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. # Referências/Avançado Encontre materiais de referência, tutoriais e recursos de solução de problemas para o Amazon Bedrock: | Recurso | Description | | --- | --- | | [Terminologia básica](key-definitions.md) | IA generativa essencial e terminologia do Amazon Bedrock | | [Usando o Amazon Bedrock com um AWS SDK](sdk-general-information-section.md) | SDKs e suporte à linguagem de programação | | [Solução de problemas dos códigos de erro da API do Amazon Bedrock](troubleshooting-api-error-codes.md) | Erros e resoluções comuns da API | | [Introdução detalhada ao uso do console e da API](detailed-getting-started.md) | Guias detalhados de configuração do console e da API | | [Tutorial: criar um fluxo que processe pedidos de hipoteca](getting-started-mortgage-flow.md) | Tutorial: Crie um fluxo de processamento de hipotecas | | [Histórico de documentos do Guia do usuário do Amazon Bedrock](doc-history.md) | Histórico de revisão do documento | # Terminologia básica Este capítulo explica a terminologia que ajudará você a compreender o que o Amazon Bedrock oferece e como ele funciona. Leia a seguinte lista para compreender a terminologia de IA generativa e os recursos fundamentais do Amazon Bedrock: + **Modelo de base (FM)**: um modelo de IA com um grande número de parâmetros e treinado em uma grande quantidade de dados diversos. Um modelo de base pode gerar uma variedade respostas para uma ampla gama de casos de uso. Os modelos de base podem gerar texto ou imagem e também podem converter entradas em *incorporações*. Para obter mais informações sobre modelos, consulte [Modelos de base compatíveis no Amazon Bedrock](models-supported.md). + **Modelo de base**: um modelo de base que é fornecido empacotado por um fornecedor e pronto para uso. O Amazon Bedrock oferece uma variedade de modelos de base líderes do setor dos principais fornecedores. Para obter mais informações, consulte [Modelos de base compatíveis no Amazon Bedrock](models-supported.md). + **Inferência de modelo**: o processo de um modelo de base que gera uma saída (resposta) em uma determinada entrada (prompt). Para obter mais informações, consulte [Envie prompts e gere respostas com a inferência de modelo](inference.md). + **Prompt**: uma entrada fornecida a um modelo para que ele gere uma resposta. Por exemplo, um prompt de texto pode consistir em uma única linha para o modelo responder, ou pode detalhar instruções ou uma tarefa para o modelo executar. O prompt pode conter o contexto da tarefa, exemplos de saídas ou texto para um modelo usar em sua resposta. Os prompts podem ser usados para executar tarefas, como classificação, resposta a perguntas, geração de código, redação criativa e muito mais. Para obter mais informações, consulte [Conceitos de engenharia de prompts](prompt-engineering-guidelines.md). + **Token**: uma sequência de caracteres que um modelo pode interpretar ou prever como uma única unidade de significado. Por exemplo, com modelos de texto, um símbolo pode corresponder não apenas a uma palavra, mas também a uma parte de uma palavra com significado gramatical (como “-ed”), um sinal de pontuação (como “?”), ou uma frase comum (como “muito”). + **Parâmetros de modelo**: valores que definem um modelo e seu comportamento na interpretação de entradas e na geração de respostas. Os parâmetros de modelo são controlados e atualizados pelos provedores. Você também pode atualizar os parâmetros do modelo para criar um modelo por meio do processo de *personalização do modelo*. + **Parâmetros de inferência**: valores que podem ser ajustados durante a **inferência do modelo** para influenciar uma resposta. Os parâmetros de inferência podem afetar a variedade das respostas e o tamanho de uma resposta ou a ocorrência de sequências especificadas. Para obter mais informações e definições de parâmetros de inferência específicos, consulte [Geração de resposta de influência com parâmetros de inferência](inference-parameters.md). + **Playground** — Uma interface gráfica fácil de usar Console de gerenciamento da AWS na qual você pode experimentar a execução da inferência de modelos para se familiarizar com o Amazon Bedrock. Use o playground para testar os efeitos de diferentes modelos, configurações e parâmetros de inferência nas respostas geradas para diferentes prompts que você insere. Para obter mais informações, consulte [Gerar respostas no console usando playgrounds](playgrounds.md). + **Incorporação**: o processo de condensar informações transformando a entrada em um vetor de valores numéricos, conhecido como **incorporação**, a fim de comparar a semelhança entre objetos diferentes usando uma representação numérica compartilhada. Por exemplo, sentenças podem ser comparadas para determinar a semelhança de significado, imagens podem ser comparadas para determinar semelhança visual ou texto e imagem podem ser comparados para ver se são relevantes um para o outro. Você também pode combinar entradas de texto e de imagem em um vetor de incorporações médias, se for relevante para o caso de uso. Para obter mais informações, consulte [Envie prompts e gere respostas com a inferência de modelo](inference.md) e [Recuperar dados e gerar respostas de IA com as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock](knowledge-base.md). + **Orquestração**: o processo de coordenação entre modelos de base e dados e aplicações corporativos para executar uma tarefa. Para obter mais informações, consulte [Automatizar tarefas em sua aplicação usando agentes de IA](agents.md). + **Agente**: uma aplicação que executa orquestrações por meio da interpretação de entradas de forma cíclica e da produção de saídas usando um modelo de base. Um agente pode ser usado para executar as solicitações dos clientes. Para obter mais informações, consulte [Automatizar tarefas em sua aplicação usando agentes de IA](agents.md). + **Geração aumentada via recuperação (RAG)**: o processo envolve: 1. Consultar e recuperar informações de uma fonte de dados. 1. Aumentar um prompt com essas informações para fornecer um contexto melhor ao modelo de base. 1. Obter uma resposta melhor do modelo de base usando o contexto adicional. Para obter mais informações, consulte [Recuperar dados e gerar respostas de IA com as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock](knowledge-base.md). + **Personalização de modelo**: o processo de usar dados de treinamento para ajustar os valores de parâmetros de modelos em um modelo de base a fim de criar um **modelo personalizado**. Exemplos de personalização do modelo incluem o **ajuste fino**, que usa dados rotulados (entradas e saídas correspondentes) para ajustar os parâmetros do modelo. Para obter mais informações sobre as técnicas de personalização de modelos disponíveis no Amazon Bedrock, consulte [Personalizar o modelo para melhorar a performance para o caso de uso](custom-models.md). + **Hiperparâmetros**: valores que podem ser ajustados para a **personalização do modelo** para controlar o processo de treinamento e, consequentemente, o modelo personalizado de saída. Para obter mais informações e definições de hiperparâmetros, consulte [Hiperparâmetros de modelo personalizado](custom-models-hp.md). + **Avaliação de modelo**: o processo de avaliar e comparar os resultados do modelo a fim de determinar o modelo mais adequado para um caso de uso. Para obter mais informações, consulte [Avaliar o desempenho dos recursos do Amazon Bedrock](evaluation.md). + Taxa de **transferência provisionada** — Um nível de taxa de transferência que você compra para um modelo básico ou personalizado a fim de aumentar a and/or taxa de quantidade de tokens processados durante a inferência do modelo. Quando você compra throughput provisionado para um modelo, é criado um **modelo provisionado** que pode ser usado para executar a inferência do modelo. Para obter mais informações, consulte [Aumentar a capacidade de invocação do modelo com throughput provisionado no Amazon Bedrock](prov-throughput.md). # Usando o Amazon Bedrock com um AWS SDK AWS kits de desenvolvimento de software (SDKs) estão disponíveis para muitas linguagens de programação populares. Cada SDK fornece uma API, exemplos de código e documentação que permitem que os desenvolvedores criem facilmente aplicações em seu idioma de preferência. | Documentação do SDK | Exemplos de código | | --- | --- | | [AWS SDK para C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-cpp) | [AWS SDK para C\$1\$1 exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp) | | [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli) | [AWS CLI exemplos de código](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/cli_2_code_examples.html) | | [AWS SDK para Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go) | [AWS SDK para Go exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/gov2) | | [AWS SDK para Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java) | [AWS SDK para Java exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2) | | [AWS SDK para JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript) | [AWS SDK para JavaScript exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3) | | [AWS SDK para Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-kotlin) | [AWS SDK para Kotlin exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin) | | [AWS SDK para .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net) | [AWS SDK para .NET exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3) | | [AWS SDK para PHP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-php) | [AWS SDK para PHP exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php) | | [Ferramentas da AWS para PowerShell](https://docs.aws.amazon.com/powershell) | [Ferramentas da AWS para PowerShell exemplos de código](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/powershell_5_code_examples.html) | | [AWS SDK para Python (Boto3)](https://docs.aws.amazon.com/pythonsdk) | [AWS SDK para Python (Boto3) exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python) | | [AWS SDK para Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby) | [AWS SDK para Ruby exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby) | | [AWS SDK para Rust](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-rust) | [AWS SDK para Rust exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1) | | [AWS SDK para SAP ABAP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sapabap) | [AWS SDK para SAP ABAP exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap) | | [AWS SDK para Swift](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-swift) | [AWS SDK para Swift exemplos de código](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift) | **Exemplo de disponibilidade** Não consegue encontrar o que precisa? Solicite um exemplo de código usando o link **Fornecer feedback** na parte inferior desta página. # Solução de problemas dos códigos de erro da API do Amazon Bedrock Esta seção fornece informações detalhadas sobre os erros comuns que você pode encontrar ao usar o Amazon Bedrock APIs, a causa do erro e a solução para resolvê-lo. ## AccessDeniedException **Código de status HTTP: **403 **Causa: **você não tem permissões suficientes para realizar a ação solicitada **Solução**: + Verifique se o usuário ou o perfil do IAM tem as permissões necessárias para a ação que você está tentando. + Se você usar credenciais de segurança temporárias, verifique se elas não expiraram. ## FTUFormNotFilled **Código de status HTTP: **404 **Causa:** os detalhes do caso de uso do modelo não foram enviados para a conta em questão. **Solução**: + Preencha o formulário de detalhes de caso de uso da Anthropic antes de usar o modelo. ## IncompleteSignature **Código de status HTTP: **400 **Causa:** A assinatura da solicitação não está em conformidade com os AWS padrões. **Solução**: + Verifique se você está usando uma versão do AWS SDK compatível com o Amazon Bedrock. + Verifique se o ID da chave de AWS acesso e a chave secreta estão configurados corretamente. + Se você estiver assinando solicitações manualmente, sugerimos verificar novamente o processo de cálculo da assinatura. ## InternalFailure **Código de status HTTP: **500 **Causa: **falha no processamento da solicitação por causa de um erro no servidor **Solução**: + [Sugerimos empregar a abordagem AWS recomendada de usar [novas tentativas com recuo exponencial](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) e instabilidade aleatória para melhorar a confiabilidade.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/) + Se o problema persistir, entre em contato com o [AWS Support Center](https://aws.amazon.com/support) e dê detalhes sobre a solicitação e o erro que você está encontrando. ## InvalidAction **Código de status HTTP: **400 **Causa: **a ação ou a operação solicitada é inválida **Solução**: + Sugerimos verificar novamente a ortografia e a formatação do nome da ação na solicitação. + Verifique se a chamada de ação é compatível com o Amazon Bedrock e está documentada corretamente, conforme mostrado na [Referência de API do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_Operations.html). + Verifique se você está usando a maioria das up-to-date versões do AWS SDK ou da CLI. ## InvalidClientTokenId **Código de status HTTP: **403 **Causa:** O certificado X.509 ou o ID da chave de AWS acesso fornecido não existe em nossos registros. **Solução**: + Verifique se você está usando a ID da chave de AWS acesso correta. + Se você tiver criado chaves de acesso recentemente, verifique se está usando as novas credenciais, e não as anteriores. ## AWS O contrato do Marketplace falhou em 15 minutos **Código de status HTTP: **403 **Causa:** O Contrato do AWS Marketplace falhou devido a um problema subjacente. **Solução**: + Analise a mensagem de erro e corrija o problema subjacente. Os problemas subjacentes comuns são erro de pagamento inválido e localização geográfica restrita. + Em caso de erro de pagamento inválido, consulte [Restrição de compras com cartão de crédito e débito para clientes da AISPL usando AWS Marketplace](https://aws-blogs-prod.amazon.com/awsmarketplace/restriction-on-credit-and-debit-card-purchases-for-aispl-customers-using-aws-marketplace/) e [INVALID\$1PAYMENT\$1INSTRUMENT](https://repost.aws/questions/QU0UOsutrWSSS4nOqgHcIUJg/invalid-payment-instrument-after-requesting-model-access-in-amazon-bedrock) após solicitar acesso ao modelo no Amazon Bedrock. . ## AWS Contrato do Marketplace pendente após 15 minutos **Código de status HTTP: **403 **Causa:** O Contrato do AWS Marketplace não foi bem-sucedido e já se passaram 15 minutos desde que a solicitação foi feita. **Solução**: + Tente solicitar novamente a cada 15 minutos. Se o problema persistir, entre em contato com o [AWS Support Center](https://aws.amazon.com/support) e dê detalhes sobre a solicitação e o erro que você está encontrando. ## MPAgreementBeingCreated **Código de status HTTP: **403 **Causa:** sua conta não está autorizada a acessar o modelo em questão. Sua assinatura AWS do Marketplace para esse modelo ainda está sendo processada **Solução**: + Tente novamente após 15 minutos. ## NotAuthorized **Código de status HTTP: **400 **Causa: **você não tem permissão para realizar a ação. **Solução**: + Analise as permissões do IAM e verifique se você tem os direitos necessários para realizar a ação solicitada em recursos do Amazon Bedrock. + Se você estiver usando um perfil do IAM, verifique se o perfil tem as permissões e relações de confiança indicadas. + Verifique se há políticas organizacionais ou políticas de controle de serviços que possam estar restringindo o acesso. ## RequestExpired **Código de status HTTP: **400 **Causa:** a solicitação não é mais válida devido a carimbos de data/hora expirados. **Solução**: + Verifique se o relógio do sistema está sincronizado corretamente com uma fonte de tempo confiável. + Se você estiver fazendo solicitações em fusos horários diferentes, saiba que pode haver discrepâncias no carimbo de data/hora. ## ServiceUnavailable **Código de status HTTP: **503 **Causa:** o serviço está temporariamente impossibilitado de processar a solicitação. Os erros 503 são usados para controle de utilização regular. **Solução**: + [Sugerimos empregar a abordagem AWS recomendada de usar [novas tentativas com recuo exponencial](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html) e instabilidade aleatória para melhorar a confiabilidade.](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/) + Considere mudar para um diferente Região da AWS se o problema persistir na sua região atual. Regiões diferentes podem ter níveis variados de carga e disponibilidade. + [Use a inferência entre regiões](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) para gerenciar perfeitamente picos de tráfego não planejados, utilizando computação em diferentes regiões. Regiões da AWS + Se você tiver requisitos de throughput elevados, sugerimos explorar o [throughput provisionado](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html) para seu caso de uso. **Práticas recomendadas** + Garanta que a aplicação possa processar códigos de status 503 da maneira devida na lógica de tratamento de erros e repetição. + Consulte o AWS Service Health Dashboard para ver se há problemas anunciados ou manutenções programadas que possam afetar o serviço. Se você tiver erros 503 frequentes ou se eles afetarem significativamente as operações, entre em contato com o [AWS Support](https://aws.amazon.com/support) para obter ajuda adicional e orientação personalizadas para o caso de uso específico. ## ThrottlingException **Código de status HTTP: **429 **Causa: **a solicitação foi negada porque as cotas da conta referentes ao Amazon Bedrock foram excedidas. **Solução**: + Verifique as cotas de serviço do Amazon Bedrock no console de [cotas de serviço do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#limits_bedrock) para saber mais sobre os limites alocados à conta. + Sugerimos empregar a abordagem AWS recomendada de usar [novas tentativas com recuo exponencial](https://docs.aws.amazon.com//prescriptive-guidance/latest/cloud-design-patterns/retry-backoff.html). e instabilidade aleatória [para](https://aws.amazon.com/builders-library/timeouts-retries-and-backoff-with-jitter/) maior confiabilidade. + Se você tiver requisitos de throughput elevados, sugerimos explorar o [throughput provisionado](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/prov-throughput.html) para seu caso de uso. + Solicite um aumento de cota entrando em contato com o gerente da conta ou com o [AWS Support](https://aws.amazon.com/support) caso o tráfego de workload exceda as cotas da conta. ## ValidationError **Código de status HTTP: **400 **Causa: **a entrada não atende às restrições especificadas pelo Amazon Bedrock. **Solução**: + Analise a documentação da API para garantir que todos os parâmetros necessários sejam incluídos e formatados corretamente. + Verifique se os valores de entrada estão dentro dos intervalos permitidos ou estão em conformidade com os padrões esperados. + Sugerimos prestar atenção em todas as regras de validação específicas mencionadas na referência de API para a ação que você está usando. ## ResourceNotFound **Código de status HTTP: **404 **Causa: **não foi possível encontrar o recurso solicitado. **Solução**: + Verifique a exatidão do ID do modelo, do nome do endpoint ou de outros identificadores de recurso na solicitação. + Implemente um mecanismo de fallback para usar modelos ou endpoints alternativos quando um recurso primário não for encontrado. **Práticas recomendadas** + Use [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)para saber mais sobre os modelos de fundação Amazon Bedrock disponíveis que você pode usar. + Sugerimos implementar um processo de sincronização periódica para atualizar o catálogo de recursos local. Se você continuar enfrentando problemas depois de tentar essas soluções, entre em contato com o [AWS Support](https://aws.amazon.com/support) para obter ajuda adicional e orientação personalizadas ao caso de uso específico. ## Tempo limite de conexão ou redefinição ao ligar para o Amazon Bedrock APIs **Sintoma:** as chamadas de API falham com redefinições ou tempos limite de conexão, especialmente para solicitações de longa duração, como streaming ou inferência estendida, quando o tráfego passa por gateways NAT, endpoints VPC ou balanceadores de carga de rede. **Causa:** Gateways NAT, endpoints VPC de interface e balanceadores de carga de rede têm um tempo limite fixo de conexão ociosa de 350 segundos. Se uma conexão TCP permanecer inativa por mais tempo do que esse período, a conexão será interrompida. O cliente recebe um pacote TCP RST ou a solicitação expira. **Solução**: Ative o TCP keep-alive para enviar sondas periódicas que evitam que a conexão fique ociosa. Para obter mais informações, consulte [Implementação de conexões TCP de longa duração na rede VPC no blog AWS Networking](https://aws.amazon.com/blogs/networking-and-content-delivery/implementing-long-running-tcp-connections-within-vpc-networking/) & Content Delivery. Se você continuar enfrentando problemas de conexão depois de ativar o TCP keep-alive, entre em contato com o [AWS Support](https://aws.amazon.com/support) para obter mais assistência. # Introdução detalhada ao uso do console e da API Conteúdo disponível em breve. # Comece a usar o console do Amazon Bedrock. Esta seção descreve como usar os [playgrounds](playgrounds.md) no AWS console para enviar uma solicitação de texto para um modelo da Amazon Bedrock Foundation (FM) e gerar uma resposta de texto ou imagem. Antes de executar os exemplos abaixo, verifique se os seguintes pré-requisitos foram atendidos: **Pré-requisitos** + Você tem Conta da AWS e tem permissões para acessar uma função nessa conta com as permissões necessárias para o Amazon Bedrock. Caso contrário, siga as etapas em [Início rápido](getting-started.md). + Você está na região Leste dos EUA (N. da Virgínia) (us-east-1). Para alterar regiões, escolha o nome da região no canto superior direito do console, ao lado do perfil do IAM. Selecione Leste dos EUA (N. da Virgínia) (us-east-1). **Topics** + [Explorar o playground de texto](#getting-started-text) + [Explorar o playground de imagens](#getting-started-image) ## Explorar o playground de texto O seguinte exemplo demonstra como usar o playground de texto: 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Texto** em **Playgrounds**. 