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# Referenze/Avanzato
Trova materiali di riferimento, tutorial e risorse per la risoluzione dei problemi per Amazon Bedrock:
| Risorsa | Description |
| --- | --- |
| [Terminologia chiave](key-definitions.md) | AI generativa essenziale e terminologia Amazon Bedrock |
| [Utilizzo di Amazon Bedrock con un AWS SDK](sdk-general-information-section.md) | SDKs e supporto del linguaggio di programmazione |
| [Risoluzione dei problemi dei codici di errore del’API Amazon Bedrock](troubleshooting-api-error-codes.md) | Errori e risoluzioni API comuni |
| [Guida introduttiva dettagliata all'utilizzo della console e dell'API](detailed-getting-started.md) | Guide dettagliate alla configurazione di console e API |
| [Tutorial: creare un flusso che elabori le richieste di mutuo](getting-started-mortgage-flow.md) | Tutorial: crea un flusso di elaborazione dei mutui |
| [Cronologia dei documenti per la Guida per l’utente di Amazon Bedrock](doc-history.md) | Cronologia delle revisioni dei documenti |
# Terminologia chiave
Questo capitolo spiega la terminologia che consente di capire cosa offre Amazon Bedrock e come funziona. Leggi il seguente elenco per comprendere la terminologia dell’IA generativa e le funzionalità fondamentali di Amazon Bedrock:
+ **Modello di fondazione (FM)**: modello di intelligenza artificiale con un numero elevato di parametri e addestrato in base a un’enorme quantità di dati diversi. Un modello di fondazione può generare una varietà di risposte per un’ampia gamma di casi d’uso. I modelli di fondazione possono generare testo o immagini e possono anche convertire gli input in *embedding*. Per ulteriori informazioni sui modelli di fondazione, consulta [Modelli di fondazione supportati in Amazon Bedrock](models-supported.md).
+ **Modello base**: modello di fondazione creato da un provider e pronto per essere utilizzato. Amazon Bedrock offre una varietà di modelli di fondazione leader del settore forniti da provider di spicco. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli di fondazione supportati in Amazon Bedrock](models-supported.md).
+ **Inferenza del modello**: processo con cui un modello di fondazione genera un output (risposta) da un determinato input (prompt). Per ulteriori informazioni, consulta [Invio di prompt e generazione di risposte con l’inferenza del modello](inference.md).
+ **Prompt** - input fornito a un modello per guidarlo a generare una risposta oppure un output appropriato. Ad esempio, un prompt di testo può essere costituito da una singola riga a cui il modello deve rispondere oppure può fornire istruzioni dettagliate o un’attività che il modello deve eseguire. Il prompt può contenere il contesto dell’attività, esempi di output o testo che un modello può utilizzare nella risposta. I prompt possono essere utilizzati per svolgere attività quali classificazione, risposta a domande, generazione di codice, scrittura creativa e altro ancora. Per ulteriori informazioni, consulta [Concetti di progettazione dei prompt](prompt-engineering-guidelines.md).
+ **Token**: sequenza di caratteri che un modello può interpretare o prevedere come una singola unità di significato. Ad esempio, con i modelli di testo, un token potrebbe corrispondere non solo a una parola, ma anche a una parte di una parola con un significato grammaticale (come “-ato”), un segno di punteggiatura (come “?”) o una frase comune (come “molti”).
+ **Parametri del modello**: valori che definiscono un modello e il relativo comportamento nell’interpretazione degli input e nella generazione di risposte. I parametri del modello sono controllati e aggiornati dai provider. È inoltre possibile aggiornare i parametri del modello per creare un nuovo modello attraverso il processo di *personalizzazione del modello*.
+ **Parametri di inferenza**: valori che possono essere regolati durante l’**inferenza del modello** per influenzare una risposta. I parametri di inferenza possono influire sulla varietà delle risposte e possono anche limitare la lunghezza di una risposta o l’occorrenza di sequenze specifiche. Per ulteriori informazioni e definizioni di parametri di inferenza specifici, consulta [Influenza sulla generazione della risposta con i parametri di inferenza](inference-parameters.md).
+ **Playground**: un'interfaccia grafica intuitiva Console di gestione AWS in cui puoi sperimentare l'inferenza dei modelli in esecuzione per familiarizzare con Amazon Bedrock. Usa il playground per testare gli effetti di modelli, configurazioni e parametri di inferenza differenti sulle risposte generate per i diversi prompt che inserisci. Per ulteriori informazioni, consulta [Generare risposte nella console utilizzando i playground](playgrounds.md).
+ **Embedding**: processo di condensazione delle informazioni mediante la trasformazione dell’input in un vettore di valori numerici, noti come **embedding**, per confrontare la somiglianza tra oggetti diversi utilizzando una rappresentazione numerica condivisa. Ad esempio, è possibile confrontare le frasi per determinare la somiglianza di significato, confrontare le immagini per determinare la somiglianza visiva o confrontare testo e immagine per vedere se sono pertinenti tra loro. È anche possibile combinare input di testo e immagini in un vettore di embedding medio, se pertinente al caso d’uso specifico. Per ulteriori informazioni, consultare [Invio di prompt e generazione di risposte con l’inferenza del modello](inference.md) e [Recupero di dati e generazione di risposte di IA con Knowledge Base per Amazon Bedrock](knowledge-base.md).
+ **Orchestrazione**: processo di coordinamento tra i modelli di fondazione e i dati e le applicazioni aziendali per svolgere un’attività. Per ulteriori informazioni, consulta [Automazione delle attività nella propria applicazione utilizzando agenti IA](agents.md).
+ **Agente**: applicazione che esegue le orchestrazioni tramite l’interpretazione ciclica degli input e la generazione di output utilizzando un modello di fondazione. Un agente può essere utilizzato per rispondere alle richieste dei clienti. Per ulteriori informazioni, consulta [Automazione delle attività nella propria applicazione utilizzando agenti IA](agents.md).
+ **Generazione potenziata da recupero dati (RAG)**: il processo prevede:
1. Esecuzione di query e recupero di informazioni da un’origine dati
1. Miglioramento di un prompt con queste informazioni per fornire un contesto migliore al modello di fondazione
1. Ottenere una risposta migliore dal modello di fondazione utilizzando il contesto aggiuntivo
Per ulteriori informazioni, consulta [Recupero di dati e generazione di risposte di IA con Knowledge Base per Amazon Bedrock](knowledge-base.md).
+ **Personalizzazione del modello**: processo di utilizzo dei dati di addestramento per regolare i valori dei parametri in un modello base al fine di creare un **modello personalizzato**. Esempi di personalizzazione del modello includono il **Fine-tuning**, che utilizza dati etichettati (input e output corrispondenti) per regolare i parametri del modello. Per ulteriori informazioni sulle tecniche di personalizzazione dei modelli disponibili in Amazon Bedrock, consulta [Personalizzazione del modello per migliorarne le prestazioni per il proprio caso d’uso](custom-models.md).
+ **Iperparametri**: valori che possono essere regolati per la **personalizzazione del modello** al fine di controllare il processo di addestramento e, di conseguenza, il modello di output personalizzato. Per ulteriori informazioni e definizioni di iperparametri specifici, consulta [Iperparametri del modello personalizzato](custom-models-hp.md).
+ **Valutazione del modello**: processo di valutazione e confronto dei risultati del modello per determinare il modello più adatto per un caso d’uso specifico. Per ulteriori informazioni, consulta [Valutare le prestazioni delle risorse Amazon Bedrock](evaluation.md).
+ **Provisioned Throughput**: un livello di throughput acquistato per un modello base o personalizzato per aumentare la velocità di token elaborati durante l'inferenza del modello. and/or Quando si acquista throughput allocato per un modello, viene creato un **modello allocato** che può essere utilizzato per eseguire l’inferenza del modello. Per ulteriori informazioni, consulta [Aumenta la capacità di invocazione del modello con Provisioned Throughput in Amazon Bedrock](prov-throughput.md).
# Utilizzo di Amazon Bedrock con un AWS SDK
AWS i kit di sviluppo software (SDKs) sono disponibili per molti linguaggi di programmazione più diffusi. Ogni SDK fornisce un’API, esempi di codice e documentazione che facilitano agli sviluppatori la creazione di applicazioni nel loro linguaggio preferito.
| Documentazione sugli SDK | Esempi di codice |
| --- | --- |
| [AWS SDK per C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-cpp) | [AWS SDK per C\$1\$1 esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp) |
| [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli) | [AWS CLI esempi di codice](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/cli_2_code_examples.html) |
| [AWS SDK per Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go) | [AWS SDK per Go esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/gov2) |
| [AWS SDK per Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java) | [AWS SDK per Java esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2) |
| [AWS SDK per JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript) | [AWS SDK per JavaScript esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3) |
| [AWS SDK per Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-kotlin) | [AWS SDK per Kotlin esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin) |
| [AWS SDK per .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net) | [AWS SDK per .NET esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3) |
| [AWS SDK per PHP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-php) | [AWS SDK per PHP esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php) |
| [AWS Strumenti per PowerShell](https://docs.aws.amazon.com/powershell) | [AWS Strumenti per PowerShell esempi di codice](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/powershell_5_code_examples.html) |
| [AWS SDK per Python (Boto3)](https://docs.aws.amazon.com/pythonsdk) | [AWS SDK per Python (Boto3) esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python) |
| [AWS SDK per Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby) | [AWS SDK per Ruby esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby) |
| [AWS SDK per Rust](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-rust) | [AWS SDK per Rust esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1) |
| [AWS SDK per SAP ABAP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sapabap) | [AWS SDK per SAP ABAP esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap) |
| [AWS SDK per Swift](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-swift) | [AWS SDK per Swift esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift) |
**Esempio di disponibilità**
Non riesci a trovare quello che ti serve? Richiedi un esempio di codice utilizzando il link **Fornisci un feedback** nella parte inferiore di questa pagina.
# Risoluzione dei problemi dei codici di errore del’API Amazon Bedrock
Questa sezione fornisce informazioni dettagliate sugli errori comuni che potresti riscontrare durante l'utilizzo di Amazon Bedrock APIs, la causa dell'errore e la soluzione per risolverlo.
## AccessDeniedException
**Codice di stato HTTP**: 403
**Causa:** l’utente non dispone delle autorizzazioni sufficienti per eseguire l’azione richiesta.
**Soluzione:**:
+ Verificare che l’utente o il ruolo IAM dispongano delle autorizzazioni necessarie per l’azione che sta tentando di eseguire.
+ Se sta utilizzando credenziali di sicurezza temporanee, accertarsi che non siano scadute.
## FTUFormNotFilled
**Codice di stato HTTP: 404**
**Causa:** i dettagli del caso d’uso del modello non sono stati inviati per questo account.
**Soluzione:**:
+ Compilare il modulo con i dettagli del caso d’uso di Anthropic prima di utilizzare il modello
## IncompleteSignature
**Codice di stato HTTP:** 400
**Causa:** la firma della richiesta non è conforme agli AWS standard.
**Soluzione:**:
+ Assicurati di utilizzare una versione AWS SDK che supporti Amazon Bedrock.
+ Verifica che l'ID della chiave di AWS accesso e la chiave segreta siano configurati correttamente.
+ Se l’utente firma manualmente le richieste, consigliamo di ricontrollare il processo di calcolo della firma.
## InternalFailure
**Codice di stato HTTP:** 500
**Causa:** l’elaborazione della richiesta non è riuscita a causa di un errore del server.
**Soluzione:**:
+ [Suggeriamo di utilizzare l'approccio AWS consigliato di utilizzare nuovi [tentativi con backoff esponenziale](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) e jitter casuale per una maggiore affidabilità.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
+ Se il problema persiste, contattare il [Centro di supporto AWS](https://aws.amazon.com/support) e fornire dettagli sulla richiesta e sull’errore riscontrato.
## InvalidAction
**Codice** di stato HTTP: 400
**Causa:** l’azione o l’operazione richiesta non è valida.
**Soluzione:**:
+ Consigliamo di ricontrollare l’ortografia e la formattazione del nome dell’azione nella richiesta.
+ Verificare che la chiamata dell’azione sia supportata da Amazon Bedrock e sia documentata correttamente, come mostrato nella [documentazione di riferimento dell’API Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_Operations.html).
+ Assicurati di utilizzare la maggior parte delle up-to-date versioni dell' AWS SDK o della CLI.
## InvalidClientTokenId
**Codice di stato HTTP**: 403
**Causa:** il certificato X.509 o AWS l'ID della chiave di accesso fornito non esiste nei nostri archivi.
**Soluzione:**:
+ Verifica di utilizzare l'ID della chiave di AWS accesso corretto.
+ Se di recente l’utente ha creato nuove chiavi di accesso, assicurarsi che utilizzi le nuove credenziali e non quelle vecchie.
## AWS Contratto Marketplace fallito entro 15 minuti
**Codice di stato HTTP:** 403
**Causa:** il AWS Marketplace Agreement non è riuscito a causa di un problema di fondo.
**Soluzione:**:
+ Esaminare il messaggio di errore e risolvere il problema sottostante. I problemi di fondo più comuni sono l’errore di pagamento non valido e la geolocalizzazione limitata.
+ Per un errore di pagamento non valido, consulta la [sezione Restrizioni sugli acquisti con carta di credito e debito per i clienti AISPL che utilizzano AWS Marketplace](https://aws-blogs-prod.amazon.com/awsmarketplace/restriction-on-credit-and-debit-card-purchases-for-aispl-customers-using-aws-marketplace/) e [INVALID\$1PAYMENT\$1INSTRUMENT](https://repost.aws/questions/QU0UOsutrWSSS4nOqgHcIUJg/invalid-payment-instrument-after-requesting-model-access-in-amazon-bedrock) dopo aver richiesto l'accesso al modello in Amazon Bedrock. .
