As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Usar a API Converse Para usar a API Converse, você chama as operações `ConverseStream` ou `Converse` para enviar mensagens a um modelo. Para chamar `Converse`, é necessário ter a permissão para a operação `bedrock:InvokeModel`. Para chamar `ConverseStream`, é necessário ter a permissão para a operação `bedrock:InvokeModelWithResponseStream`. **Topics** + [Solicitação](#conversation-inference-call-request) + [Resposta](#conversation-inference-call-response) **nota** As restrições se aplicam às seguintes operações: InvokeModel InvokeModelWithResponseStream,, Converse e. ConverseStream Consulte as [restrições da API](inference-api-restrictions.md) para obter detalhes. ## Solicitação Ao fazer uma solicitação [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) com um [endpoint de runtime do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#br-rt), você pode incluir os seguintes campos: + **modelId**: um parâmetro obrigatório no cabeçalho que permite especificar o recurso a ser usado para inferência. + Os seguintes campos permitem que você personalize o prompt: + **messages**: use para especificar o conteúdo e a função dos prompts. + **system**: use para especificar prompts do sistema, que definem instruções ou contexto para o modelo. + **inferenceConfig**: use para especificar parâmetros de inferência que são comuns a todos os modelos. Os parâmetro de inferência influenciam a geração da resposta. + **additionalModelRequestCampos** — Use para especificar parâmetros de inferência específicos do modelo com o qual você executa a inferência. + **promptVariables**: (se você usar um prompt do Gerenciamento de Prompts) use esse campo para definir as variáveis no prompt a serem preenchidas e os valores com os quais preenchê-las. + Os campos a seguir permitem que você personalize como a resposta é exibida: + **guardrailConfig**: use esse campo para incluir uma barreira de proteção a ser aplicada a todo o prompt. + **toolConfig**: use esse campo para incluir uma ferramenta para ajudar um modelo a gerar respostas. + **additionalModelResponseFieldPaths**— Use esse campo para especificar campos a serem retornados como um objeto ponteiro JSON. + **ServiceTier** — Use esse campo para especificar o nível de serviço para uma solicitação específica + **requestMetadata**: use esse campo para incluir metadados que podem ser filtrados ao usar logs de invocação. **nota** As seguintes restrições se aplicam quando você usa um prompt do Gerenciamento de Prompts com `Converse` ou `ConverseStream`: Não é possível incluir os campos `additionalModelRequestFields`, `inferenceConfig`, `system` ou `toolConfig`. Se você incluir o campo `messages`, as mensagens serão anexadas após as mensagens definidas no prompt. Se você incluir o campo `guardrailConfig`, a barreira de proteção será aplicada a todo o prompt. Se você incluir `guardContent` blocos no [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html)campo, a grade de proteção só será aplicada a esses blocos. Expanda uma seção para saber mais sobre um campo no corpo da solicitação `Converse`: ### mensagens O campo `messages` é uma matriz de objetos [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) em que cada um define uma mensagem entre o usuário e o modelo. Um objeto `Message` contém os seguintes campos: + **role**: define se a mensagem é de `user` (o prompt enviado ao modelo) ou de `assistant` (a resposta do modelo). + **content**: define o conteúdo no prompt. **nota** O Amazon Bedrock não armazena nenhum texto, imagem ou documento que você forneça como conteúdo. Os dados são usados somente para gerar a resposta. É possível manter o contexto da conversa incluindo todas as mensagens na conversa em solicitações `Converse` subsequentes e usando o campo `role` para especificar se a mensagem é do usuário ou do modelo. O `content` campo é mapeado para uma matriz de [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html)objetos. Em cada um [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html), você pode especificar um dos seguintes campos (para ver quais modelos suportam quais blocos, consulte [os modelos em um piscar](model-cards.md) de olhos): ------ #### [ text ] 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](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html). O seguinte mostra um objeto [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo somente um texto [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html): ``` { "role": "user", "content": [ { "text": "string" } ] } ``` ------ #### [ image ] O `image` campo é mapeado para um [ImageBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ImageBlock.html). 