出典: Titan Image Generator G1 - 「さまざまな天候と衣装のイラスト」
注: このデモは、OpenWeatherMap のアカウントと、Weather サービスにアクセスするための API キーを持っていることが前提となります。このサービスは、OpenWeatherMap の無料プランで利用できます。続行する前に、サービスに適用されるライセンス条項を法務チームと確認し、使用事例が条項に準拠していることを確認してください。
このリポジトリには、Amazon Bedrock Agents のデモ用のコードが含まれています。
このデモでは、指定された場所に最適な服装を選択するのを支援できるエージェントを配置します。
標準的な展開では、大規模言語モデル (LLM) はトレーニング中に取得した「知識」のみを参照できます。そのため、現在の日時や気象状況の取得などの最新情報を生成するように求められた場合、モデルには幻覚を見る以外に選択肢がありません。
このデモでは、Amazon Bedrock Agents を使用して、LLM が日付、時刻、気象情報などのリアルタイム情報を活用できるようにするソリューションを作成します。ソリューションはこの情報を使用して、どのような服装を着るべきかを提案します。
このアーキテクチャは、任意の数の API またはデータ ソースで動作するように簡単に拡張できます。 Amazon Lambda 関数からデータに接続できる場合は、Amazon Bedrock Agents で使用できます。
これは SAM プロジェクトです。 SAM の使用を開始するには、ここを参照してください。
SAM CLI を使用してこのプロジェクトをデプロイします。
> sam build
> sam deploy --guided
プロジェクトがデプロイされると、情報の入力を求められます。
anthropic.claude-v2:1
です。デプロイ先のリージョンでこのモデルへのアクセスが有効になっていることを確認してください。)Agents
に移動します。OutfitAssistantAgent
エージェントを選択します。エージェントのパフォーマンスに満足している場合は、エージェントをデプロイし、独自のアプリケーション経由でアクセスできます。
Create Alias
を選択し、開発のどの時点でデプロイされたのかが明確になるように名前と説明を入力し、 Create Alias
を選択します。Agent overview
セクションに表示されるエージェント ID と、エージェント コンソール ページの下部にあるAliases
セクションに表示されるエイリアス ID が必要です。これらの ID はサービスによって生成され、使用した名前と同じではないことに注意してください。./test/agent_test.ipynb
にあります。 Agents for Amazon Bedrock API の詳細については、こちらを参照してください: (https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-api.html)。AWS Python SDK - Boto3 - については、こちらを参照してください。 (https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/bedrock-agent-runtime.html)エージェントを呼び出さずに Lambda 関数をテストするために、Lambda 関数内のテスト イベント設定ページに貼り付けることができる 3 つのテスト イベント JSON ファイルを提供しました。各テスト イベントは、エージェントから送信されるイベントとしてフォーマットされます。
./tests/lambda_event_location.json
./tests/lambda_event_time.json
./tests/lambda__event_weather.json
詳細については、「貢献」を参照してください。
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