## AWS Contratto Marketplace in sospeso dopo 15 minuti
**Codice di stato HTTP: 403**
**Causa:** il AWS Marketplace Agreement non è riuscito e sono trascorsi 15 minuti da quando è stata effettuata la richiesta.
**Soluzione:**:
+ Riprovare a eseguire la richiesta ogni 15 minuti. Se il problema persiste, contattare il [Centro di supporto AWS](https://aws.amazon.com/support) e fornire dettagli sulla richiesta e sull’errore riscontrato.
## MPAgreementBeingCreated
**Codice di stato HTTP: 403**
**Causa:** l’account non è autorizzato ad accedere a questo modello. Il tuo abbonamento al AWS Marketplace per questo modello è ancora in fase di elaborazione
**Soluzione:**:
+ Riprovare dopo 15 minuti
## NotAuthorized
**Codice di stato HTTP:** 400
**Causa:** l’utente non disponi delle autorizzazioni per eseguire questa azione.
**Soluzione:**:
+ Verificare le autorizzazioni IAM e assicurarsi di disporre dei diritti necessari per eseguire l’azione richiesta sulle risorse Amazon Bedrock.
+ Se l’utente utilizza un ruolo IAM, accertarsi che il ruolo disponga delle autorizzazioni e delle relazioni di attendibilità appropriate.
+ Verificare eventuali policy organizzative o di controllo dei servizi che potrebbero limitare l’accesso.
## RequestExpired
**Codice di stato HTTP:** 400
**Causa:** la richiesta non è più valida a causa di timestamp scaduti.
**Soluzione:**:
+ Assicurarsi che l’orologio di sistema sia sincronizzato correttamente con un’origine di orario affidabile.
+ Se l’utente sta effettuando richieste da fusi orari diversi, tenere presente le potenziali discrepanze nei timestamp.
## ServiceUnavailable
**Codice di stato HTTP:** 503
**Causa:** il servizio non è temporaneamente in grado di gestire la richiesta. Gli errori 503 vengono utilizzati per la normale limitazione.
**Soluzione:**:
+ [Suggeriamo di utilizzare l'approccio AWS consigliato di utilizzare nuovi [tentativi con backoff esponenziale](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) e jitter casuale per una maggiore affidabilità.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
+ Valuta la possibilità di passare a un'altra regione Regione AWS se il problema persiste nella tua regione attuale. Regioni diverse possono avere livelli di carico e disponibilità diversi.
+ [Usa l'inferenza interregionale](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) per gestire senza problemi i picchi di traffico non pianificati utilizzando l'elaborazione su diverse aree. Regioni AWS
+ Se l’utente ha requisiti di throughput elevati, consigliamo di consultare [Throughput assegnato](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html) per il caso d’uso.
**Best practice**
+ Assicurarsi che l’applicazione sia in grado di gestire i codici di stato 503 in modo appropriato nella logica di gestione degli errori e dei tentativi.
+ Controlla il AWS Service Health Dashboard per eventuali problemi annunciati o manutenzione programmata che potrebbero influire sul servizio.
Se si verificano errori 503 frequenti o se influiscono in modo significativo sulle operazioni, contattare il [Supporto AWS](https://aws.amazon.com/support) per ricevere ulteriore assistenza e indicazioni personalizzate in base al caso d’uso specifico.
## ThrottlingException
**Codice di stato HTTP:** 429
**Causa:** la richiesta è stata rifiutata a causa del superamento delle quote dell’account per Amazon Bedrock.
**Soluzione:**:
+ Controllare le quote del servizio di Amazon Bedrock nella console [Amazon Bedrock Service Quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock) per conoscere i limiti assegnati all’account.
+ Suggeriamo di utilizzare l'approccio AWS consigliato di utilizzare nuovi [tentativi con backoff](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) esponenziale. [e jitter casuale per una maggiore affidabilità.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/)
+ Se l’utente ha requisiti di throughput elevati, consigliamo di consultare [Throughput assegnato](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html) per il caso d’uso.
+ Richiedere un aumento della quota contattando l’account manager o il [Supporto AWS](https://aws.amazon.com/support) se il traffico del carico di lavoro supera le quote dell’account.
## ValidationError
**Codice di stato HTTP: 400**
**Causa:** l’input non riesce a soddisfare i vincoli specificati da Amazon Bedrock.
**Soluzione:**:
+ Consultare la documentazione dell’API per assicurarsi che tutti i parametri richiesti siano inclusi e formattati correttamente.
+ Verificare che i valori di input rientrino negli intervalli consentiti o siano conformi ai modelli previsti.
+ Consigliamo di prestare attenzione a tutte le regole di convalida specifiche menzionate nella documentazione di riferimento dell’API per l’azione in uso.
## ResourceNotFound
**Codice di stato HTTP:** 404
**Causa:** impossibile trovare la risorsa richiesta.
**Soluzione:**:
+ Verificare la correttezza dell’ID modello, del nome dell’endpoint o di altri identificatori di risorse nella richiesta.
+ Implementare un meccanismo di fallback per utilizzare modelli o endpoint alternativi quando non viene trovata una risorsa principale.
**Best practice**
+ [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)Utilizzalo per scoprire i modelli Amazon Bedrock Foundation disponibili che puoi utilizzare.
+ Consigliamo di implementare una procedura di sincronizzazione periodica per aggiornare il catalogo di risorse locali.
Se l’utente continua a riscontrare problemi dopo aver provato queste soluzioni, deve contattare il [Supporto AWS](https://aws.amazon.com/support) per richiedere ulteriore assistenza e indicazioni personalizzate in base al caso d’uso specifico.
## Timeout o ripristino della connessione quando si chiama Amazon Bedrock APIs
**Sintomo:** le chiamate API falliscono con reimpostazioni o timeout della connessione, in particolare per richieste di lunga durata come lo streaming o l'inferenza estesa, quando il traffico passa attraverso gateway NAT, endpoint VPC o Network Load Balancer.
**Causa:** i gateway NAT, gli endpoint VPC di interfaccia e i Network Load Balancer hanno un timeout di connessione inattivo fisso di 350 secondi. Se una connessione TCP rimane inattiva più a lungo di questo periodo, la connessione viene interrotta. Il client riceve un pacchetto TCP RST o la richiesta scade.
**Soluzione:**:
Abilita TCP keep-alive per inviare sonde periodiche che impediscono l'inattività della connessione. Per ulteriori informazioni, consulta [Implementazione di connessioni TCP a lunga durata all'interno della rete VPC nel blog AWS Networking](https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/implementing-long-running-tcp-connections-within-vpc-networking/) & Content Delivery.
Se continui a riscontrare problemi di connessione dopo aver abilitato TCP keep-alive, contatta il [AWS supporto per ulteriore assistenza](https://aws.amazon.com/support).
# Guida introduttiva dettagliata all'utilizzo della console e dell'API
Contenuti in arrivo.
# Introduzione alla console Amazon Bedrock
Questa sezione descrive come utilizzare i [playground](playgrounds.md) della AWS console per inviare un messaggio di testo a un Amazon Bedrock Foundation Model (FM) e generare una risposta con testo o immagine. Prima di eseguire i seguenti esempi, devi verificare di aver soddisfatto i seguenti prerequisiti:
**Prerequisiti**
+ Disponi Account AWS e disponi delle autorizzazioni per accedere a un ruolo in quell'account con le autorizzazioni necessarie per Amazon Bedrock. In caso contrario, segui le fasi in [Guida introduttiva](getting-started.md).
+ Assicurati di essere nella Regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) (us-east-1). Per cambiare Regioni, seleziona il nome della Regione in alto a destra nella console, accanto al ruolo IAM. Quindi, seleziona Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) (us-east-1).
**Topics**
+ [Esplorazione del playground di testo](#getting-started-text)
+ [Esplorazione del playground di immagini](#getting-started-image)
## Esplorazione del playground di testo
Nell’esempio seguente viene illustrato come utilizzare il playground di testo:
1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)
1. Dal riquadro di navigazione, scegli **Testo** in **Playground**.
1. Scegli **Seleziona modello** e seleziona un provider e un modello. Per questo esempio, verrà selezionato **Amazon Titan Text G1 - Lite**. Quindi, scegli **Applica**.
1. Seleziona un prompt predefinito sotto il pannello di testo oppure inserisci un prompt nel pannello di testo, ad esempio **Describe the purpose of a "hello world" program in one line**.
1. Scegli **Esegui** per eseguire l’inferenza sul modello. Il testo generato viene visualizzato sotto il prompt nel pannello di testo.
## Esplorazione del playground di immagini
Nell’esempio seguente viene illustrato come utilizzare il playground di immagini.
1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Immagine** in **Playground**.
1. Scegli **Seleziona modello** e seleziona un provider e un modello. Per questo esempio, verrà selezionato **Amazon Titan Image Generator G1 V1**. Quindi, scegli **Applica**.
1. Seleziona un prompt predefinito sotto il pannello di testo oppure inserisci un prompt nel pannello di testo, ad esempio **Generate an image of happy cats**.
1. Nel riquadro **Configurazioni**, modifica il **Numero di immagini** in **1**.
1. Scegli **Esegui** per eseguire l’inferenza sul modello. L’immagine generata viene visualizzata sopra il prompt.
# Iniziare a utilizzare l’API
Questa sezione descrive come configurare il tuo ambiente per effettuare richieste Amazon Bedrock tramite l' AWS API. AWS offre i seguenti strumenti per semplificare la tua esperienza:
+ AWS Command Line Interface (AWS CLI)
+ AWS SDKs
+ SageMaker Notebook Amazon AI
Per iniziare a utilizzare l’API, sono necessarie le credenziali per concedere l’accesso programmatico. Se le seguenti sezioni ti riguardano, espandile e segui le istruzioni riportate. In caso contrario, procedi con le sezioni rimanenti.
## Sono nuovo a AWS
Se non ne hai uno Account AWS, completa i seguenti passaggi per crearne uno.
**Per iscriverti a un Account AWS**
1. Apri la [https://portal.aws.amazon.com/billing/registrazione.](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup)
1. Segui le istruzioni online.
Nel corso della procedura di registrazione riceverai una telefonata o un messaggio di testo e ti verrà chiesto di inserire un codice di verifica attraverso la tastiera del telefono.
Quando ti iscrivi a un Account AWS, *Utente root dell'account AWS*viene creato un. L’utente root dispone dell’accesso a tutte le risorse e tutti i Servizi AWS nell’account. Come best practice di sicurezza, assegna l’accesso amministrativo a un utente e utilizza solo l’utente root per eseguire [attività che richiedono l’accesso di un utente root](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks).
AWS ti invia un'email di conferma dopo il completamento della procedura di registrazione. In qualsiasi momento, puoi visualizzare l'attività corrente del tuo account e gestirlo accedendo a [https://aws.amazon.com/](https://aws.amazon.com/)e scegliendo **Il mio account**.
**Proteggi il tuo Utente root dell'account AWS**
1. Accedi [Console di gestione AWS](https://console.aws.amazon.com/)come proprietario dell'account scegliendo **Utente root** e inserendo il tuo indirizzo Account AWS email. Nella pagina successiva, inserisci la password.
Per informazioni sull’accesso utilizzando un utente root, consulta la pagina [Accedere come utente root](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) nella *Guida per l’utente di Accedi ad AWS *.
1. Abilita l’autenticazione a più fattori (MFA) per l’utente root.
Per istruzioni, consulta [Abilitare un dispositivo MFA virtuale per l'utente Account AWS root (console)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) nella Guida per l'*utente IAM*.
## Devo installare AWS CLI o un SDK AWS
Per installare AWS CLI, segui i passaggi in [Installare o aggiornare alla versione più recente di AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html).
Per installare un AWS SDK, seleziona la scheda corrispondente al linguaggio di programmazione che desideri utilizzare in [Tools to Build on AWS](https://aws.amazon.com/developer/tools/). AWS i kit di sviluppo software (SDKs) sono disponibili per molti linguaggi di programmazione popolari. Ogni SDK fornisce un'API, esempi di codice e documentazione che semplificano agli sviluppatori la creazione di applicazioni nella loro lingua preferita. SDKs esegue automaticamente attività utili per te, come:
+ Firma crittografata delle richieste di servizio
+ Richieste di ripetizione
+ Gestione delle risposte di errore
## Ottenere le credenziali per concedere l’accesso programmatico
Gli utenti necessitano dell'accesso programmatico se desiderano interagire con l' AWS Console di gestione AWS esterno di. AWS offre diverse opzioni, a seconda dei problemi di sicurezza.
**Nota**
Per una step-by-step guida alla generazione di una chiave API da utilizzare per accedere rapidamente all'API Amazon Bedrock, consulta[Nozioni di base sulle chiavi API di Amazon Bedrock: generazione di una chiave di 30 giorni ed esecuzione della prima chiamata API](getting-started-api-keys.md).
Per ulteriori informazioni sui requisiti di sicurezza, continua con questa sezione.
Il modo per concedere l'accesso programmatico dipende dal tipo di utente che accede. AWS
Per fornire agli utenti l’accesso programmatico, scegli una delle seguenti opzioni.
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| Quale principale necessita dell’accesso programmatico? | Per | Come |
| --- | --- | --- |
| Utenti IAM | Limita la durata delle credenziali a lungo termine per firmare le richieste programmatiche a AWS CLI,, AWS SDKs o. AWS APIs | Segui le istruzioni per l’interfaccia che desideri utilizzare. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/bedrock/latest/userguide/getting-started-api.html) |
| Ruoli IAM | Utilizza credenziali temporanee per firmare le richieste programmatiche a AWS CLI, AWS SDKs, o. AWS APIs | Seguendo le istruzioni riportate in [Utilizzo delle credenziali temporanee con le AWS risorse nella Guida per](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) l'utente IAM. |
| Identità della forza lavoro (Utenti gestiti nel centro identità IAM) | Utilizza credenziali temporanee per firmare le richieste programmatiche a AWS CLI,, AWS SDKs o. AWS APIs | Segui le istruzioni per l’interfaccia che desideri utilizzare. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/bedrock/latest/userguide/getting-started-api.html) |
## Come configurare le chiavi di accesso per un utente IAM
Se decidi di utilizzare le chiavi di accesso per un utente IAM, AWS ti consigliamo di impostare una scadenza per l'utente IAM includendo una policy in linea restrittiva.