1. Escolha **Selecionar modelo** e selecione um provedor e um modelo. Neste exemplo, selecionaremos o **Amazon Titan Text G1 - Lite**. Escolha **Aplicar** 1. Selecione um prompt padrão na parte inferior do painel de texto ou insira um prompt no painel de texto, como **Describe the purpose of a "hello world" program in one line**. 1. Escolha **Executar** para executar a inferência no modelo. O texto gerado aparece na parte inferior do seu prompt no painel de texto. ## Explorar o playground de imagens O seguinte exemplo demonstra como usar o playground de imagens: 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Imagem** em **Playgrounds**. 1. Escolha **Selecionar modelo** e selecione um provedor e um modelo. Neste exemplo, selecionaremos o **Amazon Titan Image Generator G1 V1**. Escolha **Aplicar** 1. Selecione um prompt padrão na parte inferior do painel de texto ou insira um prompt no painel de texto, como **Generate an image of happy cats**. 1. No painel **Configurações**, altere o **Número de imagens** para **1**. 1. Escolha **Executar** para executar a inferência no modelo. A imagem gerada aparece acima do prompt. # Começar a usar a API Esta seção descreve como configurar seu ambiente para fazer solicitações do Amazon Bedrock por meio da AWS API. AWS oferece as seguintes ferramentas para agilizar sua experiência: + AWS Command Line Interface (AWS CLI) + AWS SDKs + Notebooks Amazon SageMaker AI Para começar a usar a API, você precisa de credenciais para conceder acesso programático. Se as seções a seguir forem relevantes para você, expanda-as e siga as instruções. Caso contrário, continue pelas seções restantes. ## Eu sou novo em AWS Se você não tiver um Conta da AWS, conclua as etapas a seguir para criar um. **Para se inscrever em um Conta da AWS** 1. Abra a [https://portal.aws.amazon.com/billing/inscrição.](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup) 1. Siga as instruções online. Parte do procedimento de inscrição envolve receber uma chamada telefônica ou uma mensagem de texto e inserir um código de verificação pelo teclado do telefone. Quando você se inscreve em um Conta da AWS, um *Usuário raiz da conta da AWS*é criado. O usuário-raiz tem acesso a todos os Serviços da AWS e recursos na conta. Como prática recomendada de segurança, atribua o acesso administrativo a um usuário e use somente o usuário-raiz para executar [tarefas que exigem acesso de usuário-raiz](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks). AWS envia um e-mail de confirmação após a conclusão do processo de inscrição. A qualquer momento, você pode visualizar a atividade atual da sua conta e gerenciar sua conta acessando [https://aws.amazon.com/e](https://aws.amazon.com/) escolhendo **Minha conta**. **Proteja seu Usuário raiz da conta da AWS** 1. Faça login [Console de gerenciamento da AWS](https://console.aws.amazon.com/)como proprietário da conta escolhendo **Usuário raiz** e inserindo seu endereço de Conta da AWS e-mail. Na próxima página, insira a senha. Para obter ajuda ao fazer login usando o usuário-raiz, consulte [Fazer login como usuário-raiz](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) no *Guia do usuário do Início de Sessão da AWS *. 1. Habilite a autenticação multifator (MFA) para o usuário-raiz. Para obter instruções, consulte [Habilitar um dispositivo de MFA virtual para seu usuário Conta da AWS raiz (console) no Guia](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) do *usuário do IAM*. ## Preciso instalar o AWS CLI ou um AWS SDK Para instalar o AWS CLI, siga as etapas em [Instalar ou atualizar para a versão mais recente do AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). Para instalar um AWS SDK, selecione a guia que corresponde à linguagem de programação que você deseja usar em [Tools to Build on AWS](https://aws.amazon.com/developer/tools/). AWS kits de desenvolvimento de software (SDKs) estão disponíveis para muitas linguagens de programação populares. Cada SDK fornece uma API, exemplos de código e documentação que facilitam aos desenvolvedores a criação de aplicativos em seu idioma preferido. SDKs executa automaticamente tarefas úteis para você, como: + Assinar de forma criptográfica as solicitações de serviço + Repetir solicitações + Lidar com respostas de erro ## Obter credenciais para conceder acesso programático Os usuários precisam de acesso programático se quiserem interagir com pessoas AWS fora do Console de gerenciamento da AWS. AWS fornece várias opções, dependendo de suas preocupações de segurança. **nota** Para obter um step-by-step guia para gerar uma chave de API que você pode usar para acessar rapidamente a API do Amazon Bedrock, consulte[Comece a usar as chaves de API do Amazon Bedrock: gere uma chave de trinta dias e faça sua primeira chamada de API](getting-started-api-keys.md). Se seus requisitos de segurança forem mais abrangentes, continue nesta seção. A forma de conceder acesso programático depende do tipo de usuário que está acessando AWS. Para conceder acesso programático aos usuários, selecione uma das seguintes opções: **** | Qual entidade principal precisa de acesso programático? | Para | Por | | --- | --- | --- | | usuários do IAM | Limite a duração das credenciais de longo prazo para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI, AWS SDKs, ou. AWS APIs | Siga as instruções da interface que deseja utilizar. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/getting-started-api.html) | | Perfis do IAM | Use credenciais temporárias para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI AWS SDKs, ou. AWS APIs | Siga as instruções em [Como usar credenciais temporárias com AWS recursos](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) no Guia do usuário do IAM. | | Identidade da força de trabalho (Usuários gerenciados no Centro de Identidade do IAM) | Use credenciais temporárias para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI AWS SDKs, ou. AWS APIs | Siga as instruções da interface que deseja utilizar. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/getting-started-api.html) | ## Como configurar chaves de acesso para um usuário do IAM Se você decidir usar chaves de acesso para um usuário do IAM, AWS recomenda definir uma expiração para o usuário do IAM incluindo uma política embutida restritiva. **Importante** Tenha atenção aos seguintes avisos: **NÃO** use as credenciais raiz da sua conta para acessar AWS recursos. Estas credenciais fornecem acesso ilimitado à conta e são difíceis de revogar. **NÃO** coloque chaves de acesso literais ou informações de credenciais em arquivos de aplicações. Se colocar, criará um risco de exposição acidental das credenciais se, por exemplo, fizer upload do projeto em um repositório público. **NÃO** inclua arquivos que contenham credenciais em sua área de projeto. Gerencie suas chaves de acesso com segurança. Não as forneça a terceiros não autorizados, mesmo que seja para ajudar a [localizar os identificadores da sua conta](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/acct-identifiers.html). Ao fazer isso, você pode dar a alguém acesso permanente à conta. Lembre-se de que todas as credenciais armazenadas no arquivo de AWS credenciais compartilhado são armazenadas em texto simples. Para obter mais detalhes, consulte [Práticas recomendadas para gerenciar chaves de AWS acesso](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-access-keys-best-practices.html) no Referência geral da AWS. **Criar um usuário do IAM** 1. Na página Console de gerenciamento da AWS inicial, selecione o serviço IAM ou navegue até o console do IAM em [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). 1. No painel de navegação, selecione **Usuários** e escolha **Criar usuário**. 1. Siga as orientações no console do IAM para configurar um usuário programático (sem acesso ao Console de gerenciamento da AWS) e sem permissões. **Restringir o acesso do usuário a uma janela de tempo limitado** Todas as chaves de acesso do usuário do IAM que você criar serão credenciais de longo prazo. Para garantir que essas credenciais expirem caso sejam usadas incorretamente, você pode estabelecer um limite temporal para essas credenciais criando uma política em linha que especifica uma data após a qual as chaves não serão mais válidas. 1. Abra o usuário do IAM que você acabou de criar. Na guia **Permissões**, escolha **Adicionar permissões** e depois **Criar política em linha**. 1. No editor JSON, especifique as permissões a seguir. Para usar essa política, substitua o valor pelo valor do carimbo de data/hora `aws:CurrentTime` na política de exemplo pela sua própria data de término. **nota** O IAM recomenda que você limite suas chaves de acesso a 12 horas. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Deny", "Action": "*", "Resource": "*", "Condition": { "DateGreaterThan": { "aws:CurrentTime": "2024-01-01T00:00:000" } } } ] } ``` ------ **Criar uma chave de acesso** 1. Na página **Detalhes do usuário**, selecione a guia **Credenciais de segurança**. Na seção **Chaves de acesso**, escolha **Criar chave de acesso**. 1. Indique que você planeja usar essas chaves de acesso como **Outro** e escolha **Criar chave de acesso**. 1. Na página **Recuperar chaves de acesso**, escolha **Exibir** para revelar o valor da chave de acesso secreta do usuário. Você pode copiar as credenciais ou baixar um arquivo .csv. **Importante** Quando você não precisar mais desse usuário do IAM, recomendamos que você o remova e se alinhe às [melhores práticas de AWS segurança](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html#lock-away-credentials). Recomendamos que você exija que seus usuários humanos usem credenciais temporárias por meio [AWS do IAM Identity Center ao acessar](https://docs.aws.amazon.com/singlesignon/latest/userguide/getting-started.html). AWS ## Anexar permissões do Amazon Bedrock a um usuário ou perfil Depois de configurar as credenciais para acesso programático, você precisa configurar permissões para que um usuário ou um perfil do IAM tenha acesso a um conjunto de ações relacionadas ao Amazon Bedrock. Para configurar essas permissões, faça o seguinte: 1. Na página Console de gerenciamento da AWS inicial, selecione o serviço IAM ou navegue até o console do IAM em [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). 1. Selecione **Usuários** ou **Perfis** e, em seguida, selecione seu usuário ou perfil. 1. Na guia **Permissões**, escolha **Adicionar permissões** e, em seguida, escolha **Adicionar política AWS gerenciada**. Escolha a política gerenciada [AmazonBedrockFullAccess]() AWS . 1. Para permitir que o usuário ou o perfil assine modelos, escolha **Criar política em linha** e especifique as seguintes permissões no editor JSON: ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "MarketplaceBedrock", "Effect": "Allow", "Action": [ "aws-marketplace:ViewSubscriptions", "aws-marketplace:Unsubscribe", "aws-marketplace:Subscribe" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ ## Tentar fazer chamadas de API para o Amazon Bedrock Depois de cumprir todos os pré-requisitos, selecione um dos seguintes tópicos para testar a realização de solicitações de invocação de modelo usando modelos do Amazon Bedrock: **Topics** + [Obter credenciais para conceder acesso programático](#gs-grant-program-access) + [Anexar permissões do Amazon Bedrock a um usuário ou perfil](#gs-api-br-permissions) + [Tentar fazer chamadas de API para o Amazon Bedrock](#gs-try-bedrock) + [Comece a usar as chaves de API do Amazon Bedrock: gere uma chave de trinta dias e faça sua primeira chamada de API](getting-started-api-keys.md) + [Execute exemplos de solicitações de API do Amazon Bedrock com o AWS Command Line Interface](getting-started-api-ex-cli.md) + [Execute exemplos de solicitações de API do Amazon Bedrock por meio do AWS SDK para Python (SDK for Python) (Boto3)](getting-started-api-ex-python.md) + [Execute exemplos de solicitações de API do Amazon Bedrock usando um notebook Amazon SageMaker AI](getting-started-api-ex-sm.md) # Comece a usar as chaves de API do Amazon Bedrock: gere uma chave de trinta dias e faça sua primeira chamada de API Este tutorial explica como criar uma chave de API de longo prazo do Amazon Bedrock que expira em 30 dias e como usá-la para fazer uma simples chamada de API [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) usando Python. Essa é a maneira mais rápida de começar a experimentar o Amazon Bedrock sem configurar credenciais complexas AWS . **Atenção** As chaves de API de longo prazo são recomendadas somente para exploração e desenvolvimento do Amazon Bedrock. Para aplicações de produção, use [alternativas às chaves de acesso de longo prazo](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds-programmatic-access.html#security-creds-alternatives-to-long-term-access-keys), como perfis do IAM ou credenciais temporárias. Siga estas etapas para criar uma chave de API de longo prazo do Amazon Bedrock que expira em trinta dias: 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. No painel de navegação à esquerda, selecione **Chaves de API**. 1. Na guia **Chaves de API de longo prazo**, escolha **Gerar chaves de API de longo prazo**. 1. Na seção **Expiração da chave de API**, selecione **30 dias**. 1. Escolha **Gerar**. A chave que você gera fornece permissões para realizar as principais ações do Amazon Bedrock, conforme definido na [AmazonBedrockLimitedAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockLimitedAccess)política em anexo. 1. Copie a chave de API gerada e armazene-a com segurança. Você precisará dessa chave na próxima etapa. **Importante** A chave de API só é exibida uma vez. Copie e salve-a antes de fechar a caixa de diálogo. Lembre-se de que a chave de API expirará em trinta dias. Você pode gerar outra seguindo as mesmas etapas ou considerar a possibilidade mudar para métodos de autenticação mais seguros para uso contínuo. 1. Defina a chave de API como uma variável de ambiente *\$1\$1api-key\$1* substituindo-a pelo valor da chave de API gerada e use-a para gerar uma resposta no método de sua escolha: ------ #### [ Python ] ``` import boto3 import os # Set the API key as an environment variable os.environ['AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK'] = "${api-key}" # Create the Bedrock client client = boto3.client( service_name="bedrock-runtime", region_name="us-east-1" ) # Define the model and message model_id = "us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0" messages = [{"role": "user", "content": [{"text": "Hello! Can you tell me about Amazon Bedrock?"}]}] # Make the API call response = client.converse( modelId=model_id, messages=messages, ) # Print the response print(response['output']['message']['content'][0]['text']) ``` ------ #### [ HTTP client using Python ] ``` import requests url = "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/model/us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0/converse" payload = { "messages": [ { "role": "user", "content": [{"text": "Hello"}] } ] } headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer ${api-key}" } response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` ------ #### [ HTTP request using cURL ] ``` curl -X POST "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com/model/us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0/converse" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer ${api-key}" \ -d '{ "messages": [ { "role": "user", "content": [{"text": "Hello"}] } ] }' ``` ------ Parabéns\$1 Você gerou com sucesso uma chave de API do Amazon Bedrock e fez sua primeira chamada de API para o serviço Amazon Bedrock. Depois de explorar mais algumas ações do Amazon Bedrock, você deve fazer a transição para métodos mais seguros de autenticação, como chaves de API do Amazon Bedrock de curto prazo ou credenciais temporárias AWS abrangentes. Consulte os seguintes recursos para saber mais: + **Explore modelos diferentes**: conheça outros modelos de base disponíveis no Amazon Bedrock em [Informações sobre modelos de base do Amazon Bedrock](foundation-models-reference.md) e altere o `model_id` em seu código para testá-los. + **Saiba o que é inferência do modelo**: para saber como gerar respostas com inferência do modelo, leia o texto [Envie prompts e gere respostas com a inferência de modelo](inference.md), que aborda os conceitos e opções disponíveis no Amazon Bedrock. + **Planeje a produção com métodos de autenticação mais seguros** — Leia sobre as chaves de API do Amazon Bedrock com mais detalhes no capítulo Build e como criar chaves de API do Amazon Bedrock mais seguras e de curto prazo. Quando estiver pronto para criar aplicativos de produção, você também deve analisar [alternativas às chaves de acesso de longo prazo](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds-programmatic-access.html#security-creds-alternatives-to-long-term-access-keys) para obter opções mais seguras que também permitam o acesso a outros AWS serviços. # Execute exemplos de solicitações de API do Amazon Bedrock com o AWS Command Line Interface Esta seção orienta você a experimentar algumas operações comuns no Amazon Bedrock usando o AWS Command Line Interface para testar se suas permissões e autenticação estão configuradas corretamente. Antes de executar os exemplos abaixo, verifique se os seguintes pré-requisitos foram atendidos: **Pré-requisitos** + Você tem um Conta da AWS e um usuário ou função com a autenticação configurada e as permissões necessárias para o Amazon Bedrock. Caso contrário, siga as etapas em [Começar a usar a API](getting-started-api.md). + Você instalou e configurou a autenticação para a AWS CLI. Para instalar o AWS CLI, siga as etapas em [Instalar ou atualizar para a versão mais recente do AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). Verifique se você configurou suas credenciais para usar a CLI seguindo as etapas em [Obter credenciais para conceder acesso programático](getting-started-api.md#gs-grant-program-access). Teste se suas permissões estão configuradas corretamente para o Amazon Bedrock, usando um usuário ou um perfil que você configurou com as permissões adequadas. **Topics** + [Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece](#getting-started-api-ex-cli-listfm) + [Envie uma solicitação de texto para um modelo e gere uma resposta de texto com InvokeModel](#getting-started-api-ex-cli-invoke-text) + [Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta de texto com Converse](#getting-started-api-ex-cli-converse) ## Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece O exemplo a seguir executa a [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)operação usando AWS CLI o. `ListFoundationModels`lista os modelos de fundação (FMs) que estão disponíveis no Amazon Bedrock em sua região. Em um terminal, execute o seguinte comando: ``` aws bedrock list-foundation-models ``` Se a ação for bem-sucedida, a resposta retornará uma lista de modelos de base disponíveis no Amazon Bedrock. ## Envie uma solicitação de texto para um modelo e gere uma resposta de texto com InvokeModel O exemplo a seguir executa a [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)operação usando AWS CLI o. `InvokeModel`permite que você envie uma solicitação para gerar uma resposta do modelo. Em um terminal, execute o seguinte comando: ``` aws bedrock-runtime invoke-model \ --model-id amazon.titan-text-express-v1 \ --body '{"inputText": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line.", "textGenerationConfig" : {"maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}}' \ --cli-binary-format raw-in-base64-out \ invoke-model-output-text.txt ``` Se o comando for bem-sucedido, a resposta gerada pelo modelo será gravada no arquivo `invoke-model-output-text.txt`. A resposta de texto é retornada no campo `outputText`, com as informações que a acompanham. ## Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta de texto com Converse O exemplo a seguir executa a operação [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) usando o. AWS CLI`Converse`permite que você envie uma solicitação para gerar uma resposta do modelo. É recomendável usar a operação `Converse` em vez de `InvokeModel` quando compatível, pois ela unifica a solicitação de inferência nos modelos do Amazon Bedrock e simplifica o gerenciamento de conversas em vários turnos. Em um terminal, execute o seguinte comando: ``` aws bedrock-runtime converse \ --model-id amazon.titan-text-express-v1 \ --messages '[{"role": "user", "content": [{"text": "Describe the purpose of a \"hello world\" program in one line."