amazon OpenSearch Serverless Vector Stores anpassen, die ein filterbares Textfeld enthalten. | 28. Februar 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-image-models.html) | Sie können jetzt Bilder mit einem Wasserzeichen von Amazon Bedrock Titan Image Generator erkennen. | 14. Februar 2024 |
| [Die AWS PrivateLink Unterstützung wurde aktualisiert](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/usingVPC.html) | Sie können es jetzt verwenden AWS PrivateLink , um VPC-Schnittstellen-Endpunkte für den [Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_Operations_Agents_for_Amazon_Bedrock.html) Build-time-Service zu erstellen. | 9. Februar 2024 |
| [IAM-Rollenaktualisierung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-permissions.html) | Sie können jetzt dieselbe Servicerolle für alle Wissensdatenbanken und Rollen ohne vordefiniertes Präfix verwenden. | 9. Februar 2024 |
| [Modell im Legacy-Status](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Stable Diffusion XL v0.8 befindet sich jetzt im Legacy-Status. Migrieren Sie vor dem 30. April 2024 zu Stable Diffusion XL v1.x. | 2. Februar 2024 |
| [Kapitel mit Codebeispielen hinzugefügt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service_code_examples.html) | Das Handbuch zu Amazon Bedrock enthält jetzt Codebeispiele für eine Vielzahl von Aktionen und Szenarien von Amazon Bedrock. | 25. Januar 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-create.html) | Amazon Bedrock Knowledge Bases bietet Ihnen jetzt die Wahl zwischen einem Produktions- und einem Nicht-Produktionskonto, wenn Sie in der Konsole schnell einen Amazon OpenSearch Serverless Vector Store erstellen möchten. | 24. Januar 2024 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html) | Mit Agenten für Amazon Bedrock lassen sich jetzt Nachverfolgungen in Echtzeit anzeigen, wenn Sie das Testfenster in der Konsole verwenden. | 18. Januar 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für die Einbettung von Datenquellen in Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken unterstützen jetzt die Verwendung von Cohere Embed English und Cohere Embed Multilingual zum Einbetten von Datenquellen. | 17. Januar 2024 |
| [Zusätzliche Modellunterstützung für Agenten für Amazon Bedrock und die Abfrage von Wissensdatenbanken in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-supported.html) | Die Antwortgenerierung von Agenten für Amazon Bedrock und Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken unterstützt jetzt Anthropic Claude 2.1. | 27. Dezember 2023 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-service.html#bedrock-regions) | Amazon Bedrock ist jetzt in AWS GovCloud (US-West) (us-gov-west-1) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 21. Dezember 2023 |
| [Jetzt mit Unterstützung für Vektorspeicher](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup-rds.html) | Sie können jetzt eine Wissensdatenbank in einem Amazon-Aurora-Datenbankcluster erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen eines Vektorspeichers in Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup-rds.html). | 21. Dezember 2023 |
| [Neue verwaltete Richtlinien](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock wurde um `AmazonBedrockFullAccess` erweitert, damit Benutzer Ressourcen erstellen, lesen, aktualisieren und löschen können, sowie um `AmazonBedrockReadOnly`, damit Benutzern Leseberechtigungen für alle Aktionen haben. | 12. Dezember 2023 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html) | Amazon Bedrock unterstützt jetzt die Erstellung von Modellbewertungsaufträgen mit automatischen Metriken oder menschlichen Mitarbeitern. | 29. November 2023 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Sie können jetzt Ihre [Modellversionen](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) überwachen und anpassen. | 29. November 2023 |
| [Neue Titan-Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html) | Zu den neuen Modellen von Titan gehören Amazon Titan Image Generator G1 V1 und Amazon Titan Multimodal Embeddings G1. Weitere Informationen finden Sie unter [Titan-Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html). | 29. November 2023 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html) | Mit fortgesetztem Vortraining können Sie einem Modell neues Fachwissen vermitteln. Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerspezifische Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models-reference.html). | 28. November 2023 |
| [Neues Feature](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-api-query.html) | Sie können jetzt Wissensdatenbanken über die Option [Abrufen und abfragen [RetrieveAndGenerate](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html)](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html) APIs. Weitere Informationen finden Sie unter [Abfragen einer Wissensdatenbank](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-api-query.html). | 28. November 2023 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) | Allgemeine Version des Service für Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html). | 28. November 2023 |
| [Allgemeine Version](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) | Allgemeine Version des Service für Agenten für Amazon Bedrock. Weitere Informationen finden Sie unter [Agenten für Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html). | 28. November 2023 |
| [Anpassen weiterer Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html) | Sie können jetzt Modelle von Cohere und Meta anpassen. Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerspezifische Modelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models-reference.html). | 28. November 2023 |
| [Veröffentlichungen neuer Modelle](#doc-history) | Die Dokumentation wurde aktualisiert, um neue Meta- und Cohere-Modelle abzudecken. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 13. November 2023 |
| [Lokalisierung der Dokumentation](#doc-history) | Die Amazon-Bedrock-Dokumentation ist jetzt auf [Japanisch](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) und [Deutsch](https://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) verfügbar. | 20. Oktober 2023 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-service.html#bedrock-regions) | Amazon Bedrock ist jetzt in Europa (Frankfurt) (eu-central-1) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 19. Oktober 2023 |
| [Regionale Erweiterung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html#bedrock-regions) | Amazon Bedrock ist jetzt in der Region Asien-Pazifik (Tokio) (ap-northeast-1) verfügbar. Weitere Informationen zu Endpunkten finden Sie unter [Endpunkte und Kontingente von Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 3. Oktober 2023 |
| [Geschlossene allgemeine Veröffentlichung](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) | Geschlossene allgemeine Veröffentlichung des Amazon-Bedrock-Services. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 28. September 2023 |