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](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo somente uma imagem [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html): ``` { "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" } } } } ] } ``` ------ #### [ document ] O `document` campo é mapeado para um [DocumentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_DocumentBlock.html). Se você incluir um `DocumentBlock`, verifique se a solicitação está em conformidade com as seguintes restrições: + No campo `content` do objeto [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html), inclua também um campo `text` com um prompt relacionado ao documento. + Passe os bytes brutos, codificados em base64, para o documento no campo `bytes`. Se usar um SDK da AWS , não será necessário codificar os bytes do documento em base64. + O campo `name` pode conter somente os seguintes caracteres: + Caracteres alfanuméricos + Caracteres de espaço em branco (não mais do que um em uma linha) + Hifens + Parênteses + Colchetes **nota** O campo `name` é vulnerável a injeções de prompt, porque o modelo pode interpretá-lo como instruções de forma inadvertida. Por isso, é recomendável especificar um nome neutro. Ao usar um documento, você pode habilitar a tag `citations`, que fornecerá citações específicas do documento na resposta da chamada de API. Consulte a [DocumentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_DocumentBlock.html)API para obter mais detalhes. Veja a seguir um exemplo de objeto [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo somente um documento [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html)e um texto [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html)de 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" } } } } ] } ``` ------ #### [ video ] O `video` campo é mapeado para um [VideoBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_VideoBlock.html)objeto. 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](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo somente um vídeo [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html). ``` { "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" } } } } ] } ``` **nota** O perfil assumido deve ter a permissão `s3:GetObject` para o URI do Amazon S3. O campo `bucketOwner` é opcional, mas deve ser especificado se a conta que faz a solicitação não for proprietária do bucket em que o URI do Amazon S3 foi encontrado. Para obter mais informações, consulte [Configurar acesso para buckets do Amazon S3](s3-bucket-access.md). ------ #### [ cachePoint ] 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](prompt-caching.md). Veja a seguir um exemplo de objeto [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo um documento [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html)e um texto de acompanhamento obrigatório [ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html), 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" } } ] } ``` ------ #### [ guardContent ] O `guardContent` campo é mapeado para um [GuardrailConverseContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_GuardrailConverseContentBlock.html)objeto. 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`: + **texto** — O seguinte mostra um exemplo de objeto [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo somente um texto [GuardrailConverseContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_GuardrailConverseContentBlock.html): ``` { "role": "user", "content": [ { "text": "Tell me what stocks to buy.", "qualifiers": [ "guard_content" ] } ] } ``` Você define o texto a ser avaliado e inclui quaisquer qualificadores a serem usados como [base contextual](guardrails-contextual-grounding-check.md). + **imagem** — O seguinte mostra um objeto [Message](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html) com uma `content` matriz contendo somente uma imagem [GuardrailConverseContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_GuardrailConverseContentBlock.html): ``` { "role": "user", "content": [ { "format": "png", "source": { "bytes": "image in bytes" } } ] } ``` Você especifica o formato da imagem e define a imagem em bytes. Para ter mais informações sobre como usar barreiras de proteção, consulte [Detectar e filtrar conteúdo nocivo usando as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock](guardrails.md). ------ #### [ reasoningContent ] O `reasoningContent` campo é mapeado para um [ReasoningContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ReasoningContentBlock.html). 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. ------ #### [ toolUse ] 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](tool-use.md). ------ #### [ toolResult ] 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](tool-use.md). ------ No exemplo de `messages` a seguir, o usuário solicita uma lista de três músicas pop e o modelo gera uma lista de músicas. ``` [ { "role": "user", "content": [ { "text": "Create a list of 3 pop songs." } ] }, { "role": "assistant", "content": [ { "text": "Here is a list of 3 pop songs by artists from the United Kingdom:\n\n1. \"As It Was\" by Harry Styles\n2. \"Easy On Me\" by Adele\n3. \"Unholy\" by Sam Smith and Kim Petras" } ] } ] ``` ### operacional Um prompt do sistema é um tipo de prompt que fornece instruções ou contexto ao modelo sobre a tarefa que ele deve executar ou a personalidade que ele deve adotar