}]}]' \ --inference-config '{"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}' ``` Se o comando for bem-sucedido, a resposta gerada pelo modelo será retornada no campo `text`, com as informações que o acompanham. # Execute exemplos de solicitações de API do Amazon Bedrock por meio do AWS SDK para Python (SDK for Python) (Boto3) Esta seção orienta você a experimentar algumas operações comuns no Amazon Bedrock com o AWS Python para testar se suas permissões e autenticação estão configuradas corretamente. Antes de executar os exemplos abaixo, verifique se os seguintes pré-requisitos foram atendidos: **Pré-requisitos** + Você tem um Conta da AWS usuário ou uma função com a autenticação configurada e as permissões necessárias para o Amazon Bedrock. Caso contrário, siga as etapas em [Começar a usar a API](getting-started-api.md). + Você instalou e configurou a autenticação para o AWS SDK para Python (Boto3). Para instalar o Boto3, siga as etapas em [Quickstart](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/guide/quickstart.html) na documentação do Boto3. Verifique se você configurou suas credenciais para usar o Boto3 seguindo as etapas em [Obter credenciais para conceder acesso programático](getting-started-api.md#gs-grant-program-access). Teste se suas permissões estão configuradas corretamente para o Amazon Bedrock, usando um usuário ou um perfil que você configurou com as permissões adequadas. A documentação do Amazon Bedrock também inclui exemplos de código para outras linguagens de programação. Para obter mais informações, consulte [Exemplos de código para o Amazon Bedrock usando AWS SDKs](service_code_examples.md). **Topics** + [Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece](#getting-started-api-ex-python-listfm) + [Envie uma solicitação de texto para um modelo e gere uma resposta de texto com InvokeModel](#getting-started-api-ex-python-invoke-text) + [Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta de texto com Converse](#getting-started-api-ex-python-converse) ## Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece O exemplo a seguir executa a [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)operação usando um cliente Amazon Bedrock. `ListFoundationModels`lista os modelos de fundação (FMs) que estão disponíveis no Amazon Bedrock em sua região. Execute o seguinte script SDK para Python para criar um cliente Amazon Bedrock e testar a operação: [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html) ``` """ Lists the available Amazon Bedrock models in an &AWS-Region;. """ import logging import json import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) def list_foundation_models(bedrock_client): """ Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models. :return: The list of available bedrock foundation models. """ try: response = bedrock_client.list_foundation_models() models = response["modelSummaries"] logger.info("Got %s foundation models.", len(models)) return models except ClientError: logger.error("Couldn't list foundation models.") raise def main(): """Entry point for the example. Change aws_region to the &AWS-Region; that you want to use.""" aws_region = "us-east-1" bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock", region_name=aws_region) fm_models = list_foundation_models(bedrock_client) for model in fm_models: print(f"Model: {model["modelName"]}") print(json.dumps(model, indent=2)) print("---------------------------\n") logger.info("Done.") if __name__ == "__main__": main() ``` Se o script for bem-sucedido, a resposta retornará uma lista de modelos de base que estão disponíveis no Amazon Bedrock. ## Envie uma solicitação de texto para um modelo e gere uma resposta de texto com InvokeModel O exemplo a seguir executa a [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)operação usando um cliente Amazon Bedrock. `InvokeModel`permite que você envie uma solicitação para gerar uma resposta do modelo. Execute o seguinte script do SDK para Python para criar um cliente de runtime do Amazon Bedrock e gerar uma resposta de texto com a operação ``: ``` # Use the native inference API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express. import boto3 import json from botocore.exceptions import ClientError # Create an Amazon Bedrock Runtime client. brt = boto3.client("bedrock-runtime") # Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express. model_id = "amazon.titan-text-express-v1" # Define the prompt for the model. prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." # Format the request payload using the model's native structure. native_request = { "inputText": prompt, "textGenerationConfig": { "maxTokenCount": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9 }, } # Convert the native request to JSON. request = json.dumps(native_request) try: # Invoke the model with the request. response = brt.invoke_model(modelId=model_id, body=request) except (ClientError, Exception) as e: print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}") exit(1) # Decode the response body. model_response = json.loads(response["body"].read()) # Extract and print the response text. response_text = model_response["results"][0]["outputText"] print(response_text) ``` Se o comando for bem-sucedido, a resposta retornará o texto gerado pelo modelo em resposta ao prompt. ## Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta de texto com Converse O exemplo a seguir executa a operação [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) usando um cliente do Amazon Bedrock. É recomendável usar a operação `Converse` em vez de `InvokeModel` quando compatível, pois ela unifica a solicitação de inferência nos modelos do Amazon Bedrock e simplifica o gerenciamento de conversas em vários turnos. Execute o seguinte script do SDK para Python para criar um cliente de runtime do Amazon Bedrock e gerar uma resposta de texto com a operação `Converse`: ``` # Use the Conversation API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express. import boto3 from botocore.exceptions import ClientError # Create an Amazon Bedrock Runtime client. brt = boto3.client("bedrock-runtime") # Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express. model_id = "amazon.titan-text-express-v1" # Start a conversation with the user message. user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." conversation = [ { "role": "user", "content": [{"text": user_message}], } ] try: # Send the message to the model, using a basic inference configuration. response = brt.converse( modelId=model_id, messages=conversation, inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}, ) # Extract and print the response text. response_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"] print(response_text) except (ClientError, Exception) as e: print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}") exit(1) ``` Se o comando for bem-sucedido, a resposta retornará o texto gerado pelo modelo em resposta ao prompt. # Execute exemplos de solicitações de API do Amazon Bedrock usando um notebook Amazon SageMaker AI Esta seção orienta você a experimentar algumas operações comuns no Amazon Bedrock com um notebook Amazon SageMaker AI para testar se suas permissões de função no Amazon Bedrock estão configuradas corretamente. Antes de executar os exemplos abaixo, verifique se os seguintes pré-requisitos foram atendidos: **Pré-requisitos** + Você tem Conta da AWS e tem permissões para acessar uma função com as permissões necessárias para o Amazon Bedrock. Caso contrário, siga as etapas em [Início rápido](getting-started.md). + Execute as etapas a seguir para configurar as permissões do IAM para SageMaker IA e criar um notebook: 1. Modifique a [política de confiança](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_terms-and-concepts.html#term_trust-policy) da função do Amazon Bedrock que configurou em [Início rápido](getting-started.md) por meio do [console](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-console.html#roles-managingrole_edit-trust-policy), da [CLI](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-cli.html#roles-managingrole_edit-trust-policy-cli) ou da [API](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-api.html#roles-managingrole_edit-trust-policy-api). Vincule a seguinte política de confiança à função para permitir que os serviços Amazon Bedrock e SageMaker AI assumam a função Amazon Bedrock: ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "BedrockTrust", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "bedrock.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" }, { "Sid": "SagemakerTrust", "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "sagemaker.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] } ``` ------ 1. Faça login na função do Amazon Bedrock cuja política de confiança você acabou de modificar. 1. Siga as etapas em [Criar uma instância do Amazon SageMaker AI Notebook para ver o tutorial](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-setup-working-env.html) e especifique o ARN da função Amazon Bedrock que você criou para criar uma instância de notebook com SageMaker IA. 1. Quando o **Status** da instância do notebook for **InService**, escolha a instância e, em seguida, escolha **Abrir JupyterLab**. Depois de abrir seu notebook de SageMaker IA, você pode experimentar os seguintes exemplos: **Topics** + [Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece](#getting-started-api-ex-sm-listfm) + [Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta](#getting-started-api-ex-sm-converse) ## Listar os modelos de base que o Amazon Bedrock oferece O exemplo a seguir executa a [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)operação usando um cliente Amazon Bedrock. `ListFoundationModels`lista os modelos de fundação (FMs) que estão disponíveis no Amazon Bedrock em sua região. Execute o seguinte script SDK para Python para criar um cliente Amazon Bedrock e testar a operação: [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html) ``` """ Lists the available Amazon Bedrock models in an &AWS-Region;. """ import logging import json import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) def list_foundation_models(bedrock_client): """ Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models. :return: The list of available bedrock foundation models. """ try: response = bedrock_client.list_foundation_models() models = response["modelSummaries"] logger.info("Got %s foundation models.", len(models)) return models except ClientError: logger.error("Couldn't list foundation models.") raise def main(): """Entry point for the example. Change aws_region to the &AWS-Region; that you want to use.""" aws_region = "us-east-1" bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock", region_name=aws_region) fm_models = list_foundation_models(bedrock_client) for model in fm_models: print(f"Model: {model["modelName"]}") print(json.dumps(model, indent=2)) print("---------------------------\n") logger.info("Done.") if __name__ == "__main__": main() ``` Se o script for bem-sucedido, a resposta retornará uma lista de modelos de base que estão disponíveis no Amazon Bedrock. ## Enviar um prompt de texto a um modelo e gerar uma resposta O exemplo a seguir executa a operação [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) usando um cliente do Amazon Bedrock. `Converse` permite enviar um prompt para gerar uma resposta do modelo. Execute o seguinte script do SDK para Python para criar um cliente de runtime do Amazon Bedrock e testar a operação [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html): ``` # Use the Conversation API to send a text message to Amazon Titan Text G1 - Express. import boto3 from botocore.exceptions import ClientError # Create an Amazon Bedrock Runtime client. brt = boto3.client("bedrock-runtime") # Set the model ID, e.g., Amazon Titan Text G1 - Express. model_id = "amazon.titan-text-express-v1" # Start a conversation with the user message. user_message = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line." conversation = [ { "role": "user", "content": [{"text": user_message}], } ] try: # Send the message to the model, using a basic inference configuration. response = brt.converse( modelId=model_id, messages=conversation, inferenceConfig={"maxTokens": 512, "temperature": 0.5, "topP": 0.9}, ) # Extract and print the response text. response_text = response["output"]["message"]["content"][0]["text"] print(response_text) except (ClientError, Exception) as e: print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}") exit(1) ``` Se o comando for bem-sucedido, a resposta retornará o texto gerado pelo modelo em resposta ao prompt. # Tutorial: criar um fluxo que processe pedidos de hipoteca Para nos familiarizarmos com os recursos do Amazon Bedrock e suas capacidades, usaremos um CloudFormation modelo para configurar um [fluxo](flows.md) que automatiza os processos do processo de solicitação de hipoteca combinando vários recursos do Amazon Bedrock e outros. AWS **nota** Para este tutorial, usaremos a *us-east-1* Região. Você pode usar qualquer região que permita o uso de agentes, fluxos, barreiras de proteção, bases de conhecimento e gerenciamento de prompts. Para ver uma tabela recursos compatíveis por região, consulte [Suporte de recursos do Região da AWS Amazon Bedrock](features-regions.md). Você deve ter permissões para criar recursos do Amazon S3, Amazon Bedrock, Lambda e DynamoDB na região que você usa. Esse fluxo não se destina a implantações. Ele deve ser usado como um tutorial para entender os recursos do Amazon Bedrock. A seguinte imagem é uma representação visual do fluxo no Console de gerenciamento da AWS: ![\[Fluxo de processamento de hipotecas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png) O fluxo combina um [agente](agents.md) do Amazon Bedrock, [prompts](prompt-management.md) e uma [função do Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) para criar um fluxo de processamento de hipotecas que coleta informações financeiras do cliente e examina se o cliente se qualifica para um empréstimo. Uma [base de conhecimento](knowledge-base.md) e uma [barreira de proteção](guardrails.md) do Amazon Bedrock também estão conectadas ao agente do fluxo para aumentar as respostas e oferecer proteções. Para ter mais informações sobre os componentes do fluxo, consulte [Detalhes sobre o fluxo de processamento de hipotecas](getting-started-mortgage-flow-details.md). **Topics** + [Pré-requisitos](#getting-started-mortgage-flow-prereqs) + [Crie o fluxo de processamento de hipotecas usando CloudFormation](#getting-started-mortgage-flow-create) + [Testar o fluxo de processamento de hipotecas](#getting-started-mortgage-flow-test) + [Limpar: exclusão de recursos](#getting-started-mortgage-flow-delete) + [CloudFormation modelos](getting-started-mortgage-flow-template.md) + [Detalhes sobre o fluxo de processamento de hipotecas](getting-started-mortgage-flow-details.md) ## Pré-requisitos Para criar esse fluxo, você baixará um arquivo .zip e seguirá as instruções para executar um script que configurará os recursos e o modelo para você. **Importante** Enquanto você não excluir os recursos da Amazon que você criar, você receberá cobranças por eles. Em seguida, atenda aos seguintes pré-requisitos: 1. Faça o download do [cloudformation-mortgage-flow-setuparquivo.zip](samples/cloudformation-mortgage-flow-setup.zip). 1. Descompacte o arquivo. Você pode saber mais sobre o conteúdo em [CloudFormation modelos](getting-started-mortgage-flow-template.md). 1. Solicite acesso aos modelos de base do Amazon Bedrock fazendo o seguinte: 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. Verifique no canto superior direito se você está na região **Leste dos EUA (Norte da Virgínia)**. Se não estiver, mude de região. 1. Selecione **Acesso ao modelo** na parte inferior do painel de navegação à esquerda. 1. Escolha **Modificar acesso ao modelo**. 1. Execute um destes procedimentos: + Para solicitar acesso a todos os modelos, escolha **Habilitar todos os modelos**. Na página para a qual você é direcionado, as caixas de seleção ao lado de todos os modelos estarão preenchidas. + Para solicitar acesso a modelos específicos, escolha **Habilitar modelos específicos**. Na página que é aberta, você tem as seguintes opções: + Para solicitar acesso a todos os modelos por um provedor, marque a caixa de seleção ao lado do nome do provedor. + Para solicitar acesso a um modelo, marque a caixa de seleção ao lado do nome do modelo. 1. Para os tutoriais a seguir, você deve solicitar no mínimo o acesso aos modelos **Titan Embeddings G1 - Text** e **Claude 3 Haiku**. Escolha **Próximo**. 1. Analise os modelos aos quais você está solicitando acesso e os **Termos**. Quando tudo estiver pronto, escolha **Enviar** para solicitar acesso. ## Crie o fluxo de processamento de hipotecas usando CloudFormation Para criar o fluxo de processamento de hipotecas e seus recursos associados, criaremos um CloudFormation modelo e o usaremos para criar uma pilha contendo recursos do Amazon Bedrock. **Importante** Enquanto você não excluir os recursos da Amazon que você criar, você receberá cobranças por eles. ### Crie os recursos e o arquivo CloudFormation de modelo Primeiro, use o script do arquivo.zip para carregar os recursos em um bucket do S3 e criar os CloudFormation modelos. 