**Importante**
Presta attenzione ai seguenti avvertimenti:
**NON** utilizzare le credenziali root del tuo account per accedere alle risorse. AWS Queste credenziali forniscono un accesso illimitato all’account e sono difficili da revocare.
**NON** inserire chiavi di accesso letterali o informazioni sulle credenziali nei file dell’applicazione. In caso contrario, rischi di esporre accidentalmente le credenziali se, per esempio, carichi il progetto in repository pubblici.
**NON** includere file che contengono credenziali nell’area del progetto.
Gestisci le chiavi di accesso in modo sicuro. Non fornire le chiavi di accesso a parti non autorizzate, neppure per contribuire a [trovare gli identificatori di account](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/acct-identifiers.html). In questo modo, potresti concedere a qualcuno l'accesso permanente al tuo account.
Tieni presente che tutte le credenziali archiviate nel file delle AWS credenziali condivise vengono archiviate in testo non crittografato.
Per ulteriori dettagli, vedere [Procedure ottimali per la gestione delle chiavi di AWS accesso](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-access-keys-best-practices.html) in. Riferimenti generali di AWS
**Creare un utente IAM**
1. Nella Console di gestione AWS home page, seleziona il servizio IAM o accedi alla console IAM all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/).
1. Nel riquadro di navigazione, seleziona **Utenti**, quindi seleziona **Crea utente**.
1. Segui le indicazioni nella console IAM per configurare un utente programmatico (senza accesso a Console di gestione AWS) e senza autorizzazioni.
**Limitare l’accesso dell’utente a una finestra a tempo limitato**
Le chiavi di accesso create per un utente IAM sono credenziali a lungo termine. Per garantire che queste credenziali scadano nel caso vengano utilizzate impropriamente, puoi assegnarvi un limite di tempo creando una policy in linea che specifichi una data dopo la quale le chiavi non saranno più valide.
1. Apri l’utente IAM appena creato. Nella scheda **Autorizzazioni**, scegli **Aggiungi autorizzazioni**, poi **Crea policy inline**.
1. Nell’editor JSON, specifica le seguenti autorizzazioni. Per utilizzare questa policy, sostituisci il valore del timestamp `aws:CurrentTime` nella policy di esempio con la data di fine scelta.
**Nota**
IAM consiglia di limitare le chiavi di accesso a 12 ore.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Deny",
"Action": "*",
"Resource": "*",
"Condition": {
"DateGreaterThan": {
"aws:CurrentTime": "2024-01-01T00:00:000"
}
}
}
]
}
```
------
**Creare una chiave di accesso**
1. Nella pagina **Dettagli dell’utente**, seleziona la scheda **Credenziali di sicurezza**. Nella sezione **Chiavi di accesso**, scegliere **Crea chiave di accesso**.
1. Indica che intendi utilizzare queste chiavi di accesso come **Altro** e seleziona **Crea chiave di accesso**.
1. Nella pagina **Recupera chiave di accesso**, scegli **Mostra** per rivelare il valore della chiave di accesso segreta dell’utente. Puoi copiare le credenziali o scaricare un file .csv.
**Importante**
Quando non hai più bisogno di questo utente IAM, ti consigliamo di rimuoverlo e, in linea con le [best practice di AWS sicurezza](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html#lock-away-credentials), di richiedere agli utenti umani di utilizzare credenziali temporanee tramite [AWS IAM Identity](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/getting-started.html) Center durante l'accesso. AWS
## Collegare autorizzazioni Amazon Bedrock a un utente o a un ruolo
Dopo aver configurato le credenziali per l’accesso programmatico, devi configurare le autorizzazioni per un utente o un ruolo IAM affinché possano accedere a una serie di operazioni legate ad Amazon Bedrock. Per configurare queste autorizzazioni, procedi come segue:
1. Nella Console di gestione AWS home page, seleziona il servizio IAM o accedi alla console IAM all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)
1. Seleziona **Utenti** o **Ruoli**, poi seleziona l’utente o il ruolo desiderato.
1. Nella scheda **Autorizzazioni**, scegli **Aggiungi autorizzazioni**, quindi scegli **Aggiungi policy AWS gestita**. Scegli la policy gestita [AmazonBedrockFullAccess]() AWS .
1. Per consentire all’utente o al ruolo di abbonarsi ai modelli, scegli **Crea policy inline**, poi specifica le seguenti autorizzazioni nell’editor JSON:
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "MarketplaceBedrock",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"aws-marketplace:ViewSubscriptions",
"aws-marketplace:Unsubscribe",
"aws-marketplace:Subscribe"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
## Prova a effettuare chiamate API verso Amazon Bedrock
Dopo aver soddisfatto tutti i prerequisiti, seleziona uno dei seguenti argomenti per provare a effettuare richieste di invocazione di modelli utilizzando i modelli Amazon Bedrock:
**Topics**
+ [Ottenere le credenziali per concedere l’accesso programmatico](#gs-grant-program-access)
+ [Collegare autorizzazioni Amazon Bedrock a un utente o a un ruolo](#gs-api-br-permissions)
+ [Prova a effettuare chiamate API verso Amazon Bedrock](#gs-try-bedrock)
+ [Nozioni di base sulle chiavi API di Amazon Bedrock: generazione di una chiave di 30 giorni ed esecuzione della prima chiamata API](getting-started-api-keys.md)
+ [Esegui esempi di richieste API Amazon Bedrock con AWS Command Line Interface](getting-started-api-ex-cli.md)
+ [Esegui esempi di richieste API Amazon Bedrock tramite l' AWS SDK for Python (Boto3)](getting-started-api-ex-python.md)
+ [Esegui esempi di richieste API Amazon Bedrock utilizzando un notebook Amazon SageMaker AI](getting-started-api-ex-sm.md)
# Nozioni di base sulle chiavi API di Amazon Bedrock: generazione di una chiave di 30 giorni ed esecuzione della prima chiamata API
In questo tutorial viene illustrato come creare una chiave API Amazon Bedrock a lungo termine con scadenza a 30 giorni e come utilizzarla per effettuare una semplice chiamata API [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) utilizzando Python. Questo è il modo più veloce per iniziare a sperimentare con Amazon Bedrock senza impostare credenziali complesse AWS .
**avvertimento**
Le chiavi API a lungo termine sono consigliate solo per l’esplorazione e lo sviluppo di Amazon Bedrock. Per le applicazioni di produzione, utilizza [alternative alle chiavi di accesso a lungo termine](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds-programmatic-access.html#security-creds-alternatives-to-long-term-access-keys), come i ruoli IAM o le credenziali temporanee.
Segui questi passaggi per creare una chiave API Amazon Bedrock a lungo termine con scadenza a 30 giorni:
1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona **Chiavi API**.
1. Nella scheda **Chiavi API a lungo termine**, scegli **Genera chiavi API a lungo termine**.
1. Nella sezione **Scadenza della chiave API**, seleziona **30 giorni**.
1. Scegliere **Generate (Genera)**. La chiave generata fornisce le autorizzazioni per eseguire le azioni principali di Amazon Bedrock, come definito nella policy allegata [AmazonBedrockLimitedAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockLimitedAccess).
1. Copia la chiave API generata e archiviala in modo sicuro. Tale chiave servirà nella fase successiva.
**Importante**
La chiave API viene visualizzata solo una volta. Assicurati di copiarla e salvarla prima di chiudere la finestra di dialogo. Ricorda che la chiave API scadrà tra 30 giorni. Per generarne una nuova, segui le stesse fasi o valuta il passaggio a metodi di autenticazione più sicuri per l’uso continuativo.
1. Imposta la chiave API come variabile di ambiente sostituendola *\$1\$1api-key\$1* con il valore della chiave API generata e usala per generare una risposta con il metodo che preferisci:
------
#### [ 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"}]
}
]
}'
```
------
Complimenti\$1 Hai generato con successo una chiave API Amazon Bedrock ed effettuato la prima chiamata API al servizio Amazon Bedrock. Dopo aver esplorato altre azioni di Amazon Bedrock, dovresti passare a metodi di autenticazione più sicuri, come chiavi API Amazon Bedrock a breve termine o credenziali temporanee a AWS livello globale. Per ulteriori informazioni, consulta le seguenti risorse:
+ **Esplora diversi modelli**: scopri altri modelli di fondazione disponibili in Amazon Bedrock in [Informazioni sul modello di fondazione Amazon Bedrock](foundation-models-reference.md) e modifica `model_id` nel codice per provarli.
+ **Scopri l’inferenza del modello**: scopri come generare risposte con l’inferenza del modello leggendo i concetti e le opzioni disponibili in Amazon Bedrock in [Invio di prompt e generazione di risposte con l’inferenza del modello](inference.md).
+ **Pianifica la produzione con metodi di autenticazione più sicuri**: scopri maggiori dettagli sulle chiavi API Amazon Bedrock nel capitolo Build e su come creare chiavi API Amazon Bedrock più sicure e a breve termine. Quando sei pronto a creare applicazioni di produzione, dovresti anche esaminare le [alternative alle chiavi di accesso a lungo termine](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds-programmatic-access.html#security-creds-alternatives-to-long-term-access-keys) per trovare opzioni più sicure che consentano anche l'accesso ad altri AWS servizi.
# Esegui esempi di richieste API Amazon Bedrock con AWS Command Line Interface
Questa sezione ti guida a provare alcune operazioni comuni in Amazon Bedrock utilizzando il AWS Command Line Interface per verificare che le tue autorizzazioni e l'autenticazione siano configurate correttamente. Prima di eseguire i seguenti esempi, devi verificare di aver soddisfatto i seguenti prerequisiti:
**Prerequisiti**
+ Hai un Account AWS utente o un ruolo con autenticazione configurata e le autorizzazioni necessarie per Amazon Bedrock. In caso contrario, segui le fasi in [Iniziare a utilizzare l’API](getting-started-api.md).
+ Hai installato e configurato l’autenticazione per AWS CLI. Per installare il AWS CLI, segui i passaggi in [Installa o aggiorna alla versione più recente di](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). AWS CLI Verifica di aver configurato le credenziali per utilizzare la CLI seguendo la procedura indicata alla pagina [Ottenere le credenziali per concedere l’accesso programmatico](getting-started-api.md#gs-grant-program-access).
Verifica che le tue autorizzazioni siano configurate correttamente per Amazon Bedrock, utilizzando un utente o un ruolo che hai configurato con le autorizzazioni appropriate.
**Topics**
+ [Elencare i modelli di fondazione offerti da Amazon Bedrock](#getting-started-api-ex-cli-listfm)
+ [Invia un messaggio di testo a un modello e genera una risposta di testo con InvokeModel](#getting-started-api-ex-cli-invoke-text)
+ [Inviare un prompt di testo a un modello e generare una risposta testuale con Converse](#getting-started-api-ex-cli-converse)
## Elencare i modelli di fondazione offerti da Amazon Bedrock
L'esempio seguente esegue l'[ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)operazione utilizzando AWS CLI. `ListFoundationModels`elenca i modelli base (FMs) disponibili in Amazon Bedrock nella tua regione. In un terminale, esegui il comando riportato qui sotto:
```
aws bedrock list-foundation-models
```
Se il comando ha esito positivo, la risposta restituisce un elenco dei modelli di fondazione disponibili in Amazon Bedrock.
## Invia un messaggio di testo a un modello e genera una risposta di testo con InvokeModel
L'esempio seguente esegue l'[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)operazione utilizzando. AWS CLI`InvokeModel`consente di inviare un prompt per generare una risposta del modello. In un terminale, esegui il comando riportato qui sotto:
```
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
```
Se il comando ha esito positivo, la risposta generata dal modello viene scritta nel file `invoke-model-output-text.txt`. La risposta testuale viene restituita nel campo `outputText`, insieme alle informazioni di accompagnamento.
## Inviare un prompt di testo a un modello e generare una risposta testuale con Converse
L'esempio seguente esegue l'operazione [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) utilizzando. AWS CLI`Converse`consente di inviare un prompt per generare una risposta del modello. Ti consigliamo di utilizzare l’operazione `Converse` invece di `InvokeModel` quando supportata, perché unifica la richiesta di inferenza tra i modelli di Amazon Bedrock e semplifica la gestione delle conversazioni multi-turno. In un terminale, esegui il comando riportato qui sotto:
```
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}'
```
Se il comando ha esito positivo, la risposta generata dal modello viene restituita nel campo `text`, insieme alle informazioni di accompagnamento.
# Esegui esempi di richieste API Amazon Bedrock tramite l' AWS SDK for Python (Boto3)
Questa sezione ti guida a provare alcune operazioni comuni in Amazon Bedrock AWS Python per verificare che le autorizzazioni e l'autenticazione siano configurate correttamente. Prima di eseguire i seguenti esempi, devi verificare di aver soddisfatto i seguenti prerequisiti:
**Prerequisiti**
+ Hai un Account AWS utente o un ruolo con autenticazione configurata e le autorizzazioni necessarie per Amazon Bedrock. In caso contrario, segui le fasi in [Iniziare a utilizzare l’API](getting-started-api.md).
+ Hai installato e configurato l'autenticazione per l' AWS SDK for Python (Boto3). Per installare Boto3, segui la procedura indicata alla pagina [Quickstart](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/quickstart.html) della documentazione di Boto3. Verifica di aver configurato le credenziali per utilizzare Boto3 seguendo la procedura indicata alla pagina [Ottenere le credenziali per concedere l’accesso programmatico](getting-started-api.md#gs-grant-program-access).
