기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 프롬프트 관리 코드 샘플 실행 프롬프트 관리를 위해 일부 코드 샘플을 시도하려면 선호하는 방법에 해당하는 탭을 선택하고 안내된 단계를 수행합니다. 다음 코드 샘플은 AWS API를 사용하도록 자격 증명을 설정했다고 가정합니다. 이렇게 설정되어 있지 않은 경우 [API 시작하기](getting-started-api.md) 섹션을 참조하세요. ------ #### [ Python ] 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 AWS SDK for Python (Boto3)을 로드하고, 클라이언트를 만들고, 두 개의 변수(`genre` 및 `number`)를 사용하여 음악 재생 목록을 만드는 프롬프트를 만들 수 있도록 [CreatePrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreatePrompt.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만듭니다. ``` # Create a prompt in Prompt management import boto3 # Create an Amazon Bedrock Agents client client = boto3.client(service_name="bedrock-agent") # Create the prompt response = client.create_prompt( name="MakePlaylist", description="My first prompt.", variants=[ { "name": "Variant1", "modelId": "amazon.titan-text-express-v1", "templateType": "TEXT", "inferenceConfiguration": { "text": { "temperature": 0.8 } }, "templateConfiguration": { "text": { "text": "Make me a {{genre}} playlist consisting of the following number of songs: {{number}}." } } } ] ) prompt_id = response.get("id") ``` 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 (계정의 다른 프롬프트와 함께) 방금 만든 프롬프트를 확인해 [ListPrompts](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_ListPrompts.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만들 수 있습니다. ``` # List prompts that you've created client.list_prompts() ``` 1. `id` 필드에서 만든 프롬프트의 ID가 `promptSummaries` 필드의 객체에 표시되어야 합니다. 다음 코드 스니펫을 실행하여 방금 만든 프롬프트의 정보를 표시할 수 있도록 [GetPrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_GetPrompt.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만듭니다. ``` # Get information about the prompt that you created client.get_prompt(promptIdentifier=prompt_id) ``` 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 프롬프트 버전을 만들고 해당 ID를 가져오면 [CreatePromptVersion](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreatePromptVersion.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만들 수 있습니다. ``` # Create a version of the prompt that you created response = client.create_prompt_version(promptIdentifier=prompt_id) prompt_version = response.get("version") prompt_version_arn = response.get("arn") ``` 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 [ListPrompts](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_ListPrompts.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만들어 초안 버전에 대한 정보와 함께 방금 만든 프롬프트 버전에 대한 정보를 볼 수 있습니다. ``` # List versions of the prompt that you just created client.list_prompts(promptIdentifier=prompt_id) ``` 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 [GetPrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_GetPrompt.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만들면 방금 만든 프롬프트 버전의 정보를 확인할 수 있습니다. ``` # Get information about the prompt version that you created client.get_prompt( promptIdentifier=prompt_id, promptVersion=prompt_version ) ``` 1. [Amazon Bedrock Flows 코드 샘플 실행](flows-code-ex.md)의 단계에 따라 프롬프트를 흐름에 추가하여 테스트합니다. 흐름을 만들 때 첫 번째 단계에서 다음 코드 스니펫을 실행하여 흐름에서 인라인 프롬프트를 정의하는 대신 이전에 만든 프롬프트를 사용합니다(`promptARN` 필드에서 프롬프트 버전의 ARN을 이전에 만든 프롬프트 버전의 ARN으로 바꿉니다). ``` # Import Python SDK and create client import boto3 client = boto3.client(service_name='bedrock-agent') FLOWS_SERVICE_ROLE = "arn:aws:iam::123456789012:role/MyPromptFlowsRole" # Flows service role that you created. For more information, see https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-permissions.html PROMPT_ARN = prompt_version_arn # ARN of the prompt that you created, retrieved programatically during creation. # Define each node # The input node validates that the content of the InvokeFlow request is a JSON object. input_node = { "type": "Input", "name": "FlowInput", "outputs": [ { "name": "document", "type": "Object" } ] } # This prompt node contains a prompt that you defined in Prompt management. # It validates that the input is a JSON object that minimally contains the fields "genre" and "number", which it will map to the prompt variables. # The output must be named "modelCompletion" and be of the type "String". prompt_node = { "type": "Prompt", "name": "MakePlaylist", "configuration": { "prompt": { "sourceConfiguration": { "resource": { "promptArn": "" } } } }, "inputs": [ { "name": "genre", "type": "String", "expression": "$.data.genre" }, { "name": "number", "type": "Number", "expression": "$.data.number" } ], "outputs": [ { "name": "modelCompletion", "type": "String" } ] } # The output node validates that the output from the last node is a string and returns it as is. The name must be "document". output_node = { "type": "Output", "name": "FlowOutput", "inputs": [ { "name": "document", "type": "String", "expression": "$.data" } ] } # Create connections between the nodes connections = [] # First, create connections between the output of the flow input node and each input of the prompt node for input in prompt_node["inputs"]: connections.append( { "name": "_".join([input_node["name"], prompt_node["name"], input["name"]]), "source": input_node["name"], "target": prompt_node["name"], "type": "Data", "configuration": { "data": { "sourceOutput": input_node["outputs"][0]["name"], "targetInput": input["name"] } } } ) # Then, create a connection between the output of the prompt node and the input of the flow output node connections.append( { "name": "_".join([prompt_node["name"], output_node["name"]]), "source": prompt_node["name"], "target": output_node["name"], "type": "Data", "configuration": { "data": { "sourceOutput": prompt_node["outputs"][0]["name"], "targetInput": output_node["inputs"][0]["name"] } } } ) # Create the flow from the nodes and connections client.create_flow( name="FlowCreatePlaylist", description="A flow that creates a playlist given a genre and number of songs to include in the playlist.", executionRoleArn=FLOWS_SERVICE_ROLE, definition={ "nodes": [input_node, prompt_node, output_node], "connections": connections } ) ``` 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 [DeletePrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DeletePrompt.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만들면 방금 만든 프롬프트 버전을 삭제할 수 있습니다. ``` # Delete the prompt version that you created client.delete_prompt( promptIdentifier=prompt_id, promptVersion=prompt_version ) ``` 1. 다음 코드 스니펫을 실행하여 [DeletePrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_DeletePrompt.html) [Agents for Amazon Bedrock 빌드 타임 엔드포인트](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt)를 만들면 방금 만든 프롬프트를 완전히 삭제할 수 있습니다. ``` # Delete the prompt that you created client.delete_prompt( promptIdentifier=prompt_id ) ``` ------