1. Em um terminal, execute o comando a seguir para copiar os recursos em um bucket do Amazon S3 e preencher os arquivos `main-stack.yaml` e `main-stack.json` com o nome do bucket do S3 como valor padrão para o parâmetro do nome do bucket. ``` bash deploy.sh ``` **nota** O uso do script é`bash deploy.sh `, onde ** e ** são argumentos opcionais. Se você não os fornecer, os seguintes valores padrão serão usados: **— A AWS região padrão especificada na configuração de suas AWS credenciais. **— O bucket será nomeado*mortgage-flow-deployment--*, onde ** está o ID AWS da sua conta e ** corresponde ao valor fornecido ou à AWS região padrão especificada na configuração de suas AWS credenciais. 1. Confirme os prompts. Depois que você concluir a implantação, deverá ter um modelo `main-stack.yaml` e `main-stack.json` completos para a próxima etapa. **nota** Se o script falhar, você poderá preparar manualmente os recursos fazendo o seguinte: Faça upload do *conteúdo* (não inclua a pasta em si) da `cloudformation-mortgage-flow-setup` pasta descompactada em um bucket do S3 no Leste dos EUA (Norte da Virgínia) no console do Amazon S3 em. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) Encontre o arquivo `templates/json/main-stack-tmp.yaml` ou `templates/json/main-stack-tmp.json` e faça o seguinte: Altere o `Default` valor do `Q01pS3BucketName` parâmetro de *MortgageFlowBucket* para o nome do bucket do S3. Remova `-tmp` do nome do arquivo, de forma que ele se torne `templates/json/main-stack.yaml` ou`templates/json/main-stack.json`. ### Crie a pilha usando o console CloudFormation Em seguida, use o modelo que você salvou para provisionar uma CloudFormation pilha. 1. Abra o CloudFormation console em [https://console.aws.amazon.com/cloudformation](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/). Verifique no canto superior direito se você está na região **Leste dos EUA (Norte da Virgínia)**. Se não estiver, mude de região. 1. Na página **Pilhas**, no menu **Criar pilha**, escolha **com novos recursos (padrão)**. 1. Especifique o modelo: 1. Em **Pré-requisito**, escolha **Escolher um modelo existente**. 1. Em **Especificar modelo**, escolha **Fazer upload de um arquivo de modelo**. 1. Selecione **Escolher arquivo**, navegue até `main-stack.yaml` ou o modelo `main-stack.json` e selecione-o. 1. Escolha **Próximo**. 1. Especifique os detalhes da pilha: 1. No campo **Nome da pilha**, insira um nome para a pilha. 1. No campo **Parâmetros**, mantenha os valores padrão. **nota** O valor `Q01pS3BucketName` deve corresponder ao nome do bucket do S3 no qual você fez upload dos recursos para esse modelo. Os argumentos restantes estão relacionados às configurações da base de conhecimento. Se você modificar qualquer um deles, verifique se as configurações são compatíveis umas com as outras. Para obter mais informações, consulte [Pré-requisitos para usar o armazenamento de vetores que você criou para uma base de conhecimento](knowledge-base-setup.md). 1. Escolha **Próximo**. 1. Configurar as opções da pilha: 1. Em **Opções de falha de pilha**, escolha **Excluir todos os recursos recém-criados**. **nota** A escolha dessa opção evita que você seja cobrado por recursos cuja política de exclusão especifica que eles sejam retidos mesmo que a criação da pilha falhe. Para ter mais informações, consulte [Atributo `DeletionPolicy`](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-attribute-deletionpolicy.html) no *Guia do usuário do CloudFormation *. 1. Em **Capacidades**, marque a caixa para reconhecer que isso CloudFormation pode criar recursos do IAM em sua conta. 1. Escolha **Próximo**. 1. Revise os detalhes da pilha e escolha **Enviar**. CloudFormation cria a pilha. A criação levará alguns minutos. Ao concluir a criação da pilha, você pode usar a guia **Recursos** na página de detalhes da pilha para visualizar os recursos que foram provisionados em sua conta. 1. Assim que a criação da pilha for concluída, faça o seguinte para sincronizar a fonte de dados da base de conhecimento para que a base de conhecimento possa ser consultada: 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Bases de conhecimento** e selecione a base de conhecimento que você criou, chamada `AWSDocsTutorial-MortgageKB`. 1. Na seção **Fonte de dados**, selecione a caixa de seleção ao lado da fonte de dados que foi criada, chamada `AWSDocsTutorial-MortgageKB-DS`. 1. Escolha **Sincronizar**. Assim que a sincronização for concluída, você poderá testar o fluxo. ## Testar o fluxo de processamento de hipotecas Depois que o fluxo de processamento da hipoteca for criado, você poderá usar o console do Amazon Bedrock para examinar, testar e modificar o fluxo. Também é possível examinar, testar e modificar os recursos individuais no fluxo. **Como testar o fluxo** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS com uma identidade do IAM que tenha permissões para usar o console Amazon Bedrock. Em seguida, abra o console Amazon Bedrock em [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Fluxos**. Verifique no canto superior direito se você está na região **Leste dos EUA (Norte da Virgínia)**. Se não estiver, mude de região. 1. Na seção **Fluxos**, selecione o fluxo que foi criado a partir do CloudFormation modelo. Deveria ser `AWSDocsTutorial-MortgageFlow`. 1. Escolha **Editar no construtor de fluxo**. Você pode arrastar nós individuais no fluxo para modificar a representação visual do fluxo. 1. No painel **Testar fluxo**, insira o seguinte no campo de texto e selecione **Executar**: ``` { "income": 80000, "totalDebt": 5000, "loanTerm": 30, "loanAmount": 600000, "creditScore": 750, "mlsId": "MLS-5678" } ``` Como o valor do empréstimo é maior do que o empréstimo máximo viável calculado, o prompt **incomeDebt** é acionado e o fluxo gera uma carta de rejeição. Você pode escolher **Mostrar rastreamento** para ver os nós que foram executados no fluxo. 1. Novamente, no painel **Testar fluxo**, insira o seguinte no campo de texto e selecione **Executar**: ``` { "income": 120000, "totalDebt": 5000, "loanTerm": 30, "loanAmount": 200000, "creditScore": 650, "mlsId": "MLS-3456" } ``` Como o valor do empréstimo é menor do que o empréstimo acessível máximo calculado, o prompt **ProcessApplication** é acionado e enviado para o **mortgageProcessingAgent**, que consulta a base de conhecimento anexa e gera uma resposta que avalia, com base nos valores de entrada, se o cliente se qualifica para um empréstimo. 1. (Opcional) Tente executar o fluxo usando valores diferentes para os campos no objeto JSON. Os valores de `mlsId` correspondem às propriedades listadas no Multiple Listing Service. Você pode encontrar valores `mlsId` válidos fazendo o seguinte: 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do DynamoDB em. [https://console.aws.amazon.com/dynamodb/](https://console.aws.amazon.com/dynamodb/) 1. No painel de navegação à esquerda, selecione **Tabelas**. 1. Selecione a tabela que diz **AWSDocsTutorial-PropertyListing**. 1. Escolha **Explore table items** (Explorar itens da tabela). 1. Você pode usar qualquer um dos valores na coluna **mls\$1id** na entrada do fluxo. Você também pode navegar até as páginas de **gerenciamento de **Agentes**, **Bases de Conhecimento**, **Guardrails** e Prompt** no Console de gerenciamento da AWS para examinar cada recurso do Amazon Bedrock usado no fluxo, de forma independente. Para saber mais sobre o fluxo e entender mais detalhadamente os componentes, consulte [Detalhes sobre o fluxo de processamento de hipotecas](getting-started-mortgage-flow-details.md). ## Limpar: exclusão de recursos Depois que você explorar os recursos e entender melhor as capacidades dos diferentes recursos do Amazon Bedrock, excluiremos a pilha e os recursos que ela contém. **Importante** Enquanto você não excluir os recursos da Amazon que você criar, você receberá cobranças por eles. 1. Abra o [https://console.aws.amazon.com/cloudformation](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/). 1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Pilhas**. 1. Escolha a pilha que você criou com base no modelo. Escolha **Excluir** e, para confirmar, selecione **Excluir**. CloudFormation inicia a exclusão da pilha principal, de todas as pilhas aninhadas e de todos os recursos incluídos nas pilhas. # CloudFormation modelos O arquivo `cloudformation-mortgage-flow-setup.zip` que você baixou contém os seguintes arquivos: + `deploy.sh`— Um script de shell que implanta seus recursos e prepara o CloudFormation modelo principal que você usará. + `artifacts`: uma pasta que contém arquivos .zip com funções para o agente e os modelos da base de conhecimento: + Funções do Lambda para os grupos de ação do agente + `agent_loan_calculator.zip` + `mls_lookup.zip` + `loader_deployment_package.zip` + Funções para configurar a base de conhecimento + `custom-resource-lambda.zip` + `opensearchpy-layer.zip` + `provider-event-handler.zip` + `api-schema`: uma pasta que contém esquemas de API para grupos de ação. + `knowledge-base-data-source`: uma pasta que contém o PDF do [Selling Guide](https://selling-guide.fanniemae.com/) da Fannie Mae. + `templates`: uma pasta que contém os modelos dos recursos desse fluxo, nos formatos JSON e YAML: + `main-stack-tmp`: o modelo principal que implanta os modelos restantes como pilhas aninhadas. Esse arquivo é transformado em `main-stack` após a execução do script de implantação. + `guardrails-template`: o modelo para a barreira de proteção a ser associada ao agente. + `prompts-template`: o modelo para os prompts a serem usados no fluxo. + `kb-role-template`— O modelo para a função da base de conhecimento, a ser usado tanto pelo OpenSearch modelo quanto pelo modelo da base de conhecimento. + `oss-infra-template`— O modelo para o armazenamento vetorial Amazon OpenSearch Serverless a ser usado para a base de conhecimento. + `kb-infra-template`: o modelo para a base de conhecimento de empréstimo hipotecário a ser associada ao agente. + `agent-template`: o modelo para o agente de processamento de hipotecas a ser usado no fluxo. + `mortgage-flow-template`: o modelo para o fluxo de processamento de hipotecas que combina todos os recursos. + `README.md`: um arquivo README que descreve as etapas para usar o modelo. Os tópicos a seguir mostram os CloudFormation modelos usados para cada pilha. A pilha principal implanta as pilhas restantes como [pilhas aninhadas](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/using-cfn-nested-stacks.html). **Topics** + [Pilha principal](#getting-started-mortgage-templates-main) + [Pilha de Barreiras de proteção do Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-guardrail-templates) + [Pilha de Gerenciamento de Prompts do Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-prompts-templates) + [Pilha de Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-kb-templates) ## Pilha principal A pilha principal define os parâmetros que você pode especificar ao fazer upload do modelo. Esses valores são transmitidos para cada uma das pilhas aninhadas restantes. O script de implantação substitui *MortgageFlowBucket* o valor padrão do `Q01pS3BucketName` parâmetro pelo bucket real do S3 que contém os recursos implantados pelo script. ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Parameters: Q01pS3BucketName: Type: String Description: Provide existing S3 bucket name where data is already stored Default: MortgageFlowBucket Q02pFlowName: Type: String Description: Name for the flow Default: MortgageFlow Q03pGuardrailName: Type: String Description: Name for guardrail to attach to agent Default: MortgageGR Q04pKnowledgeBaseName: Type: String Description: Name for knowledge base to associate with agent Default: MortgageKB Q05pAgentName: Type: String Description: Name for agent to create Default: MortgageAgent Q06pKBEmbedModel: Type: String Description: Select Embedding model Default: amazon.titan-embed-text-v1 Q07pKBChunkingStrategy: Type: String Description: Select Chunking strategy AllowedValues: - Default chunking - Fixed-size chunking - No chunking Default: Default chunking Q08pKBMaxTokens: Type: Number Description: Maximum number of tokens in a chunk Default: 300 Q09pKBOverlapPercentage: Type: Number Description: Percent overlap in each chunk Default: 20 Q10pKBVectorStore: Type: String Description: Select vector store AllowedValues: - Open-Search-Serverless Default: Open-Search-Serverless Q11pOSSCollectionName: Type: String Description: Name of the Collection MinLength: 1 MaxLength: 63 Default: mortgage-kb-collection AllowedPattern: ^[a-z0-9](-*[a-z0-9])* ConstraintDescription: Must be lowercase or numbers with a length of 1-32 characters Q12pOSSIndexName: Type: String Description: Index name to be created in vector store MinLength: 1 MaxLength: 63 Default: mortgage-kb-index AllowedPattern: ^[a-z0-9](-*[a-z0-9])* ConstraintDescription: Must be lowercase or numbers with a length of 1-63 characters # Q13pVectorFieldName: # Type: String # Description: Vector field name # Default: bedrock-knowledge-base-default-vector # Q14pMetaDataFieldName: # Type: String # Description: Metadata field name # Default: AMAZON_BEDROCK_METADATA # Q15pTextFieldName: # Type: String # Description: Text field name # Default: AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK Resources: KBRoleStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/kb-role-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName OSSStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: KBRoleStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/oss-infra-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName Q06pKBEmbedModel: Ref: Q06pKBEmbedModel Q11pOSSCollectionName: Ref: Q11pOSSCollectionName Q12pOSSIndexName: Ref: Q12pOSSIndexName pKBRole: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRole pKBRoleArn: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRoleArn KBStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: OSSStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/kb-infra-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: KnowledgeBaseName: Ref: Q04pKnowledgeBaseName Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName Q06pKBEmbedModel: Ref: Q06pKBEmbedModel Q07pKBChunkingStrategy: Ref: Q07pKBChunkingStrategy Q08pKBMaxTokens: Ref: Q08pKBMaxTokens Q09pKBOverlapPercentage: Ref: Q09pKBOverlapPercentage Q11pOSSCollectionName: Ref: Q11pOSSCollectionName Q12pOSSIndexName: Ref: Q12pOSSIndexName # Q13pVectorFieldName: # Ref: Q13pVectorFieldName # Q14pMetaDataFieldName: # Ref: Q14pMetaDataFieldName # Q15pTextFieldName: # Ref: Q15pTextFieldName pCollectionArn: Fn::GetAtt: - OSSStack - Outputs.CollectionArn pKBRoleArn: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRoleArn pKBRole: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRole GRStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/guardrails-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: GuardrailName: Ref: Q03pGuardrailName AgentStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: - KBStack - GRStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/agent-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName KnowledgeBaseId: Fn::GetAtt: - KBStack - Outputs.KBId GuardrailArn: Fn::GetAtt: - GRStack - Outputs.GuardrailArn GuardrailVersion: Fn::GetAtt: - GRStack - Outputs.GuardrailVersion PromptsStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/prompts-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 FlowStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: - AgentStack - PromptsStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/mortgage-flow-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: FlowName: Ref: Q02pFlowName Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName ProcessApplicationPromptArn: Fn::GetAtt: - PromptsStack - Outputs.ProcessApplicationPromptArn RejectionPromptArn: Fn::GetAtt: - PromptsStack - Outputs.RejectionPromptArn AgentId: Fn::GetAtt: - AgentStack - Outputs.AgentId ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Type": "String", "Description": "Provide existing S3 bucket name where data is already stored", "Default": "MortgageFlowBucket" }, "Q02pFlowName": { "Type": "String", "Description": "Name for the flow", "Default": "MortgageFlow" }, "Q03pGuardrailName": { "Type": "String", "Description": "Name for guardrail to attach to agent", "Default": "MortgageGR" }, "Q04pKnowledgeBaseName": { "Type": "String", "Description": "Name for knowledge base to associate with agent", "Default": "MortgageKB" }, "Q05pAgentName": { "Type": "String", "Description": "Name for agent to create", "Default": "MortgageAgent" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Type": "String", "Description": "Select Embedding model", "Default": "amazon.titan-embed-text-v1" }, "Q07pKBChunkingStrategy": { "Type": "String", "Description": "Select Chunking strategy", "AllowedValues": [ "Default chunking", "Fixed-size chunking", "No chunking" ], "Default": "Default chunking" }, "Q08pKBMaxTokens": { "Type": "Number", "Description": "Maximum number of tokens in a chunk", "Default": 300 }, "Q09pKBOverlapPercentage": { "Type": "Number", "Description": "Percent overlap in each chunk", "Default": 20 }, "Q10pKBVectorStore": { "Type": "String", "Description": "Select vector store", "AllowedValues": [ "Open-Search-Serverless" ], "Default": "Open-Search-Serverless" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Type": "String", "Description": "Name of the Collection", "MinLength": 1, "MaxLength": 63, "Default": "mortgage-kb-collection", "AllowedPattern": "^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*", "ConstraintDescription": "Must be lowercase or numbers with a length of 1-32 characters" }, "Q12pOSSIndexName": { "Type": "String", "Description": "Index name to be created in vector store", "MinLength": 1, "MaxLength": 63, "Default": "mortgage-kb-index", "AllowedPattern": "^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*", "ConstraintDescription": "Must be lowercase or numbers with a length of 1-63 characters" } }, "Resources": { "KBRoleStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/kb-role-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" } } } }, "OSSStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": "KBRoleStack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/oss-infra-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Ref": "Q06pKBEmbedModel" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Ref": "Q11pOSSCollectionName" }, "Q12pOSSIndexName": { "Ref": "Q12pOSSIndexName" }, "pKBRole": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRole" ] }, "pKBRoleArn": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRoleArn" ] } } } }, "KBStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": "OSSStack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/kb-infra-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "KnowledgeBaseName": { "Ref": "Q04pKnowledgeBaseName" }, "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Ref": "Q06pKBEmbedModel" }, "Q07pKBChunkingStrategy": { "Ref": "Q07pKBChunkingStrategy" }, "Q08pKBMaxTokens": { "Ref": "Q08pKBMaxTokens" }, "Q09pKBOverlapPercentage": { "Ref": "Q09pKBOverlapPercentage" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Ref": "Q11pOSSCollectionName" }, "Q12pOSSIndexName": { "Ref": "Q12pOSSIndexName" }, "pCollectionArn": { "Fn::GetAtt": [ "OSSStack", "Outputs.CollectionArn" ] }, "pKBRoleArn": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRoleArn" ] }, "pKBRole": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRole" ] } } } }, "GRStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/guardrails-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "GuardrailName": { "Ref": "Q03pGuardrailName" } } } }, "AgentStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": [ "KBStack", "GRStack" ], "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/agent-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "KnowledgeBaseId": { "Fn::GetAtt": [ "KBStack", "Outputs.KBId" ] }, "GuardrailArn": { "Fn::GetAtt": [ "GRStack", "Outputs.GuardrailArn" ] }, "GuardrailVersion": { "Fn::GetAtt": [ "GRStack", "Outputs.GuardrailVersion" ] } } } }, "PromptsStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/prompts-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15 } }, "FlowStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": [ "AgentStack", "PromptsStack" ], "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/mortgage-flow-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "FlowName": { "Ref": "Q02pFlowName" }, "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "ProcessApplicationPromptArn": { "Fn::GetAtt": [ "PromptsStack", "Outputs.ProcessApplicationPromptArn" ] }, "RejectionPromptArn": { "Fn::GetAtt": [ "PromptsStack", "Outputs.RejectionPromptArn" ] }, "AgentId": { "Fn::GetAtt": [ "AgentStack", "Outputs.AgentId" ] } } } } } } ``` ------ ## Pilha de Barreiras de proteção do Amazon Bedrock Essa pilha cria os seguintes recursos relacionados às [barreiras de proteção](guardrails.md): + AgentGuardrail ([AWS::Bedrock::Guardrail](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrail.html)) — Uma grade de proteção que fornece filtragem de conteúdo, política de tópicos e proteção de PII. Essa barreira de proteção será conectada ao agente na pilha de agentes. + AgentGuardrailVersion ([AWS::Bedrock::GuardrailVersion](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrailversion.html)) — A versão do `AgentGuardrail` recurso aplicada ao agente. ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09" Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Parameters: GuardrailName: Type: String Description: Name for guardrail Default: MortgageGuardrail Resources: AgentGuardrail: Type: AWS::Bedrock::Guardrail Properties: Name: !Sub AWSDocsTutorial-${GuardrailName} Description: Guardrail for mortgage processing with investment advice blocking, content filtering, and PII protection BlockedInputMessaging: "Sorry, the model cannot answer this question." BlockedOutputsMessaging: "Sorry, the model cannot answer this question." TopicPolicyConfig: TopicsConfig: - Name: InvestmentAdvice Definition: "Investment advice refers to inquires, guidance or recommendations regarding the management or allocation of fund or asset with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives" Examples: - "Is investing in the stocks better than bonds?" - "Should I invest in gold?" Type: DENY ContentPolicyConfig: FiltersConfig: - Type: VIOLENCE InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: PROMPT_ATTACK InputStrength: HIGH OutputStrength: NONE - Type: MISCONDUCT InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: HATE InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: SEXUAL InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: INSULTS InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH WordPolicyConfig: WordsConfig: - Text: "crypto currency" - Text: "bitcoin" ManagedWordListsConfig: - Type: PROFANITY SensitiveInformationPolicyConfig: PiiEntitiesConfig: - Type: EMAIL Action: ANONYMIZE - Type: CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER Action: BLOCK ContextualGroundingPolicyConfig: FiltersConfig: - Type: GROUNDING Threshold: 0.85 - Type: RELEVANCE Threshold: 0.5 AgentGuardrailVersion: Type: AWS::Bedrock::GuardrailVersion Properties: GuardrailIdentifier: !Ref AgentGuardrail Description: Version 1 of the mortgage agent guardrail Outputs: GuardrailArn: Value: Ref: AgentGuardrail Description: ARN of guardrail to associate with agent GuardrailVersion: Value: Fn::GetAtt: - AgentGuardrailVersion - Version Description: Version of guardrail to associate with agent ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Parameters": { "GuardrailName": { "Type": "String", "Description": "Name for guardrail", "Default": "MortgageGuardrail" } }, "Resources": { "AgentGuardrail": { "Type": "AWS::Bedrock::Guardrail", "Properties": { "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${GuardrailName}" }, "Description": "Guardrail for mortgage processing with investment advice blocking, content filtering, and PII protection", "BlockedInputMessaging": "Sorry, the model cannot answer this question.", "BlockedOutputsMessaging": "Sorry, the model cannot answer this question.", "TopicPolicyConfig": { "TopicsConfig": [ { "Name": "InvestmentAdvice", "Definition": "Investment advice refers to inquires, guidance or recommendations regarding the management or allocation of fund or asset with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives", "Examples": [ "Is investing in the stocks better than bonds?", "Should I invest in gold?" ], "Type": "DENY" } ] }, "ContentPolicyConfig": { "FiltersConfig": [ { "Type": "VIOLENCE", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "PROMPT_ATTACK", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "NONE" }, { "Type": "MISCONDUCT", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "HATE", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "SEXUAL", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "INSULTS", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" } ] }, "WordPolicyConfig": { "WordsConfig": [ { "Text": "crypto currency" }, { "Text": "bitcoin" } ], "ManagedWordListsConfig": [ { "Type": "PROFANITY" } ] }, "SensitiveInformationPolicyConfig": { "PiiEntitiesConfig": [ { "Type": "EMAIL", "Action": "ANONYMIZE" }, { "Type": "CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER", "Action": "BLOCK" } ] }, "ContextualGroundingPolicyConfig": { "FiltersConfig": [ { "Type": "GROUNDING", "Threshold": 0.85 }, { "Type": "RELEVANCE", "Threshold": 0.5 } ] } } }, "AgentGuardrailVersion": { "Type": "AWS::Bedrock::GuardrailVersion", "Properties": { "GuardrailIdentifier": { "Ref": "AgentGuardrail" }, "Description": "Version 1 of the mortgage agent guardrail" } } }, "Outputs": { "GuardrailArn": { "Value": { "Ref": "AgentGuardrail" }, "Description": "ARN of guardrail to associate with agent" }, "GuardrailVersion": { "Value": { "Fn::GetAtt": [ "AgentGuardrailVersion", "Version" ] }, "Description": "Version of guardrail to associate with agent" } } } ``` ------ ## Pilha de Gerenciamento de Prompts do Amazon Bedrock Essa pilha cria os seguintes recursos [prompt](prompt-management.md) ([AWS::IAM::Prompt](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-prompt.html)), que são adicionados ao fluxo: + RejectionPrompt — Uma solicitação que retorna uma carta de rejeição gerada com base em informações financeiras. + ProcessApplicationPrompt — Uma solicitação que envia as informações financeiras do cliente a um agente e solicita que o agente avalie se o cliente se qualifica para um empréstimo. ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09" Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Resources: RejectionPrompt: Type: AWS::Bedrock::Prompt Properties: Name: !Sub AWSDocsTutorial-RejectionPrompt Description: "Use this prompt to generate a rejection letter triggered by an unsatisfactory income to debt ratio" DefaultVariant: variantOne Variants: - Name: variantOne TemplateType: TEXT ModelId: anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 TemplateConfiguration: Text: Text: | Write a mortgage loan rejection letter for a candiate with income {{income}}, totalDebt {{totalDebt}}, loanAmount {{loanAmount}}. The reason for rejection is their income to debt ratio. Do not mention any other reason. Make the letter as concise as possible. Treat all numeric inputs as whole numbers. Let the general structure be like the below: Dear [Applicant's Name], We appreciate your interest in obtaining a mortgage loan with our institution... The primary reason for this decision is that ... While we understand that this news may be disappointing, ... Thank you again for your interest, and we wish you the best in your future endeavors... Sincerely, [Your Institution's Name] InputVariables: - Name: income - Name: totalDebt - Name: loanAmount InferenceConfiguration: Text: MaxTokens: 2000 Temperature: 0.0 TopP: 0.999 StopSequences: - "\n\nHuman:" AdditionalModelRequestFields: top_k: 250 ProcessApplicationPrompt: Type: AWS::Bedrock::Prompt Properties: Name: !Sub AWSDocsTutorial-ProcessApplicationPrompt Description: "Use this prompt to generate a question for an agent to process the mortgage application" DefaultVariant: variantOne Variants: - Name: variantOne TemplateType: TEXT ModelId: anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 TemplateConfiguration: Text: Text: | Generate a question asking if the user will qualify for a loan for the specified criteria. Include instruction to base the answer on key features of the property retrieved from MLS listing. Start with "will an applicant...". { "income": {{income}}, "creditScore": {{creditScore}}, "totalDebt": {{totalDebt}}, "loanAmount": {{loanAmount}}, "mlsId": {{mlsId}} } Include a second question on loan requirements an applicant with the below attributes should consider for a Fannie Mae backed loan (other than debt to income). InputVariables: - Name: income - Name: creditScore - Name: totalDebt - Name: loanAmount - Name: mlsId InferenceConfiguration: Text: MaxTokens: 2000 Temperature: 0.0 TopP: 0.999 StopSequences: - "\n\nHuman:" AdditionalModelRequestFields: top_k: 250 Outputs: ProcessApplicationPromptArn: Value: Ref: ProcessApplicationPrompt Description: ARN of the prompt to process a mortgage application RejectionPromptArn: Value: Ref: RejectionPrompt Description: ARN of the prompt to reject a mortgage application ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Resources": { "RejectionPrompt": { "Type": "AWS::Bedrock::Prompt", "Properties": { "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-RejectionPrompt" }, "Description": "Use this prompt to generate a rejection letter triggered by an unsatisfactory income to debt ratio", "DefaultVariant": "variantOne", "Variants": [ { "Name": "variantOne", "TemplateType": "TEXT", "ModelId": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0", "TemplateConfiguration": { "Text": { "Text": "Write a mortgage loan rejection letter for a candiate with income {{income}}, totalDebt {{totalDebt}}, loanAmount {{loanAmount}}. \nThe reason for rejection is their income to debt ratio. \nDo not mention any other reason. \nMake the letter as concise as possible. \nTreat all numeric inputs as whole numbers.\nLet the general structure be like the below:\n\nDear [Applicant's Name],\nWe appreciate your interest in obtaining a mortgage loan with our institution...\nThe primary reason for this decision is that ...\nWhile we understand that this news may be disappointing, ...\nThank you again for your interest, and we wish you the best in your future endeavors...\n\nSincerely,\n[Your Institution's Name]\n", "InputVariables": [ { "Name": "income" }, { "Name": "totalDebt" }, { "Name": "loanAmount" } ] } }, "InferenceConfiguration": { "Text": { "MaxTokens": 2000, "Temperature": 0.0, "TopP": 0.999, "StopSequences": [ "\n\nHuman:" ] } }, "AdditionalModelRequestFields": { "top_k": 250 } } ] } }, "ProcessApplicationPrompt": { "Type": "AWS::Bedrock::Prompt", "Properties": { "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-ProcessApplicationPrompt" }, "Description": "Use this prompt to generate a question for an agent to process the mortgage application", "DefaultVariant": "variantOne", "Variants": [ { "Name": "variantOne", "TemplateType": "TEXT", "ModelId": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0", "TemplateConfiguration": { "Text": { "Text": "Generate a question asking if the user will qualify for a loan for the specified criteria. \n\nInclude instruction to base the answer on key features of the property retrieved from MLS listing. \n\nStart with \"will an applicant...\".\n\n{ \"income\": {{income}}, \"creditScore\": {{creditScore}}, \"totalDebt\": {{totalDebt}}, \"loanAmount\": {{loanAmount}}, \"mlsId\": {{mlsId}} }\n\nInclude a second question on loan requirements an applicant with the below attributes should consider for a Fannie Mae backed loan (other than debt to income).\n", "InputVariables": [ { "Name": "income" }, { "Name": "creditScore" }, { "Name": "totalDebt" }, { "Name": "loanAmount" }, { "Name": "mlsId" } ] } }, "InferenceConfiguration": { "Text": { "MaxTokens": 2000, "Temperature": 0.0, "TopP": 0.999, "StopSequences": [ "\n\nHuman:" ] } }, "AdditionalModelRequestFields": { "top_k": 250 } } ] } } }, "Outputs": { "ProcessApplicationPromptArn": { "Value": { "Ref": "ProcessApplicationPrompt" }, "Description": "ARN of the prompt to process a mortgage application" }, "RejectionPromptArn": { "Value": { "Ref": "RejectionPrompt" }, "Description": "ARN of the prompt to reject a mortgage application" } } } ``` ------ ## Pilha de Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock Esse modelo cria a [base de conhecimento](knowledge-base.md) e a respectiva fonte de dados contendo as diretrizes de empréstimo: + KnowledgeBase ([AWS::Bedrock::KnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-knowledgebase.html)) + KnowledgeBaseDataSource ([AWS::Bedrock::DataSource](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-datasource.html)) ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Parameters: KnowledgeBaseName: Type: String Description: Name of knowledge base Default: MortgageKB Q01pS3BucketName: Type: String Description: Name of S3 bucket where knowledge base data is stored Q06pKBEmbedModel: Type: String Description: Selected Embedding model Q07pKBChunkingStrategy: Type: String Description: Selected Chunking strategy Q08pKBMaxTokens: Type: Number Description: Maximum number of tokens in a chunk Q09pKBOverlapPercentage: Type: Number Description: Percent overlap in each chunk Q11pOSSCollectionName: Type: String Description: Name of the Collection Q12pOSSIndexName: Type: String Description: Index name to be created in vector store Q13pVectorFieldName: Type: String Description: Vector field name Default: bedrock-knowledge-base-default-vector Q14pMetaDataFieldName: Type: String Description: Metadata field name Default: AMAZON_BEDROCK_METADATA Q15pTextFieldName: Type: String Description: Text field name Default: AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK pCollectionArn: Type: String Description: Name of the Collection Arn pKBRole: Type: String Description: KB role for e2e RAG pKBRoleArn: Type: String Description: KB role Arn for e2e RAG Conditions: IsChunkingStrategyFixed: Fn::Equals: - Ref: Q07pKBChunkingStrategy - Fixed-size chunking IsChunkingStrategyDefault: Fn::Equals: - Ref: Q07pKBChunkingStrategy - Default chunking IsChunkingStrategyNoChunking: Fn::Equals: - Ref: Q07pKBChunkingStrategy - No chunking IsChunkingStrategyFixedOrDefault: Fn::Or: - Condition: IsChunkingStrategyFixed - Condition: IsChunkingStrategyDefault Resources: KnowledgeBase: Type: AWS::Bedrock::KnowledgeBase Properties: Description: Test KB Deployment KnowledgeBaseConfiguration: Type: VECTOR VectorKnowledgeBaseConfiguration: EmbeddingModelArn: Fn::Sub: arn:aws:bedrock:${AWS::Region}::foundation-model/${Q06pKBEmbedModel} Name: !Sub AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName} RoleArn: Ref: pKBRoleArn StorageConfiguration: OpensearchServerlessConfiguration: CollectionArn: Ref: pCollectionArn FieldMapping: MetadataField: Ref: Q14pMetaDataFieldName TextField: Ref: Q15pTextFieldName VectorField: Ref: Q13pVectorFieldName VectorIndexName: Ref: Q12pOSSIndexName Type: OPENSEARCH_SERVERLESS KnowledgeBaseDataSource: Type: AWS::Bedrock::DataSource DependsOn: - KnowledgeBase Properties: DataSourceConfiguration: Type: S3 S3Configuration: BucketArn: Fn::Sub: arn:aws:s3:::${Q01pS3BucketName} InclusionPrefixes: - knowledge-base-data-source/ Description: Knowledge base data source KnowledgeBaseId: Ref: KnowledgeBase Name: !Sub AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}-DS VectorIngestionConfiguration: ChunkingConfiguration: Fn::If: - IsChunkingStrategyFixed - ChunkingStrategy: FIXED_SIZE FixedSizeChunkingConfiguration: MaxTokens: !Ref Q08pKBMaxTokens OverlapPercentage: !Ref Q09pKBOverlapPercentage - Fn::If: - IsChunkingStrategyDefault - ChunkingStrategy: FIXED_SIZE FixedSizeChunkingConfiguration: MaxTokens: 300 OverlapPercentage: 20 - Fn::If: - IsChunkingStrategyNoChunking - ChunkingStrategy: NONE - !Ref AWS::NoValue Outputs: KBId: Value: Ref: KnowledgeBase Description: KnowledgeBase ID DS: Value: Ref: KnowledgeBaseDataSource Description: KnowledgeBase Datasource ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Parameters": { "KnowledgeBaseName": { "Type": "String", "Description": "Name of knowledge base", "Default": "MortgageKB" }, "Q01pS3BucketName": { "Type": "String", "Description": "Name of S3 bucket where knowledge base data is stored" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Type": "String", "Description": "Selected Embedding model" }, "Q07pKBChunkingStrategy": { "Type": "String", "Description": "Selected Chunking strategy" }, "Q08pKBMaxTokens": { "Type": "Number", "Description": "Maximum number of tokens in a chunk" }, "Q09pKBOverlapPercentage": { "Type": "Number", "Description": "Percent overlap in each chunk" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Type": "String", "Description": "Name of the Collection" }, "Q12pOSSIndexName": { "Type": "String", "Description": "Index name to be created in vector store" }, "Q13pVectorFieldName": { "Type": "String", "Description": "Vector field name", "Default": "bedrock-knowledge-base-default-vector" }, "Q14pMetaDataFieldName": { "Type": "String", "Description": "Metadata field name", "Default": "AMAZON_BEDROCK_METADATA" }, "Q15pTextFieldName": { "Type": "String", "Description": "Text field name", "Default": "AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK" }, "pCollectionArn": { "Type": "String", "Description": "Name of the Collection Arn" }, "pKBRole": { "Type": "String", "Description": "KB role for e2e RAG" }, "pKBRoleArn": { "Type": "String", "Description": "KB role Arn for e2e RAG" } }, "Conditions": { "IsChunkingStrategyFixed": { "Fn::Equals": [ { "Ref": "Q07pKBChunkingStrategy" }, "Fixed-size chunking" ] }, "IsChunkingStrategyDefault": { "Fn::Equals": [ { "Ref": "Q07pKBChunkingStrategy" }, "Default chunking" ] }, "IsChunkingStrategyNoChunking": { "Fn::Equals": [ { "Ref": "Q07pKBChunkingStrategy" }, "No chunking" ] }, "IsChunkingStrategyFixedOrDefault": { "Fn::Or": [ { "Condition": "IsChunkingStrategyFixed" }, { "Condition": "IsChunkingStrategyDefault" } ] } }, "Resources": { "KnowledgeBase": { "Type": "AWS::Bedrock::KnowledgeBase", "Properties": { "Description": "Test KB Deployment", "KnowledgeBaseConfiguration": { "Type": "VECTOR", "VectorKnowledgeBaseConfiguration": { "EmbeddingModelArn": { "Fn::Sub": "arn:aws:bedrock:${AWS::Region}::foundation-model/${Q06pKBEmbedModel}" } } }, "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}" }, "RoleArn": { "Ref": "pKBRoleArn" }, "StorageConfiguration": { "OpensearchServerlessConfiguration": { "CollectionArn": { "Ref": "pCollectionArn" }, "FieldMapping": { "MetadataField": { "Ref": "Q14pMetaDataFieldName" }, "TextField": { "Ref": "Q15pTextFieldName" }, "VectorField": { "Ref": "Q13pVectorFieldName" } }, "VectorIndexName": { "Ref": "Q12pOSSIndexName" } }, "Type": "OPENSEARCH_SERVERLESS" } } }, "KnowledgeBaseDataSource": { "Type": "AWS::Bedrock::DataSource", "DependsOn": [ "KnowledgeBase" ], "Properties": { "DataSourceConfiguration": { "Type": "S3", "S3Configuration": { "BucketArn": { "Fn::Sub": "arn:aws:s3:::${Q01pS3BucketName}" }, "InclusionPrefixes": [ "knowledge-base-data-source/" ] } }, "Description": "Knowledge base data source", "KnowledgeBaseId": { "Ref": "KnowledgeBase" }, "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}-DS" }, "VectorIngestionConfiguration": { "ChunkingConfiguration": { "Fn::If": [ "IsChunkingStrategyFixed", { "ChunkingStrategy": "FIXED_SIZE", "FixedSizeChunkingConfiguration": { "MaxTokens": { "Ref": "Q08pKBMaxTokens" }, "OverlapPercentage": { "Ref": "Q09pKBOverlapPercentage" } } }, { "Fn::If": [ "IsChunkingStrategyDefault", { "ChunkingStrategy": "FIXED_SIZE", "FixedSizeChunkingConfiguration": { "MaxTokens": 300, "OverlapPercentage": 20 } }, { "Fn::If": [ "IsChunkingStrategyNoChunking", { "ChunkingStrategy": "NONE" }, { "Ref": "AWS::NoValue" } ] } ] } ] } } } } }, "Outputs": { "KBId": { "Value": { "Ref": "KnowledgeBase" }, "Description": "KnowledgeBase ID" }, "DS": { "Value": { "Ref": "KnowledgeBaseDataSource" }, "Description": "KnowledgeBase Datasource" } } } ``` ------ # Detalhes sobre o fluxo de processamento de hipotecas A representação visual do fluxo de processamento de hipotecas no Console de gerenciamento da AWS é a seguinte: ![\[Fluxo de processamento de hipotecas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png) ## Etapas no fluxo As seguintes etapas ocorrem no fluxo: 1. As informações financeiras do cliente a partir da entrada são enviadas para a função do Lambda `loanCalculator`, que calcula o empréstimo máximo viável para o cliente. 