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Creare una policy di ragionamento automatico

Quando si crea una politica di ragionamento automatizzato, il documento di origine viene tradotto in un insieme di regole logiche formali e uno schema di variabili e tipi. Questa pagina illustra la preparazione del documento, la creazione della politica e la revisione dei risultati.

Amazon Bedrock crittografa la policy di ragionamento automatico con Servizio AWS di gestione delle chiavi (AWS KMS). Per impostazione predefinita, Amazon Bedrock usa una chiave di proprietà del servizio. Facoltativamente, è possibile specificare una chiave KMS gestita dal cliente per un ulteriore controllo sulla crittografia dei dati delle policy.

Per testare e utilizzare la tua politica di ragionamento automatico, assicurati di disporre delle autorizzazioni appropriate.

Prepara il tuo documento sorgente

Prima di aprire la console o chiamare l'API, prepara il documento che Automated Reasoning utilizzerà per estrarre regole e variabili. La qualità della vostra politica dipende direttamente dalla qualità di questo input.

Struttura e chiarezza del documento

I controlli di ragionamento automatizzati funzionano meglio con documenti che contengono regole chiare e inequivocabili. Ogni regola deve indicare una condizione e un risultato. Evita un linguaggio vago, criteri soggettivi o regole che dipendono da un contesto esterno non presente nel documento.

Esempio: regole chiare o vaghe

Limiti di dimensione e suddivisione di documenti di grandi dimensioni

I documenti di origine hanno una dimensione limitata a 5 MB e 50.000 caratteri. Anche le immagini e le tabelle nei documenti vengono conteggiate ai fini del limite di caratteri.

Se il documento supera questi limiti o se copre più domini non correlati, suddividilo in sezioni mirate. Ad esempio, suddividi un manuale per i dipendenti in documenti separati per le politiche sulle ferie, l'idoneità ai benefit e il rimborso delle spese. Crea la tua politica con la prima sezione, quindi utilizza la creazione iterativa delle politiche (descritta più avanti in questa pagina) per unire sezioni aggiuntive nella stessa politica.

Pre-elabora documenti complessi

I documenti che contengono molte clausole standard, dichiarazioni legali o contenuti non correlati alle regole che desideri applicare produrranno politiche rumorose con variabili e regole non necessarie. Prima del caricamento, considera:

Scrivi istruzioni efficaci

Quando crei una policy, puoi fornire istruzioni opzionali che guidano il modo in cui Automated Reasoning elabora il tuo documento di origine. Sebbene facoltative, le buone istruzioni migliorano significativamente la qualità delle regole e delle variabili estratte.

Le istruzioni efficaci dovrebbero riguardare tre aspetti:

Esempio di istruzione:

This policy will validate HR questions about leave eligibility. The document
has sections on different leave types (parental, medical, bereavement, personal).
Users will ask questions like "Am I eligible for parental leave if I've worked
here for 9 months?" or "Can part-time employees take bereavement leave?"
Focus on the eligibility criteria for each leave type. Capture variables that
help determine whether an employee is eligible for a specific type of leave.

Crea una policy nella console

Crea una politica utilizzando l'API

Una policy di Automated Reasoning è una risorsa nel tuo account AWS identificata da un Amazon Resource Name (ARN). La creazione di una policy tramite l'API è un processo in due fasi: prima crea la risorsa relativa alla policy, quindi avvia un flusso di lavoro di compilazione per estrarre le regole dal documento.

Fase 1: Creare la risorsa politica

Utilizza l'CreateAutomatedReasoningPolicyAPI per creare la risorsa politica.

Esempio:

aws bedrock create-automated-reasoning-policy \
  --name "MyHRPolicy" \
  --description "Validates HR chatbot responses about leave eligibility" \
  --kms-key-id arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/12345678-1234-1234-1234-123456789012

Risposta di esempio:

{
  "createdAt": "2025-07-21T14:43:52.692Z",
  "definitionHash": "f16ba1ceca36e1d21adce559481add6a...",
  "name": "MyHRPolicy",
  "policyArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk",
  "updatedAt": "2025-07-21T14:43:52.692Z",
  "version": "DRAFT"
}

Fase 2: Avvia un flusso di lavoro di creazione per estrarre le regole

Utilizza l'StartAutomatedReasoningPolicyBuildWorkflowAPI con la policy ARN della fase 1 per estrarre regole e variabili dal documento di origine.

