このデモ チャット アシスタント アプリケーションは、Amazon Bedrock と AWS のサーバーレス GenAI ソリューションを使用した高度なチャット アシスタントの開発を中心としています。このソリューションでは、Amazon SageMaker 開発者ガイドと SageMaker インスタンスの価格設定の知識を利用するチャット アシスタントを示します。この Chat Assistant は、複雑なデータセットの処理と利用における Amazon Bedrock の能力と、自然言語を Amazon Athena クエリに変換する機能の一例として機能します。 LangChain や LLamaIndex などのオープンソース ツールを採用して、データ処理および取得機能を強化しています。この記事では、ストレージ用の Amazon S3、検索拡張世代 (RAG) をサポートするベクター ストアとしての Amazon Kendra、データ準備用の AWS Glue、効率的なクエリ用の Amazon Athena、サーバーレス コンピューティング用の Amazon Lambda など、さまざまな AWS リソースの統合についても強調しています。コンテナ管理には Amazon ECS が含まれます。これらのリソースを組み合わせることで、チャット アシスタントがドキュメントやデータベースからコンテンツを効果的に取得して管理できるようになり、洗練されたチャット アシスタント アプリケーションにおける Amazon Bedrock の可能性が示されています。
詳細な展開手順については、この APG 記事を参照してください。 RAG および ReAct プロンプトを使用して、高度な生成 AI チャットベースのアシスタントを開発します。
Agents for Amazon Bedrock を使用したチャット アシスタント ソリューションについては、以下を参照してください。
コード リポジトリには、次のファイルとフォルダーが含まれています。
assets
フォルダー – アーキテクチャ図、公開データセットなどのさまざまな静的アセットがここで利用可能ですcode/lambda-container
フォルダー – Lambda 関数で実行される Python コードcode/streamlit-app
フォルダー – ECS でコンテナー イメージとして実行される Python コードtests
フォルダー – AWS CDK コンストラクトを単体テストするために実行される Python ファイルcode/code_stack.py
– AWS リソースの作成に使用される AWS CDK 構築 Python ファイルapp.py
– ターゲット AWS アカウントに AWS リソースをデプロイするために使用される AWS CDK スタック Python ファイルrequirements.txt
– AWS CDK 用にインストールする必要があるすべての Python 依存関係のリストrequirements-dev.txt
– 単体テスト スイートを実行するために AWS CDK にインストールする必要があるすべての Python 依存関係のリストcdk.json
– リソースをスピンアップするために必要な値を提供する入力ファイル注: AWS CDK コードは、ソリューションのデプロイに L3 コンストラクトと AWS 管理の IAM ポリシーを使用します。
cdk ls
アプリ内のすべてのスタックをリストしますcdk synth
合成された CloudFormation テンプレートを出力しますcdk deploy
このスタックをデフォルトの AWS アカウント/リージョンにデプロイしますcdk diff
デプロイされたスタックと現在の状態を比較しますcdk docs
CDK ドキュメントを開く詳細については、「貢献」を参照してください。
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