1. A saída da função `loanCalculator` (`maximumAffordableLoan`) e o valor `loanAmount` da entrada são enviados ao nó de condição, que é então avaliado da seguinte forma: + Se `loanAmount` for maior que `maximumAffordableLoan`, o prompt `incomeDebt` será acionado e uma carta de rejeição de empréstimo será gerada. + Do contrário, as informações financeiras do cliente serão enviadas ao `mortgageProcessingAgent` pelo prompt `processApplication`. O agente aplica uma função de calculadora de empréstimos, bem como uma função de pesquisa do Multiple Listing Service (MLS) para pesquisar uma tabela do DynamoDB e avaliar as informações do cliente com relação à propriedade do MLS especificada na entrada. Além disso, o agente busca informações em uma base de conhecimento, que contém o “Guia de vendas da Fannie Mae”. O agente usa todas essas informações para gerar uma resposta analisando a elegibilidade do cliente para o valor do empréstimo solicitado. # Histórico de documentos do Guia do usuário do Amazon Bedrock + **Última atualização da documentação:** 26 de novembro de 2025 A tabela a seguir descreve as alterações importantes em cada versão do Amazon Bedrock. Para receber notificações sobre atualizações dessa documentação, é possível inscrever-se em um feed RSS. | Alteração | Descrição | Data | | --- |--- |--- | | [Suporte à API Converse para inferência em lote](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-create.html) | Agora você pode usar o formato da API Converse para dados de entrada de inferência em lote. Ao criar um trabalho de inferência em lote, defina o tipo de invocação do modelo como Converse para usar um formato de solicitação consistente em todos os modelos. | 27 de fevereiro de 2026 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/fine-tuning-openai-apis.html) | Foi adicionado suporte para ajustar modelos de peso aberto usando -compatible. OpenAI APIs Agora você pode criar, monitorar e gerenciar trabalhos de ajuste fino de reforço para modelos de peso aberto por meio de endpoints familiares do OpenAI SDK, incluindo API de arquivos, trabalhos de ajuste fino e inferência. APIs APIs | 17 de fevereiro de 2026 | | [Lista atualizada de modelos compatíveis com níveis de serviço](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html) | Lista atualizada de modelos compatíveis com níveis de serviço prioritários e flexíveis | 31 de dezembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda-optimize-blueprint-info.html) | O Amazon Bedrock Data Automation agora oferece suporte à otimização de instruções de projeto para documentos. Melhore a precisão da saída personalizada da Data Automation fornecendo exemplos de ativos de conteúdo com rótulos de verdade, permitindo que você obtenha precisão pronta para produção de documentos em minutos sem treinamento de modelos. | 18 de dezembro de 2025 | | [Novas políticas gerenciadas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | O Amazon Bedrock adicionou as seguintes políticas gerenciadas de IAM para o Amazon Bedrock Mantle: AmazonBedrockMantleFullAccess,,. AmazonBedrockMantleReadOnly AmazonBedrockMantleInferenceAccess O Amazon Bedrock Mantle fornece endpoints de API compatíveis com OpenAI para inferência de modelos. | 3 de dezembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-mantle.html) | O Amazon Bedrock agora oferece suporte a endpoints de API OpenAI compatíveis, incluindo API de respostas e API de conclusão de bate-papo. Esses endpoints permitem inferência assíncrona para cargas de trabalho de longa duração, gerenciamento de conversas com estado sem passagem manual de histórico e integração simplificada do uso de ferramentas para fluxos de trabalho agentes. Migre os aplicativos existentes com o mínimo de alterações de código atualizando seu URL base e sua chave de API. | 3 de dezembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/reinforcement-fine-tuning.html) | Foi adicionado um novo ajuste fino de reforço para melhorar o desempenho do modelo básico por meio de sinais de feedback. | 3 de dezembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-service-tiers.html) | Foi adicionado um novo nível de serviço “Reservado” para inferência do Bedrock. | 26 de novembro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-claude.html) | O Amazon Bedrock agora oferece suporte a Anthropic Claude Opus 4.5. | 24 de novembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-enforcements.html) | Agora você pode compartilhar grades de proteção entre contas dentro de uma AWS organização. | 21 de novembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda-using-api.html) | O Amazon Bedrock Data Automation agora oferece suporte à invocação síncrona. | 20 de novembro de 2025 | | [Suporte de modelo atualizado para importação de modelos personalizados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | A importação de modelos personalizados agora oferece suporte aos modelos OpenAI GPT-OSS. | 19 de novembro de 2025 | | [Suporte aprimorado de casos de uso de codificação para o nível Standard](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) | O nível Standard do Amazon Bedrock Guardrails agora oferece suporte aprimorado para casos de uso de codificação. Filtros de conteúdo, ataques imediatos e tópicos negados foram atualizados para lidar melhor com solicitações e respostas relacionadas ao código sem exigir alterações nas configurações existentes. Foi adicionada documentação abrangente de suporte ao domínio de código e detecção imediata de vazamentos para o nível Standard. | 19 de novembro de 2025 | | [Recurso atualizado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service-tiers-inference.html) | Foram adicionados novos níveis de serviço, prioridade e flexibilidade para inferência sob demanda | 18 de novembro de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | O Amazon Bedrock agora tem suporte na África (Cidade do Cabo), Ásia-Pacífico (Nova Zelândia), Oeste do Canadá (Calgary), México (Central) e Oriente Médio (Bahrein). | 18 de novembro de 2025 | | [Recurso atualizado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-vector-stores.html) | Foi adicionada uma observação sobre o uso do dicionário “inglês” em vez do dicionário “simples” para a pesquisa de texto do PostgreSQL na integração da Base de Conhecimento Aurora. | 31 de outubro de 2025 | | [Modelo em status legado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | O Claude 3.7 Sonnet da Anthropic agora está no status legado. Migre para o Claude Sonnet 4.5 antes de 28 de abril de 2026. | 30 de outubro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/stable-image-services.html) | Quatro novos Stability AI Image Services (outpaint e upscale) estão agora disponíveis com o Amazon Bedrock. | 28 de outubro de 2025 | | [Recurso atualizado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-submit.html) | Agora é possível usar um modelo previamente personalizado (ajustado ou destilado) como modelo de base para personalização adicional. | 16 de outubro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude Haiku 4.5 da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 15 de outubro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html) | Agora o acesso a todos os modelos de base do Amazon Bedrock está habilitado por padrão com as permissões corretas do IAM. | 15 de outubro de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region-support.html) | Agora as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock estão disponíveis com inferência entre regiões em cinco regiões adicionais: Ásia-Pacífico (Bangkok), Ásia-Pacífico (Kuala Lumpur), Ásia-Pacífico (Taipei), Israel (Tel Aviv) e Oriente Médio (Dubai). | 9 de outubro de 2025 | | [Política gerenciada atualizada](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | O Amazon Bedrock atualizou a política AmazonBedrockFullAccess gerenciada para permitir o acesso a todos os modelos básicos sem servidor por padrão. | 7 de outubro de 2025 | | [Atualização do suporte à inferência em lote para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Agora é possível usar inferência em lote no DeepSeek V3.1, Qwen3 32B (dense), Qwen3 235B A22B 2.507, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct e Qwen3 Coder 480B A35B Instruct. | 3 de outubro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html) | Agora é possível usar o Cohere Embed v4 da Cohere com o Amazon Bedrock. | 2 de outubro de 2025 | | [Atualização do suporte a modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Agora é possível importar modelos Qwen3 com a importação de modelos. | 30 de setembro de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/rerank-supported.html) | O modelo Cohere Rerank 3.5 da Cohere já está disponível na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia). | 30 de setembro de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region.html) | As Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock já estão disponíveis ao público na Ásia-Pacífico (Melbourne) e com inferência entre regiões. | 29 de setembro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude Sonnet 4.5 da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 29 de setembro de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Agora o Amazon Bedrock está disponível na Ásia-Pacífico (Tailândia), Ásia-Pacífico (Tailândia), Ásia-Pacífico (Taipei), Ásia-Pacífico (Malásia), Oriente Médio (EAU) e Israel (Tel Aviv). | 26 de setembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | O Amazon Bedrock Flows agora oferece suporte aos aprimoramentos de rastreamento do Flows e à funcionalidade de nós de DoWhile loop. | 26 de setembro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude Sonnet 4.5 da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 25 de setembro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/stable-image-services.html) | O Stability AI Image Services agora está disponível no Amazon Bedrock. | 18 de setembro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-model-supported.html) | Agora o Llama 3.3 70B Instruct da Meta está disponível para ajuste fino e o pré-treinamento contínuo está disponível no Amazon Bedrock. | 15 de setembro de 2025 | | [Nova região com suporte a barreiras de proteção](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supporte.html) | As Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock já estão disponíveis na região Ásia-Pacífico (Jacarta). | 11 de setembro de 2025 | | [Novo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-marengo.html) | TwelveLabs Marengo Embed 2.7agora é compatível com a [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)API. | 9 de setembro de 2025 | | [Novo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys-permissions.html) | Agora você pode usar a chave de condição `bedrock:bearerTokenType` com a ação `bedrock:CallWithBearerToken`. | 4 de setembro de 2025 | | [Novo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started-mortgage-flow.html) | Você pode se familiarizar com a criação de recursos do Amazon Bedrock experimentando um tutorial para configurar facilmente um fluxo de hipoteca Amazon Bedrock com modelos. CloudFormation | 2 de setembro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-openai-batch.html) | Agora é possível usar a API Batch da OpenAI. | 27 de agosto de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | A automação de dados do Amazon Bedrock agora está disponível em AWS GovCloud (Oeste dos EUA). | 25 de agosto de 2025 | | [Novos idiomas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | A Automação de Dados do Amazon Bedrock agora permite extração de dados de documentos em português, francês, italiano, espanhol e alemão. | 25 de agosto de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/count-tokens.html) | Agora é possível estimar a contagem de tokens para alguns modelos. | 21 de agosto de 2025 | | [Expansão de região para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora o TwelveLabs Pegasus 1.2 da TwelveLabs está disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Ásia-Pacífico (Seul). | 14 de agosto de 2025 | | [Adição de suporte a Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | As Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock já estão disponíveis na região Oeste dos EUA (N. da Califórnia). | 11 de agosto de 2025 | | [Modelos novos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o gpt-oss-20b e o gpt-oss-120b da OpenAI com o Amazon Bedrock. | 5 de agosto de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-automated-reasoning-checks.html) | As Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock agora permitem verificações com raciocínio automatizado para validar a precisão das respostas do modelo de base. | 5 de agosto de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | O Amazon Bedrock já está disponível na região Ásia-Pacífico (Melbourne). | 31 de julho de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora você pode usar o Anthropic Claude Opus 4.1 com o Amazon Bedrock. | 31 de julho de 2025 | | [Adição de suporte à inferência em lote para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Agora é possível usar inferência em lote no perfil de inferência US Amazon Nova Premier. | 29 de julho de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | O Amazon Bedrock já está disponível na região Oeste dos EUA (N. da Califórnia). | 28 de julho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | A automação de dados do Amazon Bedrock agora oferece suporte DOC/DOCX aos tipos de arquivo H.265 | 28 de julho de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | A Automação de Dados do Amazon Bedrock está disponível na Europa (Frankfurt), Europa (Londres), Europa (Irlanda), Ásia-Pacífico (Mumbai) e Ásia-Pacífico (Sydney). | 16 de julho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/import-with-create-custom-model.html) | Agora você pode importar Amazon Nova modelos SageMaker treinados por IA para o Amazon Bedrock como modelos personalizados. | 16 de julho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/deploy-custom-model-on-demand.html) | Agora é possível implantar modelos personalizados para inferência sob demanda no Amazon Bedrock. Esse recurso permite que você implante modelos personalizados para pay-per-token inferência sem taxa de transferência provisionada. | 16 de julho de 2025 | | [Modelos novos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o TwelveLabs Pegasus 1.2 e o TwelveLabs Marengo Embed 2.7 da TwelveLabs com o Amazon Bedrock. | 15 de julho de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora você pode usar Anthropic Claude 3.7 Sonnet em AWS GovCloud (Oeste dos EUA). | 7 de julho de 2025 | | [Novas políticas gerenciadas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | O Amazon Bedrock adicionou as seguintes políticas gerenciadas de IAM: AmazonBedrockLimitedAccess, AmazonBedrockMarketplaceAccess. | 7 de julho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys.html) | Agora o Amazon Bedrock permite a criação de chaves de API para facilitar a autenticação e fazer chamadas à API do Amazon Bedrock. | 7 de julho de 2025 | | [Expansão de região para o Roteamento inteligente de prompts](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | O roteamento rápido inteligente agora é suportado em AWS GovCloud (Oeste dos EUA) e AWS GovCloud (Leste dos EUA). | 3 de julho de 2025 | | [Adição de suporte à inferência em lote para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Agora é possível usar a inferência em lote nos modelos Llama 4 Scout 17B Instruct e Llama 4 Maverick 17B Instruct da Meta. | 3 de julho de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-supported.html) | O Gerenciamento de Prompts já está disponível nas regiões Europa (Milão), Europa (Milão), Europa (Espanha), Ásia-Pacífico (Hyderabad) e Ásia-Pacífico (Osaka). | 1.º de julho de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-supported.html) | O recurso Fluxos do Amazon Bedrock já está disponível nas regiões Europa (Milão), Europa (Milão), Europa (Espanha), Ásia-Pacífico (Hyderabad) e Ásia-Pacífico (Osaka). | 1.