Esempio:

# Encode your PDF to base64
PDF_BASE64=$(base64 -i your-policy.pdf | tr -d '\n')

# Start the build workflow
aws bedrock start-automated-reasoning-policy-build-workflow \
  --policy-arn arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk \
  --build-workflow-type INGEST_CONTENT \
  --source-content "{
    \"policyDefinition\": {
      \"version\": \"1.0\",
      \"types\": [],
      \"rules\": [],
      \"variables\": []
    },
    \"workflowContent\": {
      \"documents\": [
        {
          \"document\": \"$PDF_BASE64\",
          \"documentContentType\": \"pdf\",
          \"documentName\": \"HR Leave Policy\",
          \"documentDescription\": \"Validates HR chatbot responses about leave eligibility. Users ask questions like 'Am I eligible for parental leave?'\"
        }
      ]
    }
  }"

Risposta di esempio:

{
  "policyArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk",
  "buildWorkflowId": "d40fa7fc-351e-47d8-a338-53e4b3b1c690"
}

Controlla lo stato della build conListAutomatedReasoningPolicyBuildWorkflows:

aws bedrock list-automated-reasoning-policy-build-workflows \
  --policy-arn arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk

Rivedi la politica estratta

Al termine di una build, esamina la definizione della politica estratta prima di iniziare il test. Individuare i problemi in questa fase consente di risparmiare tempo rispetto a scoprirli dopo test falliti.

Nella console, apri la policy e vai alla pagina Definizioni. Tramite l'API, usa GetAutomatedReasoningPolicyBuildWorkflowResultAssets with --asset-type POLICY_DEFINITION per recuperare la definizione estratta e --asset-type QUALITY_REPORT per recuperare il rapporto sulla qualità. Puoi visualizzare un elenco completo delle risorse prodotte durante il flusso di lavoro, ad esempio il rapporto sulla fedeltà, utilizzando il parametro. --asset-type ASSET_MANIFEST

Verifica i problemi seguenti:

Consulta il rapporto sulla fedeltà

Quando crei una politica da un documento di origine, un rapporto di fedeltà viene generato automaticamente insieme alla politica estratta. Il rapporto sulla fedeltà misura la precisione con cui la policy rappresenta il contenuto di origine e fornisce informazioni dettagliate che collegano ogni regola e variabile a dichiarazioni specifiche del documento. Per ulteriori informazioni sui concetti del rapporto sulla fedeltà, consulta. Rapporto Fidelity

Consulta il rapporto sulla fedeltà nella console

Nella console, apri la policy e scegli la scheda Documento di origine (accanto a Definizioni). La visualizzazione Contenuto sorgente mostra ogni dichiarazione atomica estratta dal documento come una riga numerata in una tabella. Ogni riga mostra:

Utilizza i filtri a discesa Regole e Variabili nella parte superiore della tabella per concentrarti sulle istruzioni che basano una regola o una variabile specifica. Usa la barra di ricerca per trovare contenuti specifici all'interno delle istruzioni estratte.

Se modifichi la politica dopo l'estrazione iniziale, ad esempio modificando le regole o aggiungendo variabili, scegli il pulsante Rigenera per aggiornare il rapporto sulla fedeltà in modo che rifletta la definizione della politica corrente.

Consulta il rapporto sulla fedeltà utilizzando l'API

Usa GetAutomatedReasoningPolicyBuildWorkflowResultAssets with --asset-type FIDELITY_REPORT per recuperare il rapporto sulla fedeltà. Per rigenerare il rapporto dopo aver apportato modifiche alle politiche, utilizzalo StartAutomatedReasoningPolicyBuildWorkflow con il tipo di flusso di lavoro di compilazione GENERATE_FIDELITY_REPORT e fornisci i documenti di origine sul campo. generateFidelityReportContent Il flusso di lavoro analizza nuovamente i documenti rispetto all'attuale definizione delle politiche e produce un nuovo rapporto sulla fedeltà. Potete anche recuperare i documenti di origine originali da un flusso di lavoro di build precedente utilizzando --asset-type SOURCE_DOCUMENT il --asset-id parametro (ottenete l'ID della risorsa dal manifesto delle risorse).