Verifica che le tue autorizzazioni siano configurate correttamente per Amazon Bedrock, utilizzando un utente o un ruolo che hai configurato con le autorizzazioni appropriate.
La documentazione di Amazon Bedrock include anche esempi di codice per altri linguaggi di programmazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Esempi di codice per l'utilizzo di Amazon Bedrock AWS SDKs](service_code_examples.md).
**Topics**
+ [Elencare i modelli di fondazione offerti da Amazon Bedrock](#getting-started-api-ex-python-listfm)
+ [Invia un messaggio di testo a un modello e genera una risposta di testo con InvokeModel](#getting-started-api-ex-python-invoke-text)
+ [Inviare un prompt di testo a un modello e generare una risposta testuale con Converse](#getting-started-api-ex-python-converse)
## Elencare i modelli di fondazione offerti da Amazon Bedrock
L'esempio seguente esegue l'[ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)operazione utilizzando un client Amazon Bedrock. `ListFoundationModels`elenca i modelli base (FMs) disponibili in Amazon Bedrock nella tua regione. Esegui il seguente script SDK for Python per creare un client Amazon Bedrock e testarne il funzionamento: [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)
```
"""
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()
```
Se lo script ha esito positivo, la risposta restituisce un elenco di modelli di fondazione disponibili in Amazon Bedrock.
## Invia un messaggio di testo a un modello e genera una risposta di testo con InvokeModel
L'esempio seguente esegue l'[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)operazione utilizzando un client Amazon Bedrock. `InvokeModel`consente di inviare un prompt per generare una risposta modello. Esegui il seguente script SDK per Python per creare un client di runtime Amazon Bedrock e generare una risposta testuale con l’operazione ``:
```
# 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)
```
Se il comando ha esito positivo, la risposta invia il testo generato dal modello in risposta al prompt.
## Inviare un prompt di testo a un modello e generare una risposta testuale con Converse
L’esempio seguente esegue l’operazione [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) utilizzando un client Amazon Bedrock. Ti consigliamo di utilizzare l’operazione `Converse` invece di `InvokeModel` quando supportata, perché unifica la richiesta di inferenza tra i modelli di Amazon Bedrock e semplifica la gestione delle conversazioni multi-turno. Esegui il seguente script SDK per Python per creare un client di runtime Amazon Bedrock e generare una risposta testuale con l’operazione `Converse`:
```
# 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)
```
Se il comando ha esito positivo, la risposta invia il testo generato dal modello in risposta al prompt.
# Esegui esempi di richieste API Amazon Bedrock utilizzando un notebook Amazon SageMaker AI
Questa sezione ti guida a provare alcune operazioni comuni in Amazon Bedrock con un notebook Amazon SageMaker AI per verificare che le autorizzazioni dei ruoli Amazon Bedrock siano configurate correttamente. Prima di eseguire i seguenti esempi, devi verificare di aver soddisfatto i seguenti prerequisiti:
**Prerequisiti**
+ Disponi Account AWS e disponi delle autorizzazioni per accedere a un ruolo con le autorizzazioni necessarie per Amazon Bedrock. In caso contrario, segui le fasi in [Guida introduttiva](getting-started.md).
+ Esegui i seguenti passaggi per configurare le autorizzazioni IAM per l' SageMaker intelligenza artificiale e creare un notebook:
1. Modifica la [policy di attendibilità](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_terms-and-concepts.html#term_trust-policy) del ruolo Amazon Bedrock che configuri in [Guida introduttiva](getting-started.md) tramite [console](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-console.html#roles-managingrole_edit-trust-policy), [CLI](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-cli.html#roles-managingrole_edit-trust-policy-cli) o [API.](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-api.html#roles-managingrole_edit-trust-policy-api) Allega la seguente politica di fiducia al ruolo per consentire ai servizi Amazon Bedrock e SageMaker AI di assumere il ruolo di Amazon Bedrock:
------
#### [ 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. Accedi al ruolo di Amazon Bedrock di cui hai appena modificato la policy di attendibilità.
1. Segui i passaggi in [Crea un'istanza Amazon SageMaker AI Notebook per il tutorial](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-setup-working-env.html) e specifica l'ARN del ruolo Amazon Bedrock che hai creato per creare un'istanza di notebook SageMaker AI.
1. **Quando **lo stato** dell'istanza del notebook è impostato su **InService**, scegli l'istanza, quindi scegli Apri. JupyterLab**
Dopo aver aperto il notebook SageMaker AI, puoi provare i seguenti esempi:
**Topics**
+ [Elencare i modelli di fondazione offerti da Amazon Bedrock](#getting-started-api-ex-sm-listfm)
+ [Inviare un prompt di testo a un modello e generare una risposta](#getting-started-api-ex-sm-converse)
## Elencare i modelli di fondazione offerti da Amazon Bedrock
L'esempio seguente esegue l'[ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)operazione utilizzando un client Amazon Bedrock. `ListFoundationModels`elenca i modelli base (FMs) disponibili in Amazon Bedrock nella tua regione. Esegui il seguente script SDK for Python per creare un client Amazon Bedrock e testarne il funzionamento: [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)
```
"""
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()
```
Se lo script ha esito positivo, la risposta restituisce un elenco di modelli di fondazione disponibili in Amazon Bedrock.
## Inviare un prompt di testo a un modello e generare una risposta
L’esempio seguente esegue l’operazione [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) utilizzando un client Amazon Bedrock. `Converse` consente di inviare un prompt per generare una risposta del modello. Esegui il seguente script SDK per Python per creare un client di runtime Amazon Bedrock e testare l’operazione [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html):
```
# 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)
```
Se il comando ha esito positivo, la risposta invia il testo generato dal modello in risposta al prompt.
# Tutorial: creare un flusso che elabori le richieste di mutuo
Per acquisire familiarità con le risorse di Amazon Bedrock e le relative funzionalità, utilizzeremo un CloudFormation modello per configurare un [flusso](flows.md) che automatizzi i processi di richiesta di mutuo combinando varie risorse Amazon Bedrock e altre. AWS
**Nota**
Per questo tutorial, useremo la regione. *us-east-1* Si può utilizzare qualsiasi Regione che supporti la gestione di agenti, flussi, guardrail, knowledge base e prompt. Per una tabella delle funzionalità supportate per Regione, consulta [Funzionalità supportate da Regione AWS Amazon Bedrock](features-regions.md). Verificare di disporre delle autorizzazioni per creare risorse Amazon S3, Amazon Bedrock, Lambda e DynamoDB nella Regione specifica.
Questo flusso non è pensato per scopi di implementazione, ma viene utilizzato come tutorial per comprendere le risorse di Amazon Bedrock. L’immagine seguente rappresenta visivamente il flusso nella Console di gestione AWS:
![\[Flusso di elaborazione dei mutui\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png)
Il flusso combina un [agente](agents.md) di Amazon Bedrock, [prompt](prompt-management.md) e una [funzione Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) per creare un flusso di elaborazione dei mutui che raccolga le informazioni finanziarie dei clienti e decida se il cliente rispetta i requisiti per ottenere un prestito. All’agente del flusso sono inoltre collegati una [knowledge base](knowledge-base.md) e un [guardrail](guardrails.md) di Amazon Bedrock per potenziare le risposte e fornire protezioni. Per ulteriori informazioni sui componenti del flusso, consulta [Dettagli sul flusso di elaborazione dei mutui](getting-started-mortgage-flow-details.md).
**Topics**
+ [Prerequisiti](#getting-started-mortgage-flow-prereqs)
+ [Crea il flusso di elaborazione dei mutui utilizzando CloudFormation](#getting-started-mortgage-flow-create)
+ [Testare il flusso di elaborazione dei mutui](#getting-started-mortgage-flow-test)
+ [Pulizia: eliminazione delle risorse](#getting-started-mortgage-flow-delete)
+ [CloudFormation modelli](getting-started-mortgage-flow-template.md)
+ [Dettagli sul flusso di elaborazione dei mutui](getting-started-mortgage-flow-details.md)
## Prerequisiti
Per creare il flusso, scarica un file .zip e segui le istruzioni per eseguire uno script che configura automaticamente le risorse e il modello.
**Importante**
Ti verranno addebitate le risorse Amazon che crei fino a quando non le elimini.
Verifica i prerequisiti seguenti:
1. Scarica il [cloudformation-mortgage-flow-setupfile.zip.](samples/cloudformation-mortgage-flow-setup.zip)
1. Decomprimere il file. Per ulteriori informazioni sul contenuto, consulta [CloudFormation modelli](getting-started-mortgage-flow-template.md).
1. Per richiedere l’accesso ai modelli di fondazione Amazon Bedrock. esegui queste operazioni:
1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)
1. Verifica di trovarti nella Regione **Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)** controllandola nell’angolo in alto a destra. In caso contrario, cambia Regione.
1. Seleziona **Accesso la modello** nella parte inferiore del riquadro di navigazione a sinistra.
1. Scegli **Modifica l’accesso al modello**.
1. Esegui una delle seguenti operazioni:
+ Per richiedere l’accesso a tutti i modelli, scegli **Abilita tutti i modelli**. Nella pagina di destinazione, vengono selezionate tutte le caselle di controllo accanto a tutti i modelli.
+ Per richiedere l’accesso a modelli specifici, scegli **Abilita modelli specifici**. Nella pagina di destinazione, sono disponibili le opzioni seguenti:
+ Per richiedere l’accesso a tutti i modelli di un provider, seleziona la casella di controllo accanto al nome del provider.
+ Per richiedere l’accesso a un modello, seleziona la casella di controllo accanto al nome del modello.
1. Ai fini del seguente tutorial, è necessario richiedere almeno l’accesso ai modelli **Titan Embeddings G1 - Text** e **Claude 3 Haiku**. Quindi scegli **Successivo**.
1. Esamina i modelli a cui richiedi l’accesso e consulta i **Termini di servizio**. Al termine, scegli **Invia** per richiedere l’accesso.
## Crea il flusso di elaborazione dei mutui utilizzando CloudFormation
Per creare il flusso di elaborazione dei mutui e le risorse associate, creeremo un CloudFormation modello e lo utilizzeremo per creare uno stack contenente risorse Amazon Bedrock.
**Importante**
Ti verranno addebitate le risorse Amazon che crei fino a quando non le elimini.
### Crea le risorse e il file modello CloudFormation
Innanzitutto, utilizza lo script del file.zip per caricare le risorse in un bucket S3 e creare i modelli. CloudFormation
1. In un terminale, esegui il comando seguente per copiare le risorse in un bucket Amazon S3 e popolare i file `main-stack.json` e `main-stack.yaml` and con il nome del bucket S3 come valore predefinito per il parametro che indica il nome del bucket.
```
bash deploy.sh
```
**Nota**
L'uso dello script è`bash deploy.sh `, where ** e ** sono argomenti opzionali. Se non li indichi, vengono utilizzati i valori predefiniti seguenti:
**— La AWS regione predefinita specificata nella configurazione AWS delle credenziali.
**— Al bucket verrà assegnato un nome*mortgage-flow-deployment--*, dove si ** trova l'ID AWS dell'account e ** corrisponde al valore fornito o alla AWS regione predefinita specificata nella configurazione delle AWS credenziali.
1. Conferma i prompt. Al termine dell’implementazione, dovrebbe essere disponibile un modello `main-stack.yaml` e `main-stack.json` completo per il passaggio successivo.
**Nota**
Se lo script non riesce, esegui queste operazioni per preparare manualmente le risorse:
Carica il *contenuto* (non includere la cartella stessa) della cartella decompressa `cloudformation-mortgage-flow-setup` in un bucket S3 negli Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) nella console Amazon S3 all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)
Trova il file `templates/json/main-stack-tmp.yaml` o `templates/json/main-stack-tmp.json` ed esegui queste operazioni:
Cambia il `Default` valore del `Q01pS3BucketName` parametro da *MortgageFlowBucket* al nome del bucket S3.
Rimuovi `-tmp` dal nome del file, in modo che diventi `templates/json/main-stack.yaml` o `templates/json/main-stack.json`.
### Crea lo stack utilizzando la console CloudFormation
Quindi, usa il modello che hai salvato per effettuare il provisioning di uno CloudFormation stack.
1. Apri la CloudFormation console in [https://console.aws.amazon.com/cloudformation.](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/) Verifica di trovarti nella Regione **Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)** controllandola nell’angolo in alto a destra. In caso contrario, cambia Regione.
1. Nella pagina **Stack**, scegli **Con nuove risorse (standard)** nel menu **Crea stack**.
1. Specifica il modello:
1. In **Prerequisito**, seleziona **Scegli un modello esistente**.
1. In **Specifica modello**, seleziona **Carica un file di modello**.
1. Seleziona **Scegli file**, quindi passa al modello `main-stack.yaml` o `main-stack.json` e selezionalo.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Specifica i dettagli dello stack:
1. Nel campo **Nome stack**, immetti un nome per lo stack.
1. Nel campo **Parametri**, lascia i valori predefiniti.
**Nota**
Il valore `Q01pS3BucketName` deve corrispondere al nome del bucket S3 in cui hai caricato le risorse per questo modello. Gli argomenti rimanenti sono correlati alle configurazioni della knowledge base: se ne modifichi qualcuno, verifica che le configurazioni siano compatibili tra loro. Per ulteriori informazioni, consulta [Prerequisiti per l’utilizzo di un archivio vettoriale creato per una knowledge base](knowledge-base-setup.md).
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Configura le opzioni dello stack:
1. In **Opzioni di errore dello stack**, scegli **Elimina tutte le nuove risorse create**.
**Nota**
Scegliendo questa opzione si evita di ricevere addebiti per risorse la cui policy di eliminazione specifica che devono essere mantenute anche se la creazione dello stack non riesce. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina relativa all’[attributo `DeletionPolicy`](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-attribute-deletionpolicy.html) nella *Guida per l’utente di CloudFormation *.