º de julho de 2025 | | [Expansão de região para as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | O Amazon Bedrock Knowledge Bases agora é suportado nas Região da AWS regiões Ásia-Pacífico (Hyderabad), Ásia-Pacífico (Osaka), Europa (Milão) e Europa (Espanha). | 26 de junho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-tiers.html) | As Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock permitem níveis de proteção, que oferecem opções de desempenho e idioma para filtros de conteúdo (texto), ataques de prompt e políticas de tópicos negados. | 23 de junho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-nodes.html) | (Versão prévia) Execute código diretamente em seu fluxo do Amazon Bedrock com nós de código inline. | 19 de junho de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-create-async.html) | (Versão prévia) Execute fluxos do Amazon Bedrock por períodos mais longos com execuções de fluxo. | 19 de junho de 2025 | | [Novo tutorial](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agent-tutorial.html) | Adição de um tutorial para criar um agente simples do Amazon Bedrock. | 28 de maio de 2025 | | [Disponibilidade de novos modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude Sonnet 4 e o Claude Opus 4 com o Amazon Bedrock. | 22 de maio de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Agora a Automação de Dados do Amazon Bedrock oferece suporte a saída personalizada para vídeos. | 19 de maio de 2025 | | [Adição de suporte a esquemas para vídeo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/creating-blueprint-video.html) | Agora a BDA oferece suporte a esquemas para vídeo. | 16 de maio de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-cross-region.html) | Agora as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock oferecem suporte à inferência entre regiões. | 13 de maio de 2025 | | [Suporte incluído para importação de modelos personalizados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Agora é possível usar a importação de modelos personalizados para o Qwen2, Qwen2.5, Qwen2-vl e Qwen2.5-vl. | 12 de maio de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Agora a Automação de Dados do Amazon Bedrock oferece suporte a esquemas personalizados para arquivos de áudio. | 5 de maio de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Llama 4 Scout 17B Instruct e o Llama 4 Maverick 17B Instruct da Meta com o Amazon Bedrock. | 28 de abril de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Writer Palmyra X4 e o Writer Palmyra X5 com o Amazon Bedrock. | 28 de abril de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference-call.html) | Agora você pode referenciar imagens e documentos armazenados no Amazon S3 ao usar o InvokeModel e o Converse APIs com e. Amazon Nova Lite Amazon Nova Pro A inclusão de imagens, documentos e vídeos armazenados no S3 com eles agora também APIs é suportada com perfis de inferência. | 25 de abril de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Agora a Automação de Dados do Amazon Bedrock oferece suporte a roteamento de modalidades e hiperlinks. | 25 de abril de 2025 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html) | O Roteamento inteligente de prompts do Amazon Bedrock já está disponível ao público. | 22 de abril de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html) | Agora as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock oferecem suporte a campos adicionais de metadados fornecidos pelo usuário para o Amazon Aurora e recursos aprimorados de pesquisa híbrida para armazenamento de vetores do MongoDB. | 10 de abril de 2025 | | [Expansão de região para importação de modelos personalizados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | A importação de modelos personalizados já está disponível na região Europa (Frankfurt). | 9 de abril de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Pixtral Large (25.02) com o Amazon Bedrock. | 8 de abril de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-harmful-content-handling-options.html) | Novas opções para lidar com conteúdo nocivo detectado pelo Amazon Bedrock. | 7 de abril de 2025 | | [Expansão de região para inferência em lote](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | A inferência em lote agora suportaAmazon Nova Lite,Amazon Nova Pro, e Amazon Nova Micro em AWS GovCloud (Oeste dos EUA). | 04 de abril de 2025 | | [Expansão de região para inferência em lote](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Agora é possível usar inferência em lote no Claude 3.5 Sonnet v2 da família Anthropic Claude na Ásia-Pacífico (Mumbai), Ásia-Pacífico (Hyderabad), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Sydney), Ásia-Pacífico (Seul), Ásia-Pacífico (Seul) e Ásia-Pacífico (Osaka) e o Amazon Titan Text Embeddings V2 na Europa (Estocolmo), Europa (Milão) e Europa (Espanha). | 2 de abril de 2025 | | [Adição de suporte a throughput provisionado para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível usar throughput provisionado no Amazon Nova Canvas, bem como em janelas de contexto de 24 mil para o Amazon Nova Lite, o Amazon Nova Micro e o Amazon Nova Pro. | 2 de abril de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-osm-permissions-prereq.html) | O Amazon Bedrock Knowledge Bases agora oferece suporte a clusters OpenSearch gerenciados como um armazenamento vetorial ao criar uma base de conhecimento. | 27 de março de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-templates.html) | Agora você pode usar modelos de fluxo para começar a usar o recurso Fluxos do Amazon Bedrock. | 27 de março de 2025 | | [Mudança de nome de recurso](#doc-history) | [O Amazon Bedrock Studio, renomeado para Amazon Bedrock no Sagemaker Unified Studio, agora está disponível no Amazon Unified Studio. SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html) | 25 de março de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-permissions.html#guardrails-permissions-id) | Agora é possível impor solicitações de inferência do modelo do Amazon Bedrock para usar barreiras de proteção específicas por meio de uma nova chave de condição do IAM. | 18 de março de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | O Amazon Bedrock já está disponível na Europa (Milão) e Europa (Espanha). | 14 de março de 2025 | | [Suporte expandido para recursos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-generate-query.html) | As Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock agora permitem o uso de inferência entre regiões com recuperação de dados estruturados. | 13 de março de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-routing.html) | O Amazon Bedrock agora permite o uso de roteadores de prompts configurados em versão prévia com o Roteamento inteligente de prompts. | 13 de março de 2025 | | [Suporte a recursos expandido para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível usar throughput provisionado no Llama 3.2 1B Instruct, Llama 3.2 3B Instruct, Llama 3.2 11B Instruct e Llama 3.2 90B Instruct no Oeste dos EUA (Oregon). | 13 de março de 2025 | | [Adição de suporte a bases de conhecimento para modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-configure-reasoning.html) | Agora as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock permitem usar os modelos de raciocínio Claude 3.7 Sonnet da Anthropic e DeepSeek-R1. | 12 de março de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o DeepSeek-R1 com o Amazon Bedrock. | 10 de março de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-computer-use.html) | Agora é possível configurar um agente do Amazon Bedrock Agent para concluir tarefas com ferramentas Computer Use. | 10 de março de 2025 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-build-graphs.html) | Agora o GraphRAG para as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock está disponível ao público com recursos adicionais. | 07 de março de 2025 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bda.html) | Agora a Automação de Dados do Amazon Bedrock oferece maior precisão e inferência entre regiões (CRIS). | 3 de março de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | O Amazon Bedrock já está disponível na região Europa (Estocolmo). | 27 de fevereiro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/sessions.html) | Agora você pode usar o gerenciamento de sessões do Amazon Bedrock APIs para gerenciar o estado de aplicativos generativos de IA criados com estruturas de código aberto. | 27 de fevereiro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3.7 Sonnet com o Amazon Bedrock. | 24 de fevereiro de 2025 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bedrock_region) | O Amazon Bedrock já está disponível nas regiões Ásia-Pacífico (Hyderabad) e Ásia-Pacífico (Osaka). | 21 de fevereiro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Cohere Embed English e o Cohere Embed Multilingual com o Amazon Bedrock. | 24 de janeiro de 2025 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Luma Ray v2 com o Amazon Bedrock. | 23 de janeiro de 2025 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-multi-turn-invocation.html) | Agora é possível conversar com um nó de agente em um fluxo do Amazon Bedrock. | 22 de janeiro de 2025 | | [Atualização do suporte a modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível usar o Llama 3.3 70B Instruct para inferência em lote nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon). | 23 de dezembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Agora é possível usar o Llama 3.3 70B Instruct para inferência em lote nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon). | 23 de dezembro de 2024 | | [Modelos novos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Llama 3.3 70B Instruct e o Stable Diffusion 3.5 com o Amazon Bedrock. | 19 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | Agora é possível aplicar as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock a entradas em francês e espanhol. | 9 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | Agora é possível executar inferência em lote com um perfil de inferência. | 06 de dezembro de 2024 | | [Atualização das políticas gerenciadas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | As permissões do Amazon Bedrock Marketplace foram adicionadas às AmazonBedrockFullAccess políticas AmazonBedrockReadOnly AWS gerenciadas. | 4 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/amazon-bedrock-marketplace.html) | Agora é possível implantar um modelo do Amazon Bedrock Marketplace e executar inferências com o modelo. | 4 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-build-structured.html) | Agora é possível conectar bases de conhecimento a armazenamentos de dados estruturados e gerar consultas SQL nas Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock. | 4 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html) | Agora é possível analisar dados multimodais que contêm imagens com o analisador da Automação de Dados do Amazon Bedrock ou um modelo de base nas Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock. | 4 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-mmfilter.html) | Agora as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock podem ajudar a filtrar imagens nocivas usando filtros de conteúdo de imagem. | 4 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-multi-agent-collaboration.html) | Agora os Agentes do Amazon Bedrock oferecem suporte à colaboração multiagente, o que permite que vários agentes do Amazon Bedrock planejem e resolvam tarefas complexas de forma colaborativa. | 3 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-distillation.html.html) | Agora é possível transferir conhecimentos de um modelo maior e mais inteligente (conhecido como instrutor) para um modelo menor, mais rápido e econômico (conhecido como aprendiz) e usar o modelo aprendiz destilado para seu caso de uso específico. | 3 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar modelos otimizados para latência da Meta e da Anthropic no Amazon Bedrock. | 2 de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-retrieve.html) | Agora é possível aplicar barreiras de proteção ao recuperar resultados de uma fonte de dados nas Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock. | 1.º de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-retrieve-generate.html) | Agora você pode usar RetrieveAndGenerateStream uma versão de streaming do RetrieveAndGenerate, nas Bases de Conhecimento Amazon Bedrock. | 1.º de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Agora é possível aplicar um filtro de recuperação com base em uma consulta do usuário e em um esquema de metadados nas bases de conhecimento do Amazon Bedrock. | 1.º de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/rerank.html) | Agora é possível usar um modelo reclassificador para reclassificar a relevância dos documentos de origem com base em uma consulta do usuário. | 1.º de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-direct-ingestion.html) | Agora é possível ingerir alterações de documentos diretamente em uma base de conhecimento em uma única etapa. | 1.º de dezembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-data-source-connector.html) | Agora é possível conectar a base de conhecimento a uma fonte de dados personalizada. | 1.º de dezembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/features-regions.html) | Agora é possível usar os recursos Agentes do Amazon Bedrock, Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock, Gerenciamento de Prompts e Fluxos do Amazon Bedrock na região Europa (Zurique). | 22 de novembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-supported.html) | Agora é possível usar o recurso Fluxos do Amazon Bedrock nas regiões Leste dos EUA (Ohio), Ásia-Pacífico (Seul), Canadá (Central), Europa (Londres) e América do Sul (São Paulo). | 22 de novembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-supported.html) | Agora é possível usar o Gerenciamento de Prompts público nas regiões Leste dos EUA (Ohio), Ásia-Pacífico (Seul), Canadá (Central), Europa (Londres) e América do Sul (São Paulo). | 22 de novembro de 2024 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | O recurso Fluxos do Amazon Bedrock agora está disponível ao público no Amazon Bedrock. | 22 de novembro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) | Agora as Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock oferecem suporte a incorporações binárias. | 21 de novembro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-optimize.html) | Agora o Gerenciamento de Prompts do Amazon Bedrock oferece suporte à otimização de prompts. | 20 de novembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-regions) | Agora você pode usar o Amazon Bedrock em AWS GovCloud (Leste dos EUA) e na Europa (Zurique). | 11 de novembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html#kb-supported-regions) | Agora é possível usar Bases de Conhecimento do Amazon Bedrock na região Leste dos EUA (Ohio). | 8 de novembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-trace.html) | Agora é possível visualizar o rastreamento de um fluxo para rastrear as entradas e saídas de cada nó. | 7 de novembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows-guardrails.html) | Agora é possível incluir barreiras de proteção para uma base de conhecimento ou um nó de prompt em um fluxo. | 7 de novembro de 2024 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management.html) | Agora o Gerenciamento de Prompts está disponível ao público no Amazon Bedrock. | 7 de novembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html#inference-profiles-support-user) | Agora é possível criar perfis de inferência de aplicação na Ásia-Pacífico (Singapura) e Ásia-Pacífico (Seul). | 6 de novembro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles-support.html#inference-profiles-support-system) | Perfis de inferência entre regiões foram adicionados para os modelos Claude da Anthropic e Llama da Meta. | 6 de novembro de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3.5 Haiku da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 4 de novembro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-profiles.html) | Agora é possível criar perfis de inferência de aplicação para executar inferência do modelo e usá-los para monitorar custos e métricas. | 1.º de novembro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-create.html) | Agora é possível incluir parâmetros de inferência específicos do modelo ao definir um prompt no Gerenciamento de Prompts ou em um nó de prompt em um fluxo. | 31 de outubro de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3.5 Sonnet v2 da Anthropic com o Amazon Bedrock. Você também pode usar ferramentas Computer Use com o Claude 3.5 Sonnet v2 da Anthropic. | 22 de outubro de 2024 | | [Política gerenciada atualizada](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Permissões somente de leitura para importação de modelos personalizados foram adicionadas à política AmazonBedrockReadOnly AWS gerenciada. | 21 de outubro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-create.html) | O campo `topK` não é mais compatível no objeto `inferenceConfiguration` ao criar um prompt no Gerenciamento de Prompts. | 21 de outubro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html) | Os playgrounds de texto e bate-papo agora estão mesclados em um Chat/text playground no console Amazon Bedrock. | 21 de outubro de 2024 | | [Atualização de recurso](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html) | Os playgrounds de texto e bate-papo agora estão mesclados em um Chat/text playground no console Amazon Bedrock. | 21 de outubro de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-supported.html) | A inferência em lote já está disponível na região Ásia-Pacífico (Seul). | 7 de outubro de 2024 | | [Novas regiões compatíveis](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora você pode usar o Amazon Bedrock na AWS região Leste dos EUA (Ohio) e Ásia-Pacífico (Seul). | 1.º de outubro de 2024 | | [Modelo em status legado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | O Claude Opus 4 da Anthropic agora está no status legado. Migre para o Claude Opus 4.1 antes de 31 de maio de 2026. | 1.º de outubro de 2024 | | [Modelos novos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar os modelos Llama 3.2 1B Instruct, Llama 3.2 3B Instruct, Llama 3.2 11B Instruct e Llama 3.2 90B Instruct da Meta com o Amazon Bedrock. | 25 de setembro de 2024 | | [Recurso novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-titan-embed-text.html) | Agora é possível usar incorporações binárias com o modelo do Titan Text Embeddings V2 no Amazon Bedrock | 25 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/monitoring-guardrails-cw-metrics.html) | Agora você pode monitorar guardrails com CloudWatch métricas no Amazon Bedrock. | 24 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Agora é possível avaliar um perfil de inferência usando a avaliação de modelo. | 24 de setembro de 2024 | | [Modelos novos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar Jamba 1.5 Large da AI21 Labs e Jamba 1.5 Mini da AI21 Labs com o Amazon Bedrock. | 23 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Agora é possível utilizar um perfil de inferência ao usar um prompt no Gerenciamento de Prompts ou ao incluir um prompt em um fluxo. | 23 de setembro de 2024 | | [Maior suporte a modelos para throughput provisionado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível comprar throughput provisionado para modelos Claude 3.5 Sonnet da Anthropic na região Oeste dos EUA (Oregon). | 23 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/monitoring-eventbridge.html) | Agora você pode monitorar as mudanças de status em trabalhos de inferência em lote usando a Amazon EventBridge. | 18 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference-create.html) | Agora é possível enviar arquivos de um bucket do S3 pertencente a outra conta para um trabalho de inferência em lote. | 16 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-vpc.html) | Agora é possível usar uma VPC ao enviar um trabalho de inferência em lote. | 16 de setembro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Agora é possível usar um perfil de inferência ao gerar respostas com base nos resultados consultados em uma base de conhecimento e ao analisar uma fonte de dados. | 11 de setembro de 2024 | | [Conteúdo atualizado](#doc-history) | Títulos de tópicos atualizados e conteúdo reorganizado para melhorar a legibilidade. Se você quiser fornecer feedback sobre essas mudanças, use o link [Fornecer feedback](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html). | 4 de setembro de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar os modelos Stable Image Ultra, Stable Diffusion 3 Large e Stable Image Core com o Amazon Bedrock. | 4 de setembro de 2024 | | [Política gerenciada atualizada](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Permissões somente para leitura do perfil de inferência foram adicionadas à política gerenciada AmazonBedrockReadOnly AWS. | 27 de agosto de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cross-region-inference.html) | Agora é possível usar a inferência entre regiões usando perfis de inferência para aumentar o throughput. | 27 de agosto de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/agents-userconfirmation.html) | Agora é possível solicitar a confirmação dos usuários da sua aplicação antes de invocar o perfil do grupo de ação de agentes do Amazon Bedrock. | 26 de agosto de 2024 | | [Política gerenciada atualizada](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html#security-iam-awsmanpol-AmazonBedrockReadOnly) | Permissões somente de leitura para inferência em lote (trabalho de invocação de modelo), Amazon Bedrock Guardrails e avaliação do modelo Amazon Bedrock foram adicionadas à política gerenciada. AmazonBedrockReadOnly AWS | 21 de agosto de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference.html) | A invocação assíncrona do modelo com vários prompts com inferência em lote agora está disponível ao público em geral. | 21 de agosto de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/batch-inference.html) | Agora é possível executar a inferência de modelos em vários prompts de forma assíncrona usando a inferência em lote. | 16 de agosto de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Amazon Titan Image Generator G1 V2 com o Amazon Bedrock. | 6 de agosto de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora você pode usar os modelos 8B e 70B do Meta Llama 3 Instruct na AWS região AWS GovCloud (Oeste dos EUA). | 1.º de agosto de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/copy-model.html) | Agora é possível copiar modelos personalizados para outras regiões no Amazon Bedrock. | 1.