durante a conversa. Você pode especificar uma lista de solicitações do sistema para a solicitação no campo `system` ([SystemContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_SystemContentBlock.html)), conforme mostrado no exemplo a seguir. ``` [ { "text": "You are an app that creates play lists for a radio station that plays rock and pop music. Only return song names and the artist. " } ] ``` ### inferenceConfig A Converse API é compatível com um conjunto básico de parâmetros de inferência que você define no `inferenceConfig` campo ([InferenceConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InferenceConfiguration.html)). O conjunto básico de parâmetros de inferência é: + **maxTokens**: o número máximo de tokens a serem permitidos na resposta gerada. + **stopSequences**: uma lista de sequências de parada. Uma sequência de parada é uma sequência de caracteres que faz com que o modelo interrompa a geração da resposta. + **temperature**: a probabilidade do modelo selecionar opções de maior probabilidade ao gerar uma resposta. + **topP**: a porcentagem de candidatos mais prováveis que o modelo considera para o próximo token. Para obter mais informações, consulte [Geração de resposta de influência com parâmetros de inferência](inference-parameters.md). O exemplo de JSON a seguir define o parâmetro de inferência `temperature`. ``` {"temperature": 0.5} ``` ### additionalModelRequestCampos Se o modelo que você está usando tiver parâmetros de inferência adicionais, será possível definir esses parâmetros especificando-os como JSON no campo `additionalModelRequestFields`. O exemplo de JSON a seguir mostra como definir `top_k`, que está disponível em modelos Claude da Anthropic, mas não é um parâmetro básico de inferência na API de mensagens. ``` {"top_k": 200} ``` ### promptVariables Se você especificar um prompt do [Gerenciamento de Prompts](prompt-management.md) no `modelId` como recurso para executar a inferência, use esse campo para preencher as variáveis do prompt com valores reais. O campo `promptVariables` está associado a um objeto JSON com chaves que correspondem às variáveis definidas nos prompts e aos valores pelos quais substituir as variáveis. Por exemplo, vamos supor que você tenha um prompt que diz **Make me a *\$1\$1genre\$1\$1* playlist consisting of the following number of songs: *\$1\$1number\$1\$1*.** O ID do prompt é `PROMPT12345` e a versão é `1`. Você pode enviar a seguinte solicitação `Converse` para substituir as variáveis: ``` POST /model/arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:prompt/PROMPT12345:1/converse HTTP/1.1 Content-type: application/json { "promptVariables": { "genre": { "text": "pop" }, "number": { "text": "3" } } } ``` ### guardrailConfig É possível aplicar uma barreira de proteção criada com as [Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock](guardrails.md) incluindo esse campo. Para aplicar a grade de proteção a uma mensagem específica na conversa, inclua a mensagem em um. [GuardrailConverseContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_GuardrailConverseContentBlock.html) Se você não incluir nenhum `GuardrailConverseContentBlock` no corpo da solicitação, a barreira de proteção será aplicada a todas as mensagens no campo `messages`. Para ver um exemplo, consulte [Incluir uma barreira de proteção com a API Converse](guardrails-use-converse-api.md). ### toolConfig Esse campo permite definir uma ferramenta para o modelo usar para ajudar a gerar uma resposta. Para obter mais informações, consulte [Use uma ferramenta para concluir uma resposta do modelo do Amazon Bedrock](tool-use.md). ### additionalModelResponseFieldPaths É possível especificar os caminhos para os parâmetros adicionais do modelo no campo `additionalModelResponseFieldPaths`, conforme mostrado no exemplo a seguir. ``` [ "/stop_sequence" ] ``` A API mostra os campos adicionais que você solicita no campo `additionalModelResponseFields`. ### requestMetadata Esse campo está associado a um objeto JSON. É possível especificar as chaves e os valores de metadados com os quais ele está associado dentro desse objeto. Você pode usar metadados de solicitação para ajudar a filtrar os logs de invocação do modelo. ### Nível de serviço Esse campo está associado a um objeto JSON. Você pode especificar o nível de serviço para uma solicitação específica. O exemplo a seguir mostra a `serviceTier` estrutura: ``` "serviceTier": { "type": "reserved" | "priority" | "default" | "flex" } ``` Para obter informações detalhadas sobre níveis de serviço, incluindo características de preço e desempenho, consulte[Níveis de serviço para otimizar o desempenho e o custo](service-tiers-inference.md). Opcionalmente, também é possível adicionar pontos de verificação de cache aos campos `system` ou `tools` para usar o armazenamento em cache de prompts, dependendo do modelo usado. Para obter mais informações, consulte [Armazenamento em cache de prompts para agilizar a inferência do modelo](prompt-caching.md). ## Resposta A resposta que você recebe da API Converse depende de qual operação