1. In **Capacità**, seleziona la casella per confermare che CloudFormation potresti creare risorse IAM nel tuo account.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
1. Controlla i dettagli dello stack e scegli **Invia**. CloudFormation crea lo stack. L’operazione richiede diversi minuti. Dopo aver completato la creazione dello stack, puoi utilizzare la scheda **Risorse** nella pagina dei dettagli dello stack per visualizzare le risorse disponibili nel tuo account.
1. Dopo aver completato la creazione dello stack, esegui queste operazioni per sincronizzare l’origine dati per la knowledge base in modo che sia possibile inviare query alla knowledge base:
1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Knowledge base**, quindi seleziona la knowledge base creata, denominata `AWSDocsTutorial-MortgageKB`.
1. Nella sezione **Origine dati**, seleziona la casella di controllo accanto all’origine dati creata, denominata `AWSDocsTutorial-MortgageKB-DS`.
1. Scegli **Sincronizza**. Al termine della sincronizzazione, puoi testare il flusso.
## Testare il flusso di elaborazione dei mutui
Dopo aver creato il flusso di elaborazione dei mutui, puoi utilizzare la console Amazon Bedrock per esaminare, testare e modificare il flusso. Puoi anche esaminare, testare e modificare le singole risorse del flusso stesso.
**Come testare il flusso**
1. Accedi a Console di gestione AWS con un'identità IAM che dispone delle autorizzazioni per utilizzare la console Amazon Bedrock. Quindi, apri la console Amazon Bedrock in [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Flussi**. Verifica di trovarti nella Regione **Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale)** controllandola nell’angolo in alto a destra. In caso contrario, cambia Regione.
1. Nella sezione **Flussi**, seleziona il flusso creato dal modello. CloudFormation Dovrebbe essere `AWSDocsTutorial-MortgageFlow`.
1. Scegli **Modifica nel generatore di flussi**. Puoi trascinare singoli nodi nel flusso per modificarne la rappresentazione visiva.
1. Nel riquadro **Testa flusso**, immetti i valori indicati di seguito nel campo di testo, quindi seleziona **Esegui**.
```
{
"income": 80000,
"totalDebt": 5000,
"loanTerm": 30,
"loanAmount": 600000,
"creditScore": 750,
"mlsId": "MLS-5678"
}
```
Poiché l’importo del prestito è superiore al prestito massimo accessibile calcolato, viene attivato il prompt **incomeDebt** e il flusso genera una lettera di rifiuto. Puoi scegliere **Mostra traccia** per visualizzare i nodi eseguiti nel flusso.
1. Nel riquadro **Testa flusso**, immetti i valori indicati di seguito nel campo di testo, quindi seleziona **Esegui**.
```
{
"income": 120000,
"totalDebt": 5000,
"loanTerm": 30,
"loanAmount": 200000,
"creditScore": 650,
"mlsId": "MLS-3456"
}
```
Poiché l'importo del prestito è inferiore al prestito massimo accessibile calcolato, il prompt **ProcessApplication** viene attivato e inviato a **mortgageProcessingAgent**, che cerca la Knowledge Base allegata e genera una risposta che valuta, in base ai valori di input, se il cliente è idoneo per un prestito.
1. (Facoltativo) Prova a eseguire il flusso utilizzando valori diversi per i campi dell’oggetto JSON. I valori `mlsId` valori corrispondono alle proprietà elencate in Multiple Listing Service. Per trovare valori `mlsId` validi, esegui queste operazioni:
1. Accedi Console di gestione AWS e apri la console DynamoDB all'indirizzo. [https://console.aws.amazon.com/dynamodb/](https://console.aws.amazon.com/dynamodb/)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona **Tabelle**.
1. Seleziona la tabella che dice. **AWSDocsTutorial-PropertyListing**
1. Scegli **Explore table items** (Esplora elementi della tabella).
1. Puoi utilizzare uno qualsiasi dei valori della colonna **mls\$1id** nell’input del flusso.
Puoi anche accedere alle pagine di **gestione di **Agenti**, **Knowledge Base**, **Guardrails** e Prompt** Console di gestione AWS per esaminare ogni risorsa Amazon Bedrock utilizzata nel flusso, in modo indipendente. Per ulteriori informazioni sul flusso e per comprendere i componenti in modo più dettagliato, consulta [Dettagli sul flusso di elaborazione dei mutui](getting-started-mortgage-flow-details.md).
## Pulizia: eliminazione delle risorse
Dopo aver esplorato le risorse e aver compreso meglio le funzionalità delle diverse risorse Amazon Bedrock, eliminiamo lo stack e le risorse che contiene.
**Importante**
Ti verranno addebitate le risorse Amazon che crei fino a quando non le elimini.
1. [Apri /cloudformation. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/)
1. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli **Stack**.
1. Scegli lo stack creato a partire dal modello. Scegli **Elimina**, quindi conferma **Elimina**.
CloudFormation avvia l'eliminazione dello stack principale, di tutti gli stack annidati e di tutte le risorse incluse negli stack.
# CloudFormation modelli
Il download del file `cloudformation-mortgage-flow-setup.zip` contiene i seguenti file:
+ `deploy.sh`— Uno script di shell che distribuisce le tue risorse e prepara il CloudFormation modello principale che utilizzerai.
+ `artifacts`: una cartella che contiene file.zip con funzioni per l’agente e i modelli della knowledge base:
+ Funzioni Lambda per i gruppi di operazioni dell’agente
+ `agent_loan_calculator.zip`
+ `mls_lookup.zip`
+ `loader_deployment_package.zip`
+ Funzioni per la configurazione della knowledge base
+ `custom-resource-lambda.zip`
+ `opensearchpy-layer.zip`
+ `provider-event-handler.zip`
+ `api-schema`: una cartella che contiene schemi API per gruppi di operazioni.
+ `knowledge-base-data-source`: una cartella che contiene il PDF della [Selling Guide di Fannie Mae](https://selling-guide.fanniemae.com/).
+ `templates`: una cartella che contiene i modelli per le risorse di questo flusso, sia in formato JSON che YAML:
+ `main-stack-tmp`: il modello principale che distribuisce i modelli rimanenti come stack annidati. Questo file viene trasformato in `main-stack` dopo l’esecuzione dello script di implementazione.
+ `guardrails-template`: il modello per il guardrail da associare all’agente.
+ `prompts-template`: il modello per i prompt da utilizzare nel flusso.
+ `kb-role-template`— Il modello per il ruolo della knowledge base, da utilizzare sia dal modello che dal OpenSearch modello della knowledge base.
+ `oss-infra-template`— Il modello per l'Amazon OpenSearch Serverless Vector Store da utilizzare per la knowledge base.
+ `kb-infra-template`: il modello per la knowledge base sui mutui ipotecari da associare all’agente.
+ `agent-template`: il modello per l’agente di elaborazione dei mutui da utilizzare nel flusso.
+ `mortgage-flow-template`: il modello per il flusso di elaborazione dei mutui che combina tutte le risorse.
+ `README.md`: un file README che descrive le fasi per l’utilizzo del modello.
I seguenti argomenti mostrano i CloudFormation modelli utilizzati per ogni stack. Lo stack principale distribuisce gli stack rimanenti come [stack annidati](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/using-cfn-nested-stacks.html).
**Topics**
+ [Stack principale](#getting-started-mortgage-templates-main)
+ [Stack Guardrail per Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-guardrail-templates)
+ [Stack di Gestione prompt di Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-prompts-templates)
+ [Stack di Knowledge Base per Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-kb-templates)
## Stack principale
Lo stack principale definisce i parametri definibili quando carichi il modello. Questi valori vengono passati a ciascuno degli stack annidati rimanenti. Lo script di distribuzione sostituisce *MortgageFlowBucket* il valore predefinito del `Q01pS3BucketName` parametro con il bucket S3 effettivo che contiene le risorse distribuite dallo script.
------
#### [ 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"
]
}
}
}
}
}
}
```
------
## Stack Guardrail per Amazon Bedrock
Questo stack crea le seguenti risorse relative ai [guardrail](guardrails.md):
+ AgentGuardrail ([AWS::Bedrock::Guardrail](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrail.html)) — Un guardrail che fornisce il filtro dei contenuti, la politica degli argomenti e la protezione delle informazioni personali. Questo guardrail sarà collegato all’agente nello Stack agente.
+ AgentGuardrailVersion ([AWS::Bedrock::GuardrailVersion](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrailversion.html)) — La versione della `AgentGuardrail` risorsa applicata all'agente.
------
#### [ 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"
}
}
}
```
------
## Stack di Gestione prompt di Amazon Bedrock
Questo stack crea le seguenti risorse [prompt](prompt-management.md) ([AWS::IAM::Prompt](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-prompt.html)), che vengono aggiunte al flusso:
+ RejectionPrompt — Un prompt che restituisce una lettera di rifiuto generata sulla base di informazioni finanziarie.
+ ProcessApplicationPrompt — Una richiesta che invia le informazioni finanziarie di un cliente a un agente e richiede all'agente di valutare se il cliente è idoneo a ottenere un prestito.
------
#### [ 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"
}
}
}
```
------
## Stack di Knowledge Base per Amazon Bedrock
Questo modello crea la [knowledge base](knowledge-base.md) e la relativa origine dati contenente le linee guida sul prestito:
+ 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"
}
}
}
```
------
# Dettagli sul flusso di elaborazione dei mutui
La rappresentazione visiva del flusso di elaborazione dei mutui in Console di gestione AWS è la seguente:
![\[Flusso di elaborazione dei mutui\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png)
## Fasi del flusso
Nel flusso si verificano le seguenti fasi:
1. Le informazioni finanziarie del cliente provenienti dall’input vengono inviate alla funzione Lambda di `loanCalculator`, che calcola il prestito massimo accessibile del cliente.
1. L’output della funzione `loanCalculator` (`maximumAffordableLoan`) e il valore dell’input `loanAmount` vengono inviati al nodo di condizione, che viene quindi valutato come segue:
+ Se `loanAmount` è superiore a `maximumAffordableLoan`, viene attivato il prompt `incomeDebt` e viene generata una lettera di rifiuto del prestito.
+ In caso contrario, le informazioni finanziarie del cliente vengono inviate a `mortgageProcessingAgent` tramite prompt `processApplication`. L’agente applica una funzione di calcolo del prestito e una funzione di ricerca del Multiple Listing Service (MLS) per cercare una tabella DynamoDB e valutare le informazioni del cliente rispetto alla proprietà MLS specificata nell’input. Inoltre, l’agente cerca informazioni da una knowledge base, che contiene la Selling Guide di Fannie Mae. L’agente utilizza tutte queste informazioni per generare una risposta che analizzi l’idoneità del cliente per l’importo del prestito richiesto.
# Cronologia dei documenti per la Guida per l’utente di Amazon Bedrock
+ **Ultimo aggiornamento della documentazione:** 26 novembre 2025
La tabella che segue descrive le modifiche importanti apportate in ogni versione di Amazon Bedrock. Per ricevere notifiche sugli aggiornamenti di questa documentazione, è possibile iscriversi a un feed RSS.