º de agosto de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/share-model.html) | Agora é possível compartilhar modelos personalizados com outras contas no Amazon Bedrock. | 1.º de agosto de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o modelo Mistral Large 2 (24.07) da Mistral AI com o Amazon Bedrock. | 24 de julho de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar os modelos Llama 3.1 Instruct da Meta com o Amazon Bedrock. | 23 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/br-studio.html) | Agora é possível usar os recursos Gerenciamento de Prompts e Fluxos do Amazon Bedrock com o Amazon Bedrock Studio. | 22 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/flows.html) | Agora você pode agrupar diferentes recursos do Amazon Bedrock em um fluxo de trabalho para end-to-end soluções. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management.html) | Agora é possível criar e salvar prompts para reutilizá-los em diferentes fluxos de trabalho. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-session-state.html#session-state-kb) | Agora é possível modificar as configurações de consultas durante o runtime para bases de conhecimento anexadas a um agente. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-chunking-parsing.html) | O Amazon Bedrock agora oferece [fragmentação semântica e hierárquica e análise avançada](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-chunking-parsing.html) de mais do que texto padrão. Também é possível usar a função do Lambda para transformações de dados personalizadas. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | O Amazon Bedrock agora oferece [decomposição de consultas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) para dividir consultas complexas em subconsultas menores e mais gerenciáveis. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html) | Agora você pode [se conectar e rastrear seus dados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/data-source-connectors.html) armazenados no Confluence, no Salesforce e em sua base de conhecimento. SharePoint Você também pode se conectar e rastrear a web. URLs | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-code-interpretation.html) | Agora é possível usar a interpretação de código no Amazon Bedrock para gerar, executar e solucionar problemas de código em um ambiente de teste seguro. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-memory.html) | Agora é possível usar a memória para que os agentes retenham o contexto conversacional em várias sessões. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-independent-api.html) | Agora é possível usar uma API independente para chamar suas barreiras de proteção no Amazon Bedrock. | 10 de julho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-contextual-grounding-check.html) | Agora é possível usar verificações de base contextual com barreiras de proteção. | 10 de julho de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-supported.html) | O Amazon Bedrock Agents já está disponível nas regiões Canadá (Central) (ca-central-1), Europa (Londres) (eu-west-2) e América do Sul (São Paulo) (sa-east-1). | 28 de junho de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o AI21 Jamba-Instruct com o Amazon Bedrock. | 25 de junho de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-supported.html) | O Amazon Bedrock Guardrails já está disponível nas regiões Canadá (Central) (ca-central-1), Europa (Londres) (eu-west-2) e América do Sul (São Paulo) (sa-east-1). | 21 de junho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html#chat-playground) | Agora é possível incluir documentos no [Playground de chats](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/playgrounds.html#chat-playground) ou ao [usar a API Conversation](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference.html). | 21 de junho de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3.5 Sonnet com o Amazon Bedrock. | 20 de junho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-embed.html) | Os modelos Embed da Cohere agora são compatíveis com os tipos de incorporação int8 e binária na resposta. | 20 de junho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-use-converse-api.html) | Agora é possível usar barreiras de proteção com a API Converse. | 18 de junho de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | O Amazon Bedrock já está disponível nas regiões Canadá (Central) (ca-central-1), Europa (Londres) (eu-west-2) e América do Sul (São Paulo) (sa-east-1). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 13 de junho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html) | Agora é possível visualizar informações no rastreamento sobre se os resultados do grupo de ação do agente foram enviados para serem tratados por uma função do Lambda ou se o controle foi devolvido ao desenvolvedor do agente. | 13 de junho de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Opus com o Amazon Bedrock. | 7 de junho de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/conversation-inference.html) | Agora é possível usar a API Converse para criar aplicações conversacionais. | 30 de maio de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/tool-use.html) | Agora é possível usar ferramentas com os modelos do Amazon Bedrock. | 30 de maio de 2024 | | [Maior suporte a modelos para incorporação de fontes de dados no Amazon Bedrock Knowledge Bases](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Agora é possível usar o modelo do Amazon Titan Text Embeddings V2 para incorporar as fontes de dados no Amazon Bedrock Knowledge Bases. | 30 de maio de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Mistral Small com o Amazon Bedrock. | 24 de maio de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-create.html) | Agora é possível usar barreiras de proteção com o agente no Amazon Bedrock. | 20 de maio de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-model-params.html) | Agora é possível modificar os parâmetros de inferência ao gerar respostas na recuperação da base de conhecimento. | 9 de maio de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html) | Agora é possível usar o modelo Amazon Titan Text Premier com o Amazon Bedrock. | 7 de maio de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/br-studio.html) | Versão prévia do Amazon Bedrock Studio. | 7 de maio de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-alias-manage.html) | Agora é possível associar um throughput provisionado com um alias do agente no Amazon Bedrock. | 2 de maio de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | O Amazon Bedrock já está disponível nas regiões Europa (Irlanda) (eu-west-1) e Ásia-Pacífico (Mumbai) (ap-south-1). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 1º de maio de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup.html) | Agora é possível selecionar o MongoDB Atlas como fonte de índice de vetores no Amazon Bedrock Knowledge Bases. | 1º de maio de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-embedding-models.html) | Agora é possível usar o modelo Incorporador de Texto do Titan v2 com o Amazon Bedrock. | 30 de abril de 2024 | | [Maior suporte a modelos para throughput provisionado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível comprar throughput provisionado para o Jurassic-2 Ultra da AI21 Labs. | 30 de abril de 2024 | | [Modelos novos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar modelos Command R da Cohere e Command R\$1 da Cohere com o Amazon Bedrock. | 29 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-customization-import-model.html) | Agora é possível importar um modelo personalizado no Amazon Bedrock. | 23 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-returncontrol.html) | No Amazon Bedrock Agents, agora é possível retornar as informações que um agente obtém de um usuário na resposta de [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html), em vez de enviá-las a uma função do Lambda. | 23 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-action-function.html) | No Amazon Bedrock Agents, agora é possível definir um grupo de ação pelos parâmetros exigidos do usuário. | 23 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-erag.html) | Agora é possível com conversar com seu documento usando o Amazon Bedrock. | 23 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-create.html) | Agora é possível selecionar entre várias fontes de dados no Amazon Bedrock Knowledge Bases. | 23 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) | Agora é possível usar o Amazon Bedrock Guardrails para implementar proteções que bloqueiem conteúdo prejudicial nas entradas e respostas do modelo com base nos casos de uso. | 23 de abril de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Opus da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 16 de abril de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | O Amazon Bedrock já está disponível na região Ásia-Pacífico (Sydney) (ap-southeast-2). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 9 de abril de 2024 | | [CloudFormation suporte para Amazon Bedrock Agents e bases de conhecimento Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/creating-resources-with-cloudformation.html) | Agora você pode configurar e gerenciar seus recursos do Amazon Bedrock Agents e do Amazon Bedrock Knowledge Bases com. CloudFormation | 5 de abril de 2024 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/bedrock-regions.html) | O Amazon Bedrock agora está disponível na região Europa (Paris) (eu-west-3). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 4 de abril de 2024 | | [Maior suporte a modelos para consultar bases de conhecimento no Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Haiku da Anthropic para gerar respostas da base de conhecimento. | 4 de abril de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Mistral Large com o Amazon Bedrock. | 3 de abril de 2024 | | [Maior suporte a modelos para consultar bases de conhecimento no Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Haiku da Anthropic para gerar respostas da base de conhecimento. | 3 de abril de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível comprar throughput provisionado para modelos de base sem compromisso. | 29 de março de 2024 | | [Maior suporte a modelos para throughput provisionado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/pt-supported.html) | Agora é possível comprar throughput provisionado para Claude 3 Sonnet da Anthropic, Claude 3 Haiku da Anthropic, Embed da Cohere em inglês e Embed da Cohere multilíngue. | 29 de março de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-create.html#kb-create-security-network) | Agora você pode criar uma política de acesso à rede no Amazon OpenSearch Serverless para permitir que sua base de conhecimento do Amazon Bedrock acesse uma coleção privada de pesquisa vetorial OpenSearch Serverless configurada com um endpoint VPC. | 28 de março de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-ds.html#kb-ds-metadata) | Agora é possível incluir metadados para seus documentos de origem no Amazon Bedrock Knowledge Bases e [filtrar os metadados durante a consulta da base de conhecimento](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html#kb-test-config-filters). | 27 de março de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html) | Agora é possível usar um modelo de prompt para personalizar o prompt enviado a um modelo ao consultar uma base de conhecimento e gerar respostas. | 26 de março de 2024 | | [Maior suporte a modelos para consultar bases de conhecimento no Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Sonnet da Anthropic para gerar respostas da base de conhecimento. | 25 de março de 2024 | | [Latência reduzida](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-optimize-performance.html) | Agora é possível otimizar a latência para casos de uso mais simples nos quais os agentes têm uma única base de conhecimento. | 20 de março de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Haiku da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 13 de março de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar o Claude 3 Sonnet da Anthropic com o Amazon Bedrock. | 4 de março de 2024 | | [Modelo novo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html) | Agora é possível usar modelos da Mistral AI com o Amazon Bedrock. | 1º de março de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-test.html) | Agora você pode personalizar a estratégia de pesquisa na Base de Conhecimento para lojas de vetores Amazon OpenSearch Serverless que contêm um campo de texto filtrável. | 28 de fevereiro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-image-models.html) | Agora é possível detectar imagens com uma marca d’água no Gerador de Imagens do Amazon Bedrock. | 14 de fevereiro de 2024 | | [AWS PrivateLink Suporte atualizado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/usingVPC.html) | Agora você pode usar AWS PrivateLink para criar endpoints VPC de interface para o serviço [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_Operations_Agents_for_Amazon_Bedrock.html) Agents Build-time. | 9 de fevereiro de 2024 | | [Atualização do perfil do IAM](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-permissions.html) | Agora é possível usar o mesmo perfil de serviço em todas as bases de conhecimento e usar perfis sem um prefixo predefinido. | 9 de fevereiro de 2024 | | [Modelo em status legado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | O Stable Diffusion XL v0.8 agora está no status legado. Migre para o Stable Diffusion XL v1.x antes de 30 de abril de 2024. | 2 de fevereiro de 2024 | | [Capítulo de exemplos de código adicionado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/service_code_examples.html) | O guia do Amazon Bedrock agora inclui exemplos de código em uma variedade de ações e cenários do Amazon Bedrock. | 25 de janeiro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-create.html) | O Amazon Bedrock Knowledge Bases agora oferece a opção entre uma conta de produção e uma conta de não produção quando você escolhe criar rapidamente uma loja vetorial Amazon OpenSearch Serverless no console. | 24 de janeiro de 2024 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html) | O Amazon Bedrock Agents agora permite visualizar rastreamentos em tempo real ao usar a janela de teste no console. | 18 de janeiro de 2024 | | [Maior suporte a modelos para incorporação de fontes de dados no Amazon Bedrock Knowledge Bases](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-supported.html) | O Amazon Bedrock Knowledge Bases agora permite o uso do Embed da Cohere em inglês e do Embed da Cohere multilíngue para incorporar as fontes de dados. | 17 de janeiro de 2024 | | [Maior suporte a modelos para o Amazon Bedrock Agents e a consultas a bases de conhecimento no Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-supported.html) | A geração de respostas do Amazon Bedrock Agents e Amazon Bedrock Knowledge Bases agora é compatível com o Claude 2.1 da Anthropic. | 27 de dezembro de 2023 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-service.html#bedrock-regions) | O Amazon Bedrock agora está disponível em AWS GovCloud (Oeste dos EUA) (us-gov-west-1). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 21 de dezembro de 2023 | | [Novo suporte a armazenamentos de vetores](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup-rds.html) | Agora é possível criar uma base de conhecimento em um cluster de banco de dados do Amazon Aurora. Para obter mais informações, consulte [Create a vector store in Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-setup-rds.html). | 21 de dezembro de 2023 | | [Novas políticas gerenciadas](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/security-iam-awsmanpol.html) | O Amazon Bedrock adicionou `AmazonBedrockFullAccess` para conceder aos usuários permissão para criar, ler, atualizar e excluir recursos e `AmazonBedrockReadOnly` para conceder aos usuários permissões somente leitura para todas as ações. | 12 de dezembro de 2023 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-evaluation.html) | Agora o Amazon Bedrock é compatível com a criação de trabalhos de avaliação de modelo usando métricas automáticas ou operadores humanos. | 29 de novembro de 2023 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html) | Agora é possível monitorar e personalizar [versões de modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html). | 29 de novembro de 2023 | | [Modelos novos do Titan](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html) | Os modelos novos do Titan incluem o Amazon Titan Image Generator G1 V1 e o Amazon Titan Multimodal Embeddings G1. Para obter mais informações, consulte [Modelos do Titan](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/titan-models.html). | 29 de novembro de 2023 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html) | Com o pré-treinamento contínuo, é possível ensinar novo conhecimento de domínio a um modelo. Para obter mais informações, consulte [Modelos personalizados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models-reference.html). | 28 de novembro de 2023 | | [Novo atributo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-api-query.html) | Agora você pode consultar bases de conhecimento por meio do [Retrieve](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_agent-runtime_Retrieve.html) e. [RetrieveAndGenerate](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_agent-runtime_RetrieveAndGenerate.html) APIs Para obter mais informações, consulte [Query a knowledge base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base-api-query.html). | 28 de novembro de 2023 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) | Lançamento geral do serviço de bases de conhecimento do Amazon Bedrock. Para obter mais informações, consulte [Base de conhecimento do Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html). | 28 de novembro de 2023 | | [Lançamento geral](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) | Lançamento geral do serviço Amazon Bedrock Agents. Para obter mais informações, consulte [Amazon Bedrock Agents](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html). | 28 de novembro de 2023 | | [Personalizar mais modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models.html) | Agora é possível personalizar modelos da Cohere e da Meta. Para obter mais informações, consulte [Modelos personalizados](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/custom-models-reference.html). | 28 de novembro de 2023 | | [Lançamentos de novos modelos](#doc-history) | Documentação atualizada para abranger os novos modelos da Meta e da Cohere. Para obter mais informações, consulte [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 13 de novembro de 2023 | | [Localização da documentação](#doc-history) | A documentação do Amazon Bedrock agora está disponível em [japonês](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) e [alemão](https://docs.aws.amazon.com/de_de/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 20 de outubro de 2023 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-service.html#bedrock-regions) | O Amazon Bedrock agora está disponível na Europa (Frankfurt) (eu-central-1). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 19 de outubro de 2023 | | [Expansão de região](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html#bedrock-regions) | O Amazon Bedrock já está disponível na Ásia-Pacífico (Tóquio) (ap-northeast-1). Para obter informações sobre endpoints, consulte [Amazon Bedrock endpoints and quotas](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html). | 3 de outubro de 2023 | | [Lançamento geral fechado](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) | Lançamento geral fechado do serviço Amazon Bedrock. Para obter mais informações, consulte [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html). | 28 de setembro de 2023 |