você chama, `Converse` ou `ConverseStream`. **Topics** + [Resposta de Converse](#conversation-inference-call-response-converse) + [ConverseStream resposta](#conversation-inference-call-response-converse-stream) ### Resposta de Converse Na resposta de`Converse`, o `output` campo ([ConverseOutput](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseOutput.html)) contém a mensagem ([Mensagem](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Message.html)) que o modelo gera. O conteúdo da mensagem está no campo `content` ([ContentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlock.html)) e a função (`user`ou`assistant`) à qual a mensagem corresponde está no `role` campo. Se você usou o [armazenamento em cache de prompts](prompt-caching.md), no campo de uso, `cacheReadInputTokensCount` e `cacheWriteInputTokensCount` informam o total de tokens lidos do cache e gravados no cache, respectivamente. Se você usou [camadas de serviço](#inference-service-tiers), no campo de resposta, `service tier` informaria qual camada de serviço foi usada para a solicitação. O `metrics` campo ([ConverseMetrics](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseMetrics.html)) inclui métricas para a chamada. Para determinar porque o modelo parou de gerar conteúdo, verifique o campo `stopReason`. Você pode obter informações sobre os tokens passados para o modelo na solicitação e os tokens gerados na resposta, verificando o `usage` campo ([TokenUsage](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_TokenUsage.html)). Se você tiver especificado campos de resposta adicionais na solicitação, a API os retornará como JSON no campo `additionalModelResponseFields`. O exemplo a seguir mostra a resposta de `Converse` quando você passa o prompt discutido em [Solicitação](#conversation-inference-call-request). ``` { "output": { "message": { "role": "assistant", "content": [ { "text": "Here is a list of 3 pop songs by artists from the United Kingdom:\n\n1. \"Wannabe\" by Spice Girls\n2. \"Bitter Sweet Symphony\" by The Verve \n3. \"Don't Look Back in Anger\" by Oasis" } ] } }, "stopReason": "end_turn", "usage": { "inputTokens": 125, "outputTokens": 60, "totalTokens": 185 }, "metrics": { "latencyMs": 1175 } } ``` ### ConverseStream resposta Se você chamar `ConverseStream` para transmitir a resposta de um modelo, o fluxo será retornado no campo de resposta `stream`. O fluxo emite os eventos abaixo na seguinte ordem: 1. `messageStart`([MessageStartEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_MessageStartEvent.html)). O evento inicial de uma mensagem. Inclui a função da mensagem. 1. `contentBlockStart`([ContentBlockStartEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlockStartEvent.html)). Um evento de início do bloco de conteúdo. Somente para uso de ferramentas. 1. `contentBlockDelta`([ContentBlockDeltaEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlockDeltaEvent.html)). Um evento delta do bloco de conteúdo. Inclui um destes itens: + `text`: o texto parcial que o modelo gera. + `reasoningContent`: o raciocínio parcial realizado pelo modelo para gerar a resposta. Você deve enviar a `signature` exibida, além de todas as mensagens anteriores nas solicitações `Converse` subsequentes. Se alguma das mensagens for alterada, a resposta gerará um erro. + `toolUse`: o objeto JSON de entrada parcial para uso da ferramenta. 1. `contentBlockStop`([ContentBlockStopEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ContentBlockStopEvent.html)). Um evento de interrupção do bloqueio de conteúdo. 1. `messageStop`([MessageStopEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_MessageStopEvent.html)). O evento de parada da mensagem. Inclui o motivo pelo qual o modelo parou de gerar saída. 1. `metadata`([ConverseStreamMetadataEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStreamMetadataEvent.html)). Metadados para a solicitação. Os metadados incluem o uso do token em `usage` ([TokenUsage](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_TokenUsage.html)) e métricas para a chamada em `metrics` ([ConverseStreamMetadataEvent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStreamMetadataEvent.html)). ConverseStream transmite um bloco de conteúdo completo como um `ContentBlockStartEvent` evento, um ou mais `ContentBlockDeltaEvent` eventos e um `ContentBlockStopEvent` evento. Use o campo `contentBlockIndex` como um índice para correlacionar os eventos que compõem um bloco de conteúdo. O exemplo a seguir é a resposta parcial de `ConverseStream`. ``` {'messageStart': {'role': 'assistant'}} {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ''}, 'contentBlockIndex': 0}} {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ' Title'}, 'contentBlockIndex': 0}} {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ':'}, 'contentBlockIndex': 0}} . . . {'contentBlockDelta': {'delta': {'text': ' The'}, 'contentBlockIndex': 0}} {'messageStop': {'stopReason': 'max_tokens'}} {'metadata': {'usage': {'inputTokens': 47, 'outputTokens': 20, 'totalTokens': 67}, 'metrics': {'latencyMs': 100.0}}} ```