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# Esegui il concatenamento dei prompt AI con Amazon Bedrock
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Questo progetto di esempio dimostra come è possibile eseguire l'integrazione con per eseguire concatenamenti di prompt-concatenamento di intelligenza artificiale e Amazon Bedrock creare chatbot di alta qualità utilizzando. Amazon Bedrock Il progetto riunisce alcuni prompt e li risolve nella sequenza in cui vengono forniti. Il concatenamento di questi prompt aumenta la capacità del modello linguistico utilizzato di fornire una risposta altamente curata.

Questo progetto di esempio crea la macchina a stati, le AWS risorse di supporto e configura le relative autorizzazioni IAM. Esplora questo progetto di esempio per scoprire come utilizzare l'integrazione Amazon Bedrock ottimizzata dei servizi con le macchine a Step Functions stati o usalo come punto di partenza per i tuoi progetti.

## Prerequisiti
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Questo progetto di esempio utilizza il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) Cohere Command. Per eseguire correttamente questo progetto di esempio, è necessario aggiungere l'accesso a questo LLM dalla console. Amazon Bedrock Per aggiungere l'accesso al modello, procedi come segue:

1. Apri la [console Amazon Bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).

1. Nel pannello di navigazione, scegli **Model access**.

1. Scegli **Gestisci l'accesso al modello**.

1. Seleziona la casella di controllo accanto a **Cohere**.

1. Scegli **Richiedi accesso**. **Lo stato di accesso** per il modello **Cohere** viene visualizzato come **Accesso concesso**.

## Fase 1: Creare la macchina a stati
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1. Apri la [console Step Functions](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/) e scegli **Crea macchina a stati**.

1. Scegli **Crea da modello** e trova il modello iniziale correlato. Seleziona **Successivo** per continuare.

1. Scegli come usare il modello:

   1. **Esegui una demo**: crea una macchina a stati di sola lettura. Dopo la revisione, puoi creare il flusso di lavoro e tutte le risorse correlate.

   1. **Basati su di esso**: fornisce una definizione modificabile del flusso di lavoro che puoi rivedere, personalizzare e implementare con le tue risorse. (Le risorse correlate, come funzioni o code, **non** verranno create automaticamente.)

1. Scegli **Usa modello** per continuare con la selezione.
**Nota**  
*Per i servizi distribuiti sul tuo account si applicano le tariffe standard.*

## Passaggio 2: Esegui la macchina a stati demo
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Se hai scelto l'opzione **Esegui una demo**, tutte le risorse correlate verranno distribuite e pronte per l'esecuzione. Se hai scelto l'opzione **Crea su di esso**, potrebbe essere necessario impostare valori segnaposto e creare risorse aggiuntive prima di poter eseguire il flusso di lavoro personalizzato.

1. Scegli **Distribuisci ed esegui.**

1. Attendi che lo CloudFormation stack venga distribuito. Questa operazione può richiedere fino a 10 minuti.

1. Una volta visualizzata **l'opzione Avvia esecuzione**, esamina l'**input** e scegli **Avvia esecuzione**.

**Complimenti\$1**  
Ora dovresti avere una demo in esecuzione della tua macchina a stati. È possibile scegliere gli stati nella **vista Grafico** per esaminare input, output, variabili, definizione ed eventi.