Amazon Bedrock で AI プロンプトチェイニングを実行する - AWS Step Functions
前提条件ステップ 1: ステートマシンを作成するステップ 2: デモステートマシンを実行する

Amazon Bedrock で AI プロンプトチェイニングを実行する

このサンプルプロジェクトでは、Amazon Bedrock と統合してプロンプトチェイニングを実行し、Amazon Bedrock を使用して高品質のチャットボットを構築するする方法を示しています。このプロジェクトでは、いくつかのプロンプトを連結し、指定された順序で解決します。これらのプロンプトを連鎖させることで、高度に精選された応答を提供するために使用される言語モデルの能力が強化されます。

このサンプルプロジェクトは、ステートマシン、サポートする AWS リソースを作成し、関連する IAM アクセス許可を構成します。このサンプルプロジェクトでは、Step Functions のステートマシンと Amazon Bedrock の最適化されたサービスの統合について学んだり、独自のプロジェクトの出発点として使用する方法について説明します。

前提条件

このサンプルプロジェクトでは Cohere Command の大規模言語モデル (LLM) を使用しています。このサンプルプロジェクトを正常に実行するには、Amazon Bedrock コンソールからこの LLM へのアクセスを追加する必要があります。モデルアクセスを追加するには、次の操作を行います。

  1. Amazon Bedrock コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで、[モデルアクセス] を選択します。

  3. [モデルアクセスの管理] を選択します。

  4. [Cohere] のチェックボックスを選択します。

  5. [アクセスをリクエスト] を選択します。[Cohere] モデルの [アクセス状態] には、[アクセスが付与されました] と表示されます。

ステップ 1: ステートマシンを作成する

  1. Step Functions コンソールを開き、[ステートマシンの作成] を選択します。

  2. [テンプレートから作成] を選択し、関連するスターターテンプレートを見つけます。[次へ] を選択して続行します。

  3. テンプレートの使用方法を選択します。

    1. デモの実行 – 読み取り専用のステートマシンを作成します。確認後、ワークフローとすべての関連リソースを作成できます。

    2. その上に構築する – 編集可能なワークフロー定義が提供され、内容を確認・カスタマイズし、独自のリソースでデプロイできます (関数やキューなどの関連リソースは自動的には作成されません)。

  4. [テンプレートの使用] を選択して選択を続行します。

    注記

    アカウントにデプロイされたサービスには、Standard 料金が適用されます。

ステップ 2: デモステートマシンを実行する

[デモの実行] オプションを選択した場合、すべての関連リソースがデプロイされ、実行準備が整います。[その上に構築する] オプションを選択した場合は、プレースホルダー値の設定や、カスタムワークフローの実行に必要な追加リソースの作成が必要になることがあります。

  1. [Deploy and run] (デプロイと実行) を選択します。

  2. CloudFormation スタックがデプロイされるのを待ちます。これには最大 10 分かかることがあります。

  3. [実行を開始] オプションが表示されたら、[入力] を確認し、[実行を開始] を選択します。

お疲れ様でした。

これで、ステートマシンのデモが実行されます。グラフビューでステートを選択すると、入力、出力、変数、定義、イベントを確認できます。