| Modifica | Descrizione | Data |
| --- |--- |--- |
| [Supporto dell'API Converse per l'inferenza in batch](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-create.html) | Ora puoi utilizzare il formato API Converse per i dati di input di inferenza in batch. Quando crei un processo di inferenza in batch, imposta il tipo di invocazione del modello su Converse per utilizzare un formato di richiesta coerente tra i modelli. | 27 febbraio 2026 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/fine-tuning-openai-apis.html) | È stato aggiunto il supporto per la messa a punto dei modelli a peso aperto utilizzando -compatible. OpenAI APIs Ora puoi creare, monitorare e gestire i lavori di ottimizzazione dei rinforzi per modelli a peso aperto tramite endpoint OpenAI SDK familiari, tra cui l'API Files, i processi di fine-tuning e l'inferenza. APIs APIs | 17 febbraio 2026 |
| [Elenco aggiornato dei modelli supportati per i livelli di servizio](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html) | Elenco aggiornato dei modelli supportati per i livelli di servizio prioritari e flessibili | 31 dicembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda-optimize-blueprint-info.html) | Amazon Bedrock Data Automation ora supporta l'ottimizzazione delle istruzioni blueprint per i documenti. Migliora la precisione dell'output personalizzato di Data Automation fornendo risorse di contenuto di esempio con etichette affidabili, che ti consentiranno di ottenere una precisione dei documenti pronta per la produzione in pochi minuti senza dover ricorrere alla formazione dei modelli. | 18 dicembre 2025 |
| [Nuove policy gestite](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock ha aggiunto le seguenti politiche IAM gestite per Amazon Bedrock Mantle: AmazonBedrockMantleFullAccess,,. AmazonBedrockMantleReadOnly AmazonBedrockMantleInferenceAccess Amazon Bedrock Mantle fornisce endpoint API compatibili con OpenAI per l'inferenza dei modelli. | 3 dicembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-mantle.html) | Amazon Bedrock ora supporta endpoint API OpenAI compatibili, tra cui l'API Responses e l'API Chat Completions. Questi endpoint consentono l'inferenza asincrona per carichi di lavoro di lunga durata, la gestione delle conversazioni stateful senza passaggio manuale della cronologia e l'integrazione semplificata dell'uso degli strumenti per i flussi di lavoro agentici. Migra le applicazioni esistenti con modifiche minime al codice aggiornando l'URL di base e la chiave API. | 3 dicembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/reinforcement-fine-tuning.html) | È stata aggiunta una nuova ottimizzazione dei rinforzi per migliorare le prestazioni del modello di base tramite segnali di feedback. | 3 dicembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-service-tiers.html) | Aggiunto un nuovo livello di servizio «Riservato» per l'inferenza di Bedrock. | 26 novembre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html) | Amazon Bedrock ora supporta Anthropic Claude Opus 4.5. | 24 novembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-enforcements.html) | Ora puoi condividere i guardrail tra più account all'interno di un'organizzazione. AWS | 21 novembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda-using-api.html) | Amazon Bedrock Data Automation ora supporta la chiamata sincrona. | 20 novembre 2025 |
| [Supporto aggiornato per l'importazione di modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | L'importazione di modelli personalizzati ora supporta i modelli OpenAI GPT-OSS. | 19 novembre 2025 |
| [Supporto avanzato per casi d'uso della codifica per il livello Standard](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) | Il livello Standard di Amazon Bedrock Guardrails ora offre un supporto avanzato per i casi d'uso della codifica. I filtri di contenuto, gli attacchi rapidi e gli argomenti non ammessi sono stati aggiornati per gestire meglio le richieste e le risposte relative al codice senza richiedere modifiche alle configurazioni esistenti. È stata aggiunta una documentazione completa per il supporto del dominio del codice e il rilevamento tempestivo delle perdite per il livello Standard. | 19 novembre 2025 |
| [Funzionalità aggiornata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html) | Aggiunti nuovi livelli di servizio priority e flex per l'inferenza su richiesta | 18 novembre 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Amazon Bedrock è ora supportato in Africa (Città del Capo), Asia Pacifico (Nuova Zelanda), Canada occidentale (Calgary), Messico (Centrale) e Medio Oriente (Bahrein). | 18 novembre 2025 |
| [Funzionalità aggiornata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-vector-stores.html) | È stata aggiunta una nota sull'utilizzo del dizionario «inglese» anziché del dizionario «semplice» per la ricerca di testo in PostgreSQL nell'integrazione con Aurora Knowledge Base. | 31 ottobre 2025 |
| [Modello in stato legacy](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Anthropic Claude 3.7 Sonnet è ora in stato legacy. Esegui la migrazione a Claude Sonnet 4.5 prima del 28 aprile 2026. | 30 ottobre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/stable-image-services.html) | Quattro nuovi Stability AI Image Services (outpaint e upscale) sono ora disponibili con Amazon Bedrock. | 28 ottobre 2025 |
| [Funzionalità aggiornata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-submit.html) | Puoi ora utilizzare un modello precedentemente personalizzato (con fine-tuning o distillato) come modello base per ulteriori personalizzazioni. | 16 ottobre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude Haiku 4.5 con Amazon Bedrock. | 15 ottobre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html) | L’accesso a tutti i modelli di fondazione Amazon Bedrock è ora abilitato per impostazione predefinita con le autorizzazioni IAM corrette. | 15 ottobre 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region-support.html) | Guardrail per Amazon Bedrock è ora disponibile a livello generale con inferenza tra Regioni in 5 Regioni aggiuntive: Asia Pacifico (Bangkok), Asia Pacifico (Kuala Lumpur), Asia Pacifico (Taipei), Israele (Tel Aviv) e Medio Oriente (Dubai). | 9 ottobre 2025 |
| [Policy gestite e aggiornate](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock ha aggiornato la policy AmazonBedrockFullAccess gestita per consentire l'accesso a tutti i modelli di base serverless per impostazione predefinita. | 7 ottobre 2025 |
| [Aggiornamento dei modelli supportati per l’inferenza in batch](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L’inferenza in batch supporta ora DeepSeek V3.1, Qwen3 32B (denso), Qwen3 235B A22B 2507, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct e Qwen3 Coder 480B A35B Instruct. | 3 ottobre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html) | Puoi ora utilizzare Cohere Cohere Embed v4 con Amazon Bedrock. | 2 ottobre 2025 |
| [Aggiornamento dei modelli supportati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Puoi ora importare modelli Qwen3 con l’importazione dei modelli. | 30 settembre 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/rerank-supported.html) | Il modello Cohere Cohere Rerank 3.5 è ora disponibile nella Regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). | 30 settembre 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region.html) | Guardrail per Amazon Bedrock è ora disponibile a livello generale in Asia Pacifico (Melbourne) e con inferenza tra Regioni. | 29 settembre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude Sonnet 4.5 con Amazon Bedrock. | 29 settembre 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Asia Pacifico (Thailandia), Asia Pacifico (Taipei), Asia Pacifico (Malesia), Medio Oriente (Emirati Arabi Uniti) e Israele (Tel Aviv). | 26 settembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Amazon Bedrock Flows ora supporta i miglioramenti della traccia di Flows e la funzionalità dei nodi di DoWhile loop. | 26 settembre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude Sonnet 4.5 con Amazon Bedrock. | 25 settembre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/stable-image-services.html) | I servizi di immagine Stability IA sono ora disponibili con Amazon Bedrock. | 18 settembre 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-model-supported.html) | Meta Llama 3.3 70B Instruct è ora disponibile per il fine-tuning ed è ora possibile eseguire il pre-addestramento continuo con Amazon Bedrock. | 15 settembre 2025 |
| [Supporto di una nuova Regione per Guardrail](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supporte.html) | La funzionalità Guardrail per Amazon Bedrock è ora supportata in Asia Pacifico (Giacarta). | 11 settembre 2025 |
| [Nuovo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-marengo.html) | TwelveLabs Marengo Embed 2.7ora supporta l'[InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)API. | 9 settembre 2025 |
| [Nuovo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys-permissions.html) | Puoi ora utilizzare la chiave di condizione `bedrock:bearerTokenType` con l’azione `bedrock:CallWithBearerToken`. | 4 settembre 2025 |
| [Nuovo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-mortgage-flow.html) | Puoi acquisire familiarità con la creazione di risorse Amazon Bedrock provando un tutorial per configurare facilmente un flusso di mutui Amazon Bedrock con modelli. CloudFormation | 2 settembre 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-openai-batch.html) | L’API batch OpenAI è ora supportata. | 27 agosto 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | L'automazione dei dati di Amazon Bedrock è ora disponibile negli AWS GovCloud Stati Uniti occidentali. | 25 agosto 2025 |
| [Nuove lingue](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation supporta ora l’estrazione di dati da documenti in portoghese, francese, italiano, spagnolo e tedesco. | 25 agosto 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/count-tokens.html) | Puoi ora stimare il numero di token per alcuni modelli. | 21 agosto 2025 |
| [Espansione regionale per un modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | TwelveLabs TwelveLabs Pegasus 1.2 è ora supportato in Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Asia Pacifico (Seoul). | 14 agosto 2025 |
| [Aggiunta di modelli supportati per Guardrail per Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | La funzionalità Guardrail per Amazon Bedrock è ora supportata nella Regione Stati Uniti occidentali (California settentrionale). | 11 agosto 2025 |
| [Nuovi modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare OpenAI gpt-oss-20b e gpt-oss-120b con Amazon Bedrock. | 5 agosto 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-automated-reasoning-checks.html) | Guardrail per Amazon Bedrock supporta ora controlli del ragionamento automatico per convalidare la precisione delle risposte dei modelli di fondazione. | 5 agosto 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Amazon Bedrock è ora supportato in Asia Pacifico (Melbourne). | 31 luglio 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude Opus 4.1 con Amazon Bedrock. | 31 luglio 2025 |
| [Aggiunta di modelli supportati per l’inferenza in batch](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L’inferenza in batch supporta ora il profilo di inferenza US Amazon Nova Premier. | 29 luglio 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Amazon Bedrock è ora supportato nella Regione Stati Uniti occidentali (California settentrionale). | 28 luglio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | L'automazione dei dati di Amazon Bedrock ora supporta tutti i tipi DOC/DOCX di file H.265 | 28 luglio 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation è ora disponibile in Europa (Francoforte), Europa (Londra), Europa (Irlanda), Asia Pacifico (Mumbai) e Asia Pacifico (Sydney). | 16 luglio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/import-with-create-custom-model.html) | Ora puoi importare Amazon Nova modelli SageMaker addestrati all'intelligenza artificiale in Amazon Bedrock come modelli personalizzati. | 16 luglio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/deploy-custom-model-on-demand.html) | Puoi ora implementare modelli personalizzati per l’inferenza on demand in Amazon Bedrock. Questa funzionalità consente di implementare modelli personalizzati per l' pay-per-tokeninferenza senza un throughput prestabilito. | 16 luglio 2025 |
| [Nuovi modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare TwelveLabs TwelveLabs Pegasus 1.2 e TwelveLabs Marengo Embed 2.7 con Amazon Bedrock. | 15 luglio 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Ora puoi Anthropic Claude 3.7 Sonnet utilizzarlo in (Stati Uniti occidentali). AWS GovCloud | 7 luglio 2025 |
| [Nuove policy gestite](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Amazon Bedrock ha aggiunto le seguenti politiche IAM gestite: AmazonBedrockLimitedAccess, AmazonBedrockMarketplaceAccess. | 7 luglio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys.html) | Amazon Bedrock supporta ora la creazione di chiavi API per semplificare l’autenticazione, in modo da effettuare chiamate all’API Amazon Bedrock. | 7 luglio 2025 |
| [Espansione regionale per Intelligent Prompt Routing](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L'Intelligent Prompt Routing è ora supportato negli AWS GovCloud Stati Uniti occidentali e AWS GovCloud negli Stati Uniti orientali. | 3 luglio 2025 |
| [Aggiunta di modelli supportati per l’inferenza in batch](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L’inferenza in batch è ora supportata dai modelli Meta Llama 4 Scout 17B Instruct e Llama 4 Maverick 17B Instruct. | 3 luglio 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-supported.html) | La funzionalità Gestione prompt è ora supportata in Europa (Milano), Europa (Spagna), Asia Pacifico (Hyderabad) e Asia Pacifico (Osaka). | 1 luglio 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-supported.html) | Amazon Bedrock Flows è ora supportato in Europa (Milano), Europa (Spagna), Asia Pacifico (Hyderabad) e Asia Pacifico (Osaka). | 1 luglio 2025 |
| [Espansione regionale per Knowledge Base per Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Amazon Bedrock Knowledge Bases è ora supportato in Asia Pacifico (Hyderabad), Asia Pacifico (Osaka), Europa (Milano) ed Europa (Spagna). Regione AWS | 26 giugno 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-tiers.html) | Guardrail per Amazon Bedrock supporta i livelli di protezione, che offrono opzioni linguistiche e di prestazioni per filtri di contenuti (testo), attacchi ai prompt e policy per argomenti rifiutati. | 23 giugno 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-nodes.html) | (Anteprima) Puoi eseguire codice direttamente nel flusso Amazon Bedrock con nodi di codice in linea. | 19 giugno 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-create-async.html) | (Anteprima) Puoi eseguire flussi Amazon Bedrock per periodi più lunghi con esecuzioni dei flussi. | 19 giugno 2025 |
| [Nuovo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agent-tutorial.html) | È stato aggiunto un tutorial che spiega come creare un semplice agente di Amazon Bedrock. | 28 maggio 2025 |
| [Nuovi modelli disponibili](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Claude Sonnet 4 e Claude Opus 4 con Amazon Bedrock. | 22 maggio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation supporta ora l’output personalizzato per i video. | 19 maggio 2025 |
| [Aggiunta del supporto per blueprint video](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/creating-blueprint-video.html) | Amazon Bedrock Data Automation (BDA) supporta ora blueprint video. | 16 maggio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region.html) | Guardrail per Amazon Bedrock supporta ora l’inferenza tra Regioni. | 13 maggio 2025 |
| [Aggiunta di modelli supportati per l’importazione di modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | L’importazione di modelli personalizzati supporta ora Qwen2, Qwen2.5, Qwen2-VL e Qwen2.5-VL. | 12 maggio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation supporta ora blueprint personalizzati per file audio. | 5 maggio 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Meta Llama 4 Scout 17B Instruct e Llama 4 Maverick 17B Instruct con Amazon Bedrock. | 28 aprile 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Writer Palmyra X4 e Writer Palmyra X5 con Amazon Bedrock. | 28 aprile 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference-call.html) | Ora puoi fare riferimento a immagini e documenti archiviati in Amazon S3 quando usi InvokeModel e Converse APIs con and. Amazon Nova Lite Amazon Nova Pro L'inclusione di immagini, documenti e video archiviati in S3 con questi strumenti APIs è ora supportata anche con profili di inferenza. | 25 aprile 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation supporta ora il routing delle modalità e i collegamenti ipertestuali. | 25 aprile 2025 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html) | Intelligent Prompt Routing è ora disponibile a livello generale con Amazon Bedrock. | 22 aprile 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html) | Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta ora altri campi di metadati forniti dall’utente per Amazon Aurora e funzionalità di ricerca ibrida avanzate per archivi vettoriali MongoDB. | 10 aprile 2025 |
| [Espansione regionale per l’importazione di modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | L’importazione di modelli personalizzati è ora supportata in Europa (Francoforte). | 9 aprile 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Pixtral Large (25.02) con Amazon Bedrock. | 8 aprile 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-harmful-content-handling-options.html) | Nuove opzioni per la gestione di contenuti dannosi rilevati da Amazon Bedrock. | 7 aprile 2025 |
| [Espansione regionale per l’inferenza in batch](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L'inferenza in batch ora supporta Amazon Nova LiteAmazon Nova Pro, e Amazon Nova Micro in AWS GovCloud (Stati Uniti occidentali). | 4 aprile 2025 |
| [Espansione regionale per l’inferenza in batch](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L’inferenza in batch supporta ora Anthropic Claude Claude 3.5 Sonnet V2 in Asia Pacifico (Mumbai), Asia Pacifico (Hyderabad), Asia Pacifico (Singapore), Asia Pacifico (Sydney), Asia Pacifico (Seoul) e Asia Pacifico (Osaka) e Amazon Titan Text Embeddings V2 in Europa (Stoccolma), Europa (Milano) ed Europa (Spagna). | 2 aprile 2025 |
| [Aggiunta di modelli supportati per Throughput assegnato](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | La funzionalità Throughput assegnato supporta ora Amazon Nova Canvas, insieme a 24.000 finestre contestuali per Amazon Nova Lite, Amazon Nova Micro e Amazon Nova Pro. | 2 aprile 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-osm-permissions-prereq.html) | Amazon Bedrock Knowledge Bases ora supporta OpenSearch Managed Clusters come archivio vettoriale durante la creazione di una knowledge base. | 27 marzo 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-templates.html) | Puoi ora impiegare modelli di flusso per iniziare a utilizzare Amazon Bedrock Flows. | 27 marzo 2025 |
| [Funzionalità spostata](#doc-history) | [Amazon Bedrock Studio, rinominato Amazon Bedrock in Sagemaker Unified Studio, è ora disponibile in Amazon Unified Studio. SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html) | 25 marzo 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-permissions.html#guardrails-permissions-id) | Puoi ora applicare richieste di inferenza del modello Amazon Bedrock per utilizzare guardrail specifici tramite una nuova chiave di condizione IAM. | 18 marzo 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | Amazon Bedrock è ora supportato in Europa (Milano) ed Europa (Spagna). | 14 marzo 2025 |
| [Supporto ampliato per una funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-generate-query.html) | Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta ora l’inferenza tra Regioni con il recupero di dati strutturati. | 13 marzo 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html) | Amazon Bedrock supporta ora router di prompt configurati in anteprima con Intelligent Prompt Routing. | 13 marzo 2025 |
| [Ampliamento dei modelli supportati per una funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | La funzionalità Throughput assegnato supporta ora Llama 3.2 1B Instruct, Llama 3.2 3B Instruct, Llama 3.2 11B Instruct e Llama 3.2 90B Instruct nella Regione Stati Uniti occidentali (Oregon). | 13 marzo 2025 |
| [Aggiunta di modelli supportati per Knowledge Base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-configure-reasoning.html) | Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta ora modelli del ragionamento Deepseek-R1 e Anthropic Claude 3.7 Sonnet. | 12 marzo 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare DeepSeek-R1 con Amazon Bedrock. | 10 marzo 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-computer-use.html) | Puoi ora configurare un agente di Amazon Bedrock per completare attività con strumenti di utilizzo del computer. | 10 marzo 2025 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-build-graphs.html) | GraphRAG per Knowledge Base per Amazon Bedrock è ora disponibile a livello generale con funzionalità aggiuntive. | 7 marzo 2025 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Amazon Bedrock Data Automation è ora disponibile con maggiore precisione e CRIS. | 3 marzo 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | Amazon Bedrock è ora supportato in Europa (Stoccolma). | 27 febbraio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/sessions.html) | Ora puoi utilizzare la gestione delle sessioni di Amazon Bedrock APIs per gestire lo stato di applicazioni AI generative create con framework open source. | 27 febbraio 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Claude 3.7 Sonnet con Amazon Bedrock. | 24 febbraio 2025 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | Amazon Bedrock è ora supportato in Asia Pacifico (Hyderabad) e Asia Pacifico (Osaka). | 21 febbraio 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Cohere Embed English e Cohere Embed Multilingual con Amazon Bedrock. | 24 gennaio 2025 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Luma Ray v2 con Amazon Bedrock. | 23 gennaio 2025 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-multi-turn-invocation.html) | Puoi ora conversare con un nodo agente in un flusso Amazon Bedrock. | 22 gennaio 2025 |
| [Aggiornamento dei modelli supportati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Puoi ora utilizzare Llama 3.3 70B Instruct per l’inferenza in batch in Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon). | 23 dicembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Puoi ora utilizzare Llama 3.3 70B Instruct per l’inferenza in batch in Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale) e Stati Uniti occidentali (Oregon). | 23 dicembre 2024 |
| [Nuovi modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Llama 3.3 70B Instruct e Stable Diffusion 3.5 con Amazon Bedrock. | 19 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | La funzionalità Guardrail per Amazon Bedrock può ora essere applicata a input in francese e spagnolo. | 9 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Puoi ora eseguire l’inferenza in batch con un profilo di inferenza. | 6 dicembre 2024 |
| [Aggiornamento di policy gestite](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Le autorizzazioni di Amazon Bedrock Marketplace sono state aggiunte alle policy AmazonBedrockFullAccess AmazonBedrockReadOnly AWS gestite. | 4 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/amazon-bedrock-marketplace.html) | Puoi ora implementare un modello Marketplace Amazon Bedrock e quindi eseguire l’inferenza con il modello. | 4 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-build-structured.html) | Puoi connettere knowledge base ad archivi dati strutturati e generare query SQL in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 4 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html) | Puoi ora analizzare dati multimodali contenenti immagini con il parser Amazon Bedrock Data Automation o un modello di fondazione in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 4 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-mmfilter.html) | Guardrail per Amazon Bedrock può ora semplificare l’esclusione di immagini dannose utilizzando filtri di contenuti per le immagini. | 4 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-multi-agent-collaboration.html) | Agent per Amazon Bedrock supporta ora la collaborazione multiagente, che consente a più agenti Amazon Bedrock di collaborare per pianificare e risolvere attività complesse. | 3 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-distillation.html.html) | Puoi ora trasferire informazioni da un modello più grande e intelligente (noto come insegnante) a un modello più piccolo, più veloce e conveniente (noto come studente) e utilizzare il modello studente distillato per il tuo caso d’uso specifico. | 3 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare modelli ottimizzati per la latenza di Meta e Anthropic in Amazon Bedrock. | 2 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-retrieve.html) | Puoi ora applicare guardrail quando recuperi i risultati da un’origine dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 1 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-retrieve-generate.html) | Ora puoi usare RetrieveAndGenerateStream, una versione in streaming di RetrieveAndGenerate, in Amazon Bedrock Knowledge Bases. | 1 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Puoi ora applicare un filtro di recupero basato su una query utente e uno schema di metadati in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 1 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/rerank.html) | Puoi ora utilizzare un modello di riclassificazione per riclassificare la pertinenza dei documenti di origine in base a una query utente. | 1 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-direct-ingestion.html) | Puoi ora acquisire le modifiche apportate ai documenti direttamente in una knowledge base in un’unica fase. | 1 dicembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-data-source-connector.html) | Puoi ora connettere la knowledge base a un’origine dati personalizzata. | 1 dicembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/features-regions.html) | La Regione Europa (Zurigo) supporta ora Agent per Amazon Bedrock, Knowledge Base per Amazon Bedrock, Gestione dei prompt e Amazon Bedrock Flows. | 22 novembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-supported.html) | Amazon Bedrock Flows è ora supportato in Stati Uniti orientali (Ohio), Asia Pacifico (Seoul), Canada (Centrale), Europa (Londra) e Sud America (San Paolo). | 22 novembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-supported.html) | La funzionalità Gestione prompt è ora supportata in Stati Uniti orientali (Ohio), Asia Pacifico (Seoul), Canada (Centrale), Europa (Londra) e Sud America (San Paolo). | 22 novembre 2024 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Amazon Bedrock Flows è ora disponibile a livello generale in Amazon Bedrock. | 22 novembre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) | Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta ora embedding binari. | 21 novembre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-optimize.html) | Gestione prompt di Amazon Bedrock supporta ora l’ottimizzazione dei prompt. | 20 novembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-regions) | Ora puoi usare Amazon Bedrock negli AWS GovCloud Stati Uniti orientali e in Europa (Zurigo). | 11 novembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html#kb-supported-regions) | Amazon Bedrock supporta ora le knowledge base nella Regione Stati Uniti orientali (Ohio). | 8 novembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-trace.html) | Puoi ora visualizzare la traccia di un flusso per monitorare gli input e gli output di ogni nodo. | 7 novembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-guardrails.html) | Puoi ora includere guardrail per una knowledge base o un nodo di prompt in un flusso. | 7 novembre 2024 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management.html) | Gestione prompt è ora disponibile a livello generale in Amazon Bedrock. | 7 novembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html#inference-profiles-support-user) | Puoi ora creare profili di inferenza delle applicazioni in Asia Pacifico (Singapore) e Asia Pacifico (Seoul). | 6 novembre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html#inference-profiles-support-system) | Sono stati aggiunti profili di inferenza tra Regioni per modelli Anthropic Claude e Meta Llama. | 6 novembre 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3.5 Haiku con Amazon Bedrock. | 4 novembre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles.html) | Puoi ora creare profili di inferenza delle applicazioni per eseguire l’inferenza del modello e utilizzarli per monitorare costi e metriche. | 1 novembre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-create.html) | Puoi ora includere parametri di inferenza specifici del modello durante la definizione di un prompt in Gestione prompt o in un nodo di prompt in un flusso. | 31 ottobre 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2 con Amazon Bedrock. Puoi anche utilizzare strumenti di utilizzo del computer con Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2. | 22 ottobre 2024 |
| [Policy gestite e aggiornate](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Le autorizzazioni di sola lettura per l'importazione di modelli personalizzati sono state aggiunte alla policy -managed. AmazonBedrockReadOnly AWS | 21 ottobre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-create.html) | Il campo `topK` non è più supportato nell’oggetto `inferenceConfiguration` durante la creazione di un prompt in Gestione prompt. | 21 ottobre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html) | I campi di gioco di testo e chat sono ora uniti in un Chat/text parco giochi nella console Amazon Bedrock. | 21 ottobre 2024 |
| [Aggiornamento funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html) | I campi di gioco di testo e chat sono ora uniti in un Chat/text parco giochi nella console Amazon Bedrock. | 21 ottobre 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | L’inferenza in batch è ora supportata in Asia Pacifico (Seoul). | 7 ottobre 2024 |
| [Nuove Regioni supportate](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Ora puoi usare Amazon Bedrock nella AWS regione Stati Uniti orientali (Ohio) e Asia Pacifico (Seoul). | 1 ottobre 2024 |
| [Modello in stato legacy](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Anthropic Claude Opus 4 è ora in stato legacy. Esegui la migrazione a Claude Opus 4.1 prima del 31 maggio 2026. | 1 ottobre 2024 |
| [Nuovi modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare i modelli Meta Llama 3.2 1B Instruct, Llama 3.2 3B Instruct, Llama 3.2 11B Instruct e Llama 3.2 90B Instruct con Amazon Bedrock. | 25 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-embed-text.html) | Puoi ora utilizzare embedding binari con il modello Titan Text Embeddings V2 in Amazon Bedrock. | 25 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/monitoring-guardrails-cw-metrics.html) | Ora puoi monitorare Guardrail con CloudWatch Metrics in Amazon Bedrock. | 24 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Puoi ora valutare un profilo di inferenza utilizzando la valutazione del modello. | 24 settembre 2024 |
| [Nuovi modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare AI21 Labs Jamba 1.5 Large e AI21 Labs Jamba 1.5 Mini con Amazon Bedrock. | 23 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Puoi ora utilizzare un profilo di inferenza quando usi un prompt in Gestione prompt o includi un prompt in un flusso. | 23 settembre 2024 |
| [Più modelli supportati per Throughput assegnato](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Puoi ora acquistare la funzionalità Throughput assegnato per i modelli Anthropic Claude 3.5 Sonnet nella Regione Stati Uniti occidentali (Oregon). | 23 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/monitoring-eventbridge.html) | Ora puoi monitorare le modifiche di stato nei lavori di inferenza in batch utilizzando Amazon EventBridge. | 18 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-create.html) | Puoi ora inviare file da un bucket S3 di proprietà di un altro account a un processo di inferenza in batch. | 16 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-vpc.html) | Puoi ora utilizzare un VPC per inviare un processo di inferenza in batch. | 16 settembre 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Puoi ora utilizzare un profilo di inferenza durante la generazione di risposte in base ai risultati richiesti tramite query su knowledge base e durante l’analisi di un’origine dati. | 11 settembre 2024 |
| [Contenuti aggiornati](#doc-history) | I titoli degli argomenti sono stati aggiornati e i contenuti sono stati riorganizzati per migliorare la leggibilità. Se vuoi fornire feedback su queste modifiche, utilizza questo [link Fornisci feedback](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html). | 4 settembre 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare modelli Stable Image Ultra, Stable Diffusion 3 Large e Stable Image Core con Amazon Bedrock. | 4 settembre 2024 |
| [Policy gestite e aggiornate](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Le autorizzazioni di sola lettura del profilo di inferenza sono state aggiunte alla policy -managed. AmazonBedrockReadOnly AWS | 27 agosto 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Puoi ora utilizzare l’inferenza tra Regioni con profili di inferenza per aumentare il throughput. | 27 agosto 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/agents-userconfirmation.html) | Puoi ora richiedere conferma agli utenti dell’applicazione prima di invocare la funzione del gruppo di azioni di Agent per Amazon Bedrock. | 26 agosto 2024 |