Cosa cercare

Quando esaminate il rapporto di fedeltà di APIs, prestate attenzione a:

Elaborazione iterativa delle politiche

Per domini complessi, crea la tua policy in modo incrementale anziché cercare di archiviare tutto in un unico caricamento di documenti. Inizia con un sottoinsieme mirato delle tue regole, crea e testa la policy, quindi aggiungi altri contenuti nelle iterazioni successive.

Aggiungi contenuti nella console

Aggiungi contenuti utilizzando l'API

Chiama StartAutomatedReasoningPolicyBuildWorkflow conINGEST_CONTENT, inserendo la definizione completa della politica corrente insieme al nuovo documento. È necessario includere la definizione esistente completa (regole, variabili e tipi) in modo che il nuovo contenuto venga unito alla politica esistente anziché sostituirla.

# First, retrieve the current policy definition
aws bedrock get-automated-reasoning-policy \
  --policy-arn arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk

# Encode the new document
PDF_BASE64=$(base64 -i additional-rules.pdf | tr -d '\n')

# Start a build workflow with the existing definition + new document
aws bedrock start-automated-reasoning-policy-build-workflow \
  --policy-arn arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk \
  --build-workflow-type INGEST_CONTENT \
  --source-content "{
    \"policyDefinition\": EXISTING_POLICY_DEFINITION_JSON,
    \"workflowContent\": {
      \"documents\": [
        {
          \"document\": \"$PDF_BASE64\",
          \"documentContentType\": \"pdf\",
          \"documentName\": \"Additional Benefits Rules\",
          \"documentDescription\": \"Additional rules covering medical and bereavement leave eligibility.\"
        }
      ]
    }
  }"

Autorizzazioni KMS per le policy di ragionamento automatico

Se si specifica una chiave KMS gestita dal cliente per crittografare la policy di ragionamento automatico, è necessario configurare le autorizzazioni che consentano ad Amazon Bedrock di utilizzare la chiave per conto dell’utente.

Autorizzazioni per le policy della chiave

Aggiungi la seguente dichiarazione alla policy della chiave KMS per consentire ad Amazon Bedrock di utilizzarla chiave per le policy di ragionamento automatico:

{
  "Sid": "PermissionsForAutomatedReasoningPolicy",
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:user/role"
  },
  "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:DescribeKey",
    "kms:GenerateDataKey"
  ],
  "Resource": "*",
  "Condition": {
    "StringEquals": {
      "kms:EncryptionContext:aws:bedrock:automated-reasoning-policy": [
        "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/policy-id",
        "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/policy-id:*"
      ],
      "kms:ViaService": "bedrock.us-east-1.amazonaws.com"
    }
  }
}

autorizzazioni IAM

Il principale IAM deve disporre delle seguenti autorizzazioni per utilizzare una chiave KMS gestita dal cliente con le policy di ragionamento automatico:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowKMSForAutomatedReasoningPolicy",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "kms:Decrypt",
        "kms:DescribeKey",
        "kms:GenerateDataKey"
      ],
      "Resource": "arn:aws:kms:us-east-1:111122223333:key/key-id",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "kms:EncryptionContext:aws:bedrock:automated-reasoning-policy": [
            "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/policy-id",
            "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/policy-id:*"
          ],
          "kms:ViaService": "bedrock.us-east-1.amazonaws.com"
        }
      }
    }
  ]
}

Contesto di crittografia

Amazon Bedrock utilizza il contesto di crittografia per fornire ulteriore sicurezza alle policy di ragionamento automatico. Il contesto di crittografia è un insieme di coppie chiave-valore utilizzate come dati autenticati aggiuntivi durante la crittografia e la decrittografia della politica.

Per le policy di ragionamento automatico, Amazon Bedrock usa il seguente contesto di crittografia: