Usar a API Converse

O campo text é associado a uma string que especifica o prompt. O text campo é interpretado junto com outros campos especificados no mesmo ContentBlock.

O seguinte mostra um objeto Message com uma content matriz contendo somente um texto ContentBlock:

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "text": "string"
        }
    ]
}

O image campo é mapeado para um ImageBlock. Passe os bytes brutos, codificados em base64, para uma imagem no campo bytes. Se você usa um AWS SDK, não precisa codificar os bytes em base64.

Se você excluir o campo text, o modelo descreverá a imagem.

Veja a seguir um exemplo de objeto Message com uma content matriz contendo somente uma imagem ContentBlock:

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "image": {
                "format": "png",
                "source": {
                    "bytes": "image in bytes"
                }
            }
        }
    ]
}

Também é possível especificar um URI do Amazon S3 em vez de transmitir os bytes diretamente no corpo da solicitação. O exemplo a seguir mostra um objeto Message de amostra com uma matriz de conteúdo contendo a fonte transmitida por meio de um URI do Amazon S3.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "image": {
                "format": "png",
                "source": {
                    "s3Location": {
                        "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/myImage",
                        "bucketOwner": "111122223333"
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

O document campo é mapeado para um DocumentBlock. Se você incluir um DocumentBlock, verifique se a solicitação está em conformidade com as seguintes restrições:

Ao usar um documento, você pode habilitar a tag citations, que fornecerá citações específicas do documento na resposta da chamada de API. Consulte a DocumentBlockAPI para obter mais detalhes.

Veja a seguir um exemplo de objeto Message com uma content matriz contendo somente um documento ContentBlocke um texto ContentBlockde acompanhamento obrigatório.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "text": "string"
        },
        {
            "document": {
                "format": "pdf",
                "name": "MyDocument",
                "source": {
                    "bytes": "document in bytes"
                }
            }
        }
    ]
}

Também é possível especificar um URI do Amazon S3 em vez de transmitir os bytes diretamente no corpo da solicitação. O exemplo a seguir mostra um objeto Message de amostra com uma matriz de conteúdo contendo a fonte transmitida por meio de um URI do Amazon S3.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "text": "string"
        },
        {
            "document": {
                "format": "pdf",
                "name": "MyDocument",
                "source": {
                    "s3Location": {
                      "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/myDocument",
                      "bucketOwner": "111122223333"
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

O video campo é mapeado para um VideoBlockobjeto. Transmita os bytes brutos, codificados em base64, no campo bytes. Se você usa o AWS SDK, não precisa codificar os bytes em base64.

Se não incluir o campo text, o modelo descreverá o vídeo.

Veja a seguir um exemplo de objeto Message com uma content matriz contendo somente um vídeo ContentBlock.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "video": {
                "format": "mp4",
                "source": {
                    "bytes": "video in bytes"
                }
            }
        }
    ]
}

Também é possível especificar um URI do Amazon S3 em vez de transmitir os bytes diretamente no corpo da solicitação. O exemplo a seguir mostra um objeto Message de amostra com uma matriz de conteúdo contendo a fonte transmitida por meio de um URI do Amazon S3.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "video": {
                "format": "mp4",
                "source": {
                    "s3Location": {
                        "uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/myVideo",
                        "bucketOwner": "111122223333"
                    }
                }
            }
        }
    ]
}

É possível adicionar pontos de verificação de cache como um bloco em uma mensagem ao lado de um prompt anexado usando campos cachePoint para utilizar o armazenamento em cache de prompts. O armazenamento em cache de prompts é um recurso que permite que você comece a armazenar em cache o contexto das conversas para reduzir os custos e a latência. Para obter mais informações, consulte Armazenamento em cache de prompts para agilizar a inferência do modelo.

Veja a seguir um exemplo de objeto Message com uma content matriz contendo um documento ContentBlocke um texto de acompanhamento obrigatório ContentBlock, bem como um CachePoint que adiciona o conteúdo do documento e do texto ao cache.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "text": "string"
        },
        {
            "document": {
                "format": "pdf",
                "name": "string",
                "source": {
                    "bytes": "document in bytes"
                }
            }
        },
        {
            "cachePoint": {
                "type": "default"
            }
        }
    ]
}

O guardContent campo é mapeado para um GuardrailConverseContentBlockobjeto. Você pode usar esse campo para direcionar uma entrada a ser avaliada pela barreira de proteção definida no campo guardrailConfig. Se você não especificar esse campo, a barreira de proteção avaliará todas as mensagens no corpo da solicitação. É possível transmitir os seguintes tipos de conteúdo em um GuardBlock:

Para ter mais informações sobre como usar barreiras de proteção, consulte Detectar e filtrar conteúdo nocivo usando as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock.

O reasoningContent campo é mapeado para um ReasoningContentBlock. Esse bloco contém conteúdo sobre o raciocínio que foi realizado pelo modelo para gerar a resposta no anexo ContentBlock.

O exemplo a seguir mostra um objeto Message com uma matriz content que contém somente um ReasoningContentBlock e um texto ContentBlock que o acompanha.

{
    "role": "user",
    "content": [
        {
            "text": "string"
        },
        {
            "reasoningContent": {
                "reasoningText": {
                    "text": "string",
                    "signature": "string"
                }
                "redactedContent": "base64-encoded binary data object"
            }
        }
    ]
}

O ReasoningContentBlock contém o raciocínio usado para gerar o conteúdo anexo no campo reasoningText, além de qualquer conteúdo no raciocínio que tenha sido criptografado pelo fornecedor do modelo por motivos de confiança e segurança no campo redactedContent.

No campo reasoningText, os campos text descrevem o raciocínio. O campo signature, que é um hash de todas as mensagens da conversa, é uma proteção contra adulteração do raciocínio usado pelo modelo. Você deve incluir a assinatura e todas as mensagens anteriores nas solicitações Converse subsequentes. Se alguma das mensagens for alterada, a resposta gerará um erro.

Contém informações sobre uma ferramenta para o modelo usar. Para obter mais informações, consulte Use uma ferramenta para concluir uma resposta do modelo do Amazon Bedrock.

Contém informações sobre o resultado do modelo usando uma ferramenta. Para obter mais informações, consulte Use uma ferramenta para concluir uma resposta do modelo do Amazon Bedrock.