一般的なナレッジステップでのレスポンス設定の使用 - Amazon Quick Suite
主なハイライト開始方法: フローのレスポンス設定出力タイプの設定: テキストとイメージ高度なモデル設定: 作成スライダー、除外、シードAmazon Bedrock モデルを使用したマルチモダリティのサポート一般的な知識を使用したファイルのアップロードAmazon Bedrock モデルでサポートされているコンテキスト制限の合計注: レスポンス設定が表示されない場合は、 管理者にお問い合わせください。

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一般的なナレッジステップでのレスポンス設定の使用

このガイドでは、レスポンス設定を設定して Amazon Quick Flows の出力を絞り込み、最適化する方法について説明し、特定のユースケースの要件に基づいてレスポンスの最適化を柔軟に行うことができます。

主なハイライト

モデル選択の簡素化

Flow Builder は、2 つのモードから選択できる出力絞り込みのメリットベースの優先設定を選択できます。つまり、レスポンスの高速化または汎用性とパフォーマンスです。これにより、ビルダーとクリエーターの認知負荷が軽減され、技術的なモデル比較ではなく目標に集中できます。

ランタイムでのインテリジェントなモデル選択

出力設定に応じて、フローサービスは、リアルタイムのコンテキストサイズ、タスク、マルチモーダル要件に基づいて、最適なモデルを自動的に選択します。

一般的なナレッジステップでサポートされているモダリティ

入力: テキスト/ドキュメントファイル、イメージまたはビデオ、出力: テキスト。ユーザーは、最大 50 MB のドキュメントファイル、1GB のビデオファイル、4.5 MB のイメージファイルを入力としてアップロードできます。

開始方法: フローのレスポンス設定

Amazon Quick Flows でフローを構築する場合、レスポンス設定を選択して、特定のユースケースのパフォーマンスを最適化できます。レスポンス設定インターフェイスを使用すると、速度、汎用性、パフォーマンスの要件に基づいて、最適な最適化を選択できます。

レスポンス設定を選択するには:

  1. フロー設定に移動する

  2. 一般的なナレッジステップを追加する

  3. レスポンス設定オプションにアクセスする

  4. より高速なレスポンスまたは汎用性とパフォーマンスから選択

  5. 必要に応じて追加の設定を構成する

出力タイプの設定: テキストとイメージ

さまざまな Amazon Bedrock モデルは、さまざまな出力形式をサポートしています。アプリケーションのニーズに基づいて出力タイプを設定します。

テキスト出力

テキスト出力は自然言語の生成に最適化され、モデル機能に基づいて可変長レスポンスを持つ構造化テキストと非構造化テキストの両方をサポートします。

イメージ出力

イメージ出力は、イメージ生成用のテキストプロンプトとの統合など、さまざまなイメージ形式と解像度をサポートするビジュアルコンテンツ生成機能を提供します。

高度なモデル設定: 作成スライダー、除外、シード

高度な設定オプションを使用してモデルの動作を微調整します。

クリエイティブスライダー

創造性スライダーは、モデル出力のランダム性と創造性を制御します。値を小さくするとより決定的な結果が得られますが、値を大きくすると変動性とクリエイティブなレスポンスが向上します。

設定を除外する

除外設定を使用すると、イメージ出力から除外するコンテンツまたはパターンを指定できるため、要件に基づいてフィルタリングをカスタマイズしてコンテンツのガイドラインと制限を維持できます。

シード設定

シード設定により、テストと整合性のための再現可能な出力が可能になります。特定のシード値を使用して一貫した結果を生成します。これは、デバッグおよび品質保証ワークフローに役立ちます。

Amazon Bedrock モデルを使用したマルチモダリティのサポート

複数の入力モダリティと出力モダリティをサポートするモデルを活用します。

  • Text-to-text: 従来の言語モデルのインタラクション

  • Text-to-image: テキスト記述からビジュアルコンテンツを生成する

  • Image-to-text: イメージから情報または説明を抽出する

  • マルチモーダルの組み合わせ: テキスト入力と画像入力を同時に処理する

一般的な知識を使用したファイルのアップロード

Amazon Quick Flows は、Amazon Bedrock モデルでさまざまなファイルタイプと処理機能をサポートしています。サポートされている形式には、テキストの抽出、コンテンツの分析、概要の生成のための処理オプションを備えたドキュメント、イメージ、構造化データファイルが含まれます。統合ワークフローでは、ファイルコンテンツをモデルプロンプトにシームレスに組み込みますが、モデル固有のファイルサイズ制限を参照する必要があります。

Amazon Bedrock モデルでサポートされているコンテキスト制限の合計

コンテキストの制限を理解することで、アプリケーションを最適化できます。コンテキストウィンドウのサイズはモデルタイプとバージョンによって異なるため、入力トークンと出力トークンの使用状況をモニタリングします。パフォーマンス上の考慮事項として、コンテキストサイズと応答速度のバランスを取りながら、コンテキスト制限内で作業するための最適化戦略と手法を使用します。

注: レスポンス設定が表示されない場合は、 管理者にお問い合わせください。

レスポンス設定オプションがインターフェイスに表示されない場合:

  • ユーザーのアクセス許可とアクセスレベルを検証する

  • システム管理者に連絡して、「出力絞り込みの一般的なナレッジステップで bedrock モデルの使用を有効にする」が有効になっていることを確認します。

  • Amazon Quick Flows インターフェイスの最新バージョンを使用していることを確認します。

サポートと設定の詳細については、包括的な機能ドキュメントを参照してください。