| [Policy gestite e aggiornate](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Le autorizzazioni di sola lettura per l'inferenza Batch (processo di invocazione del modello), Amazon Bedrock Guardrails e la valutazione del modello Amazon Bedrock sono state aggiunte alla policy gestita. AmazonBedrockReadOnly AWS | 21 agosto 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference.html) | L’invocazione asincrona del modello con più prompt con inferenza in batch è ora disponibile a livello generale. | 21 agosto 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference.html) | Puoi ora eseguire l’inferenza del modello su più prompt in modo asincrono utilizzando l’inferenza in batch. | 16 agosto 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Amazon Titan Image Generator G1 V2 con Amazon Bedrock. | 6 agosto 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Ora puoi utilizzare i modelli Meta Llama 3 Instruct 8B e 70B nella regione (Stati Uniti occidentali). AWS AWS GovCloud | 1° agosto 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/copy-model.html) | Puoi ora copiare modelli personalizzati in altre Regioni in Amazon Bedrock. | 1° agosto 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/share-model.html) | Puoi ora condividere modelli personalizzati con altri account in Amazon Bedrock. | 1° agosto 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare il modello Mistral AI Mistral Large 2 (24.07) con Amazon Bedrock. | 24 luglio 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare modelli Meta Llama 3.1 Instruct con Amazon Bedrock. | 23 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/br-studio.html) | Puoi ora utilizzare Gestione prompt e Amazon Bedrock Flows con Amazon Bedrock Studio. | 22 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Ora puoi mettere insieme diverse risorse Amazon Bedrock in un flusso di lavoro per end-to-end soluzioni. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management.html) | Puoi ora creare e salvare prompt per riutilizzarli in flussi di lavoro diversi. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-session-state.html#session-state-kb) | Puoi ora modificare le configurazioni delle query durante il runtime per le knowledge base collegate a un agente. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-chunking-parsing.html) | Amazon Bedrock offre ora [chunking semantico e gerarchico e analisi avanzata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-chunking-parsing.html) di altri elementi oltre al testo standard. Puoi anche utilizzare una funzione Lambda per trasformazioni di dati personalizzate. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Amazon Bedrock offre ora la [scomposizione delle query](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) per suddividere query complesse in sottoquery più piccole e più gestibili. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html) | Ora puoi [connetterti e scansionare i dati archiviati in Confluence, Salesforce e nella tua](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html) knowledge base. SharePoint Puoi anche connetterti e scansionare il Web. URLs | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-code-interpretation.html) | Puoi ora utilizzare l’interpretazione del codice in Amazon Bedrock per generare ed eseguire codice e risolverne i problemi in un ambiente di test sicuro. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-memory.html) | Puoi ora utilizzare memoria per gli agenti in modo da mantenere il contesto delle conversazioni tra più sessioni. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-independent-api.html) | Puoi ora utilizzare un’API indipendente per chiamare i guardrail in Amazon Bedrock. | 10 luglio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-contextual-grounding-check.html) | Puoi ora utilizzare controlli di correlazione contestuale con guardrail. | 10 luglio 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-supported.html) | La funzionalità Agent per Amazon Bedrock è ora supportata in Canada (Centrale) (ca-central-1), Europa (Londra) (eu-west-2) e Sud America (San Paolo) (sa-east-1). | 28 giugno 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare AI21 Jamba-Instruct con Amazon Bedrock. | 25 giugno 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | La funzionalità Guardrail per Amazon Bedrock è ora supportata in Canada (Centrale) (ca-central-1), Europa (Londra) (eu-west-2) e Sud America (San Paolo) (sa-east-1). | 21 giugno 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html#chat-playground) | Puoi ora includere documenti nel [playground per chat](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html#chat-playground) o mentre [utilizzi l’API di conversazione](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference.html). | 21 giugno 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Claude 3.5 Sonnet con Amazon Bedrock. | 20 giugno 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html) | I modelli Cohere Embed V3 supportano ora i tipi di embedding int8 e binario nella risposta. | 20 giugno 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-converse-api.html) | Puoi ora utilizzare guardrail con l’API Converse. | 18 giugno 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Canada (Centrale) (ca-central-1), Europa (Londra) (eu-west-2) e Sud America (San Paolo) (sa-east-1). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 13 giugno 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html) | Puoi ora visualizzare nella traccia informazioni che indicano se i risultati del gruppo di azioni dell’agente sono stati inviati per essere gestiti da una funzione Lambda o se il controllo è stato restituito allo sviluppatore dell’agente. | 13 giugno 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Claude 3 Opus con Amazon Bedrock. | 7 giugno 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference.html) | Puoi ora utilizzare l’API Converse per creare applicazioni di conversazione. | 30 maggio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/tool-use.html) | Puoi ora utilizzare strumenti con modelli Amazon Bedrock. | 30 maggio 2024 |
| [Più modelli supportati per incorporare origini dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Puoi ora utilizzare il modello Amazon Titan Text Embeddings V2 per incorporare le origini dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 30 maggio 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Mistral Small con Amazon Bedrock. | 24 maggio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-create.html) | Puoi ora utilizzare guardrail con il tuo agente in Amazon Bedrock. | 20 maggio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-model-params.html) | Puoi ora modificare i parametri di inferenza durante la generazione di risposte dal recupero della knowledge base. | 9 maggio 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html) | Puoi ora utilizzare il modello Amazon Titan Text Premier con Amazon Bedrock. | 7 maggio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/br-studio.html) | Versione di anteprima di Amazon Bedrock Studio. | 7 maggio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-alias-manage.html) | Puoi ora associare la funzionalità Throughput assegnato a un alias dell’agente in Amazon Bedrock. | 2 maggio 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Europa (Irlanda) (eu-west-1) e Asia Pacifico (Mumbai) (ap-south-1). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 1º maggio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html) | Puoi ora selezionare MongoDB Atlas come origine di indici vettoriali in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 1º maggio 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-embedding-models.html) | Puoi ora utilizzare il modello Titan Embeddings Text V2 con Amazon Bedrock. | 30 aprile 2024 |
| [Più modelli supportati per Throughput assegnato](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Puoi ora acquistare la funzionalità Throughput assegnato per AI21 Labs Jurassic-2 Ultra. | 30 aprile 2024 |
| [Nuovi modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare i modelli Cohere Command R e Cohere Command R\$1 con Amazon Bedrock. | 29 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Puoi ora importare un modello personalizzato in Amazon Bedrock. | 23 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-returncontrol.html) | In Agent per Amazon Bedrock puoi ora restituire le informazioni che un agente ottiene da un utente nella risposta [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) anziché inviarle a una funzione Lambda. | 23 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-action-function.html) | In Agent per Amazon Bedrock puoi ora definire un gruppo di azioni in base ai parametri richiesti all’utente. | 23 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-erag.html) | Puoi ora chattare con il tuo documento con Amazon Bedrock. | 23 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-create.html) | Puoi ora scegliere tra più origini dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock. | 23 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) | Puoi ora utilizzare Guardrail per Amazon Bedrock per implementare misure di protezione in modo da bloccare contenuti dannosi negli input e nelle risposte del modello in base ai casi d’uso. | 23 aprile 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3 Opus con Amazon Bedrock. | 16 aprile 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Asia Pacifico (Sydney) (ap-southeast-2). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 9 aprile 2024 |
| [CloudFormation supporto per Amazon Bedrock Agents e Amazon Bedrock Knowledge Base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/creating-resources-with-cloudformation.html) | Ora puoi configurare e gestire le tue risorse Amazon Bedrock Agents e Amazon Bedrock Knowledge Bases con. CloudFormation | 5 aprile 2024 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Europa (Parigi) (eu-west-3). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 4 aprile 2024 |
| [Più modelli supportati per l’esecuzione di query su knowledge base in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3 Haiku per la generazione di risposte delle knowledge base. | 4 aprile 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Mistral Large con Amazon Bedrock. | 3 aprile 2024 |
| [Più modelli supportati per l’esecuzione di query su knowledge base in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3 Haiku per la generazione di risposte delle knowledge base. | 3 aprile 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Puoi ora acquistare la funzionalità Throughput assegnato per modelli base senza alcun impegno. | 29 marzo 2024 |
| [Più modelli supportati per Throughput assegnato](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Puoi ora acquistare la funzionalità Throughput assegnato per Anthropic Claude 3 Sonnet, Anthropic Claude 3 Haiku, Cohere Embed in inglese e Cohere Embed multilingue. | 29 marzo 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-create.html#kb-create-security-network) | Ora puoi creare una policy di accesso alla rete in Amazon OpenSearch Serverless per consentire alla tua knowledge base Amazon Bedrock di accedere a una raccolta di ricerche vettoriali OpenSearch Serverless privata configurata con un endpoint VPC. | 28 marzo 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-ds.html#kb-ds-metadata) | Puoi ora includere metadati per i documenti di origine in Knowledge Base per Amazon Bedrock e [filtrare i metadati durante le query sulla knowledge base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html#kb-test-config-filters). | 27 marzo 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Puoi ora utilizzare un modello di prompt per personalizzare il prompt inviato a un modello durante l’esecuzione di query su una knowledge base e la generazione di risposte. | 26 marzo 2024 |
| [Più modelli supportati per l’esecuzione di query su knowledge base in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3 Sonnet per la generazione di risposte delle knowledge base. | 25 marzo 2024 |
| [Latenza ridotta](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-optimize-performance.html) | Puoi ora ottimizzare la latenza per casi d’uso più semplici in cui gli agenti hanno un’unica knowledge base. | 20 marzo 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3 Haiku con Amazon Bedrock. | 13 marzo 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare Anthropic Claude 3 Sonnet con Amazon Bedrock. | 4 marzo 2024 |
| [Nuovo modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Puoi ora utilizzare modelli Mistral AI con Amazon Bedrock. | 1° marzo 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-test.html) | Ora puoi personalizzare la strategia di ricerca in Knowledge Base per gli archivi vettoriali Amazon OpenSearch Serverless che contengono un campo di testo filtrabile. | 28 febbraio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-image-models.html) | Puoi ora rilevare immagini con una filigrana da Generatore di immagini Amazon Titan in Amazon Bedrock. | 14 febbraio 2024 |
| [Supporto aggiornato AWS PrivateLink](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/usingVPC.html) | Ora puoi utilizzarlo AWS PrivateLink per creare endpoint VPC di interfaccia per il servizio [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_Operations_Agents_for_Amazon_Bedrock.html) Agents Build-time. | 9 febbraio 2024 |
| [Aggiornamento di ruoli IAM](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-permissions.html) | Puoi ora utilizzare lo stesso ruolo di servizio in tutte le knowledge base e ruoli senza un prefisso predefinito. | 9 febbraio 2024 |
| [Modello in stato legacy](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Stable Diffusion XL v0.8 è ora in stato legacy. Devi eseguire la migrazione a Stable Diffusion XL v1.x prima del 30 aprile 2024. | 2 febbraio 2024 |
| [Aggiunta di un capitolo con esempi di codice](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service_code_examples.html) | La guida di Amazon Bedrock include ora esempi di codice per un’ampia gamma di azioni e scenari in Amazon Bedrock. | 25 gennaio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-create.html) | Amazon Bedrock Knowledge Bases ora ti offre la possibilità di scegliere tra un account di produzione e uno di non produzione quando scegli di creare rapidamente un Amazon OpenSearch Serverless vector store nella console. | 24 gennaio 2024 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html) | Agent per Amazon Bedrock consente ora di visualizzare tracce in tempo reale quando utilizzi la finestra di test nella console. | 18 gennaio 2024 |
| [Più modelli supportati per incorporare origini dati in Knowledge Base per Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta ora l’utilizzo di Cohere Embed in inglese e Cohere Embed multilingue per incorporare le origini dati. | 17 gennaio 2024 |
| [Più modelli supportati per Agent per Amazon Bedrock e l’esecuzione di query su knowledge base in Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-supported.html) | La generazione di risposte di Agent per Amazon Bedrock e Knowledge Base per Amazon Bedrock supporta ora Anthropic Claude 2.1. | 27 dicembre 2023 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-service.html#bedrock-regions) | Amazon Bedrock è ora disponibile in AWS GovCloud (Stati Uniti occidentali) (us-gov-west-1). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 21 dicembre 2023 |
| [Nuovo supporto per l’archivio vettoriale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup-rds.html) | Ora puoi creare una knowledge base in un cluster di database Amazon Aurora. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di un archivio vettoriale in Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup-rds.html). | 21 dicembre 2023 |
| [Nuove policy gestite](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | Ad Amazon Bedrock sono stati aggiunti `AmazonBedrockFullAccess` per concedere agli utenti l’autorizzazione per creare, leggere, aggiornare ed eliminare risorse e `AmazonBedrockReadOnly` per concedere agli utenti autorizzazioni in sola lettura per tutte le azioni. | 12 dicembre 2023 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html) | Amazon Bedrock ora supporta la creazione di processi di valutazione del modello utilizzando metriche automatiche o lavoratori umani. | 29 novembre 2023 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Ora puoi monitorare e personalizzare le tue [versioni del modello](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html). | 29 novembre 2023 |
| [Nuovi modelli Titan](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html) | I nuovi modelli Titan includono Amazon Titan Image Generator G1 V1 e Amazon Titan Multimodal Embeddings G1. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli Titan](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html). | 29 novembre 2023 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html) | Con il pre-addestramento continuo puoi insegnare a un modello nuove conoscenze di dominio. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models-reference.html). | 28 novembre 2023 |
| [Nuova funzionalità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-api-query.html) | È ora possibile interrogare le knowledge base tramite [Retrieve](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html) e [RetrieveAndGenerate](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html) APIs. Per ulteriori informazioni, consulta [Query su una knowledge base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-api-query.html). | 28 novembre 2023 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) | Disponibilità generale del servizio Knowledge Base per Amazon Bedrock. Per ulteriori informazioni, consulta [Knowledge Base per Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html). | 28 novembre 2023 |
| [Rilascio generale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) | Disponibilità generale del servizio Agent per Amazon Bedrock. Per ulteriori informazioni, consulta [Agent per Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html). | 28 novembre 2023 |
| [Personalizzazione di più modelli](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html) | Puoi ora personalizzare modelli Cohere e Meta. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models-reference.html). | 28 novembre 2023 |
| [Rilasci di nuovi modelli](#doc-history) | Aggiornamento della documentazione per i nuovi modelli Meta e Cohere. Per maggiori informazioni, consulta [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 13 novembre 2023 |
| [Localizzazione della documentazione](#doc-history) | La documentazione di Amazon Bedrock è ora disponibile in [giapponese](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) e [tedesco](https://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 20 ottobre 2023 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-service.html#bedrock-regions) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Europa (Francoforte) (eu-central-1). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 19 ottobre 2023 |
| [Espansione regionale](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html#bedrock-regions) | Amazon Bedrock è ora disponibile in Asia Pacifico (Tokyo) (ap-northeast-1). Per ulteriori informazioni sugli endpoint, consulta [Endpoint e quote Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 3 ottobre 2023 |
| [Versione generale riservata](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) | Versione generale riservata del servizio Amazon Bedrock. Per maggiori informazioni, consulta [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 28 settembre 2023 |