agents for amazon bedrock sample feature notebooks

Agent for Amazon Bedrock 機能サンプル

このリポジトリには、Amazon Bedrock Agent の使用をデモする Jupyter ノートブックが含まれています。これらのノートブックは、Amazon Bedrock Agent のさまざまな機能を説明および紹介する YouTube ビデオおよびブログに対応しています。

ノート

1. preview-agent-code-interpreter.ipynb : コードインタープリター機能を備えた Amazon Bedrock Agent をセットアップして使用する方法を示します。
2. preview-agent-long-memory.ipynb : 長期メモリ機能を備えた Amazon Bedrock Agent を作成する方法を示します。

実証された機能

コードインタープリタエージェント

• コードインタープリターを使用した AWS Bedrock Agent のセットアップ
• Claude 3 Sonnet を基礎モデルとして使用するようにエージェントを構成する
• エージェントと対話して次のようなタスクを実行します。
  • フィボナッチ数列の計算
  • グラフのプロット
  • サンプルデータの分析と視覚化

長期記憶エージェント

• 長期メモリ機能を備えた AWS Bedrock エージェントの作成
• Claude 3 Haiku を基礎モデルとして使用する
• エージェントが複数のチャット セッションにわたって情報を保持する方法をデモンストレーションする

前提条件

• Amazon Bedrock にアクセスできる AWS アカウント
• リージョン内の必要なモデルへのアクセスを有効化 (Anthropic Claude 3 Sonnet および Haiku)
• Python 3.x
• ジュピターノートブック
• 必要な Python ライブラリ: boto3==1.34.144、matplotlib

設定

1. このリポジトリのクローンを作成します
2. 必要な Python ライブラリをインストールする
3. AWS 認証情報を設定する
4. Jupyter でノートブックを開き、その中の指示に従います。

使用法

各ノートブックには、Bedrock Agent の作成、操作、クリーンアップに関する段階的な手順が記載されています。コードと概念の説明が含まれているため、学習と実験の両方に適しています。

重要な注意事項

• これらのノートブックは、作成時にプレビュー段階にあった機能を使用します。使用する前に、Amazon Bedrock 機能の現在のステータスを確認してください。
• 作成されたリソースを削除し、不必要な料金を避けるために、各ノートブックの最後にあるクリーンアップ セルを忘れずに実行してください。

免責事項

このリポジトリのコードはデモ用です。これらのノートブックを独自の環境で実行する前に、Bedrock および関連サービスの AWS 料金を必ず理解してください。

安全

詳細については、「貢献」を参照してください。

ライセンス

このライブラリは、MIT-0 ライセンスに基づいてライセンスされています。 LICENSE ファイルを参照してください。