amazon bedrock agents outfit assistant
1.0.0
출처: Titan Image Generator G1 - '다양한 날씨와 복장의 일러스트레이션'
참고: 데모에서는 OpenWeatherMap 계정과 날씨 서비스에 액세스하기 위한 API 키가 있어야 합니다. 이 서비스는 OpenWeatherMap 무료 플랜에서 사용할 수 있습니다. 계속 진행하기 전에 법무팀과 함께 서비스에 적용되는 라이선스 조건을 검토하고 사용 사례가 조건을 준수하는지 확인하세요.
이 리포지토리에는 Amazon Bedrock 에이전트 데모용 코드가 포함되어 있습니다.
이 데모에서는 주어진 위치에 이상적인 복장을 선택하는 데 도움을 줄 수 있는 에이전트를 배치합니다.
표준 배포에서 LLM(대형 언어 모델)은 훈련 중에 얻은 '지식'만 참조할 수 있습니다. 따라서 현재 날짜 및 시간과 같은 최신 정보를 생성하거나 기상 조건을 가져오라는 메시지가 표시되면 모델은 환각 외에 다른 대안이 없습니다.
이 데모에서는 Amazon Bedrock 에이전트를 사용하여 LLM이 날짜, 시간 및 날씨 정보를 포함한 실시간 정보를 활용할 수 있도록 하는 솔루션을 생성합니다. 솔루션은 이 정보를 사용하여 어떤 옷을 입을지 제안합니다.
이 아키텍처는 원하는 수의 API 또는 데이터 소스와 함께 작동하도록 쉽게 확장될 수 있습니다. Amazon Lambda 함수에서 데이터에 연결할 수 있으면 Amazon Bedrock 에이전트와 함께 사용할 수 있습니다.
이것은 SAM 프로젝트입니다. SAM을 시작하려면 여기를 참조하세요.
SAM CLI를 사용하여 이 프로젝트를 배포합니다.
> sam build
> sam deploy --guided
프로젝트가 배포되면 정보를 묻는 메시지가 표시됩니다.
anthropic.claude-v2:1 입니다. 배포하려는 지역에서 이 모델에 대한 액세스를 활성화했는지 확인하세요.)Agents 로 이동합니다.OutfitAssistantAgent 에이전트를 선택합니다.에이전트 성능에 만족한다면 에이전트를 배포하고 자체 애플리케이션을 통해 액세스할 수 있습니다.
Create Alias 선택하고 배포된 개발 시점을 명확하게 알 수 있도록 이름과 설명을 입력한 다음 Create Alias 선택합니다.Agent overview 섹션에 표시되는 에이전트 ID와 에이전트 콘솔 페이지 하단의 Aliases 섹션에 표시되는 별칭 ID가 필요합니다. 이러한 ID는 서비스에 의해 생성되며 사용한 이름과 동일하지 않습니다../test/agent_test.ipynb 에 에이전트를 호출하기 위한 샘플 Python 코드가 있습니다. Amazon Bedrock API용 에이전트에 대한 자세한 내용은 여기(https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-api.html)를 참조하고 AWS Python SDK - Boto3에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. (https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/bedrock-agent-runtime.html)에이전트를 호출하지 않고 Lambda 함수를 테스트하기 위해 Lambda 함수 내의 테스트 이벤트 구성 페이지에 붙여넣을 수 있는 세 가지 테스트 이벤트 JSON 파일을 제공했습니다. 각 테스트 이벤트는 에이전트에서 이벤트가 전송되는 형식으로 지정됩니다.
./tests/lambda_event_location.json./tests/lambda_event_time.json./tests/lambda__event_weather.json자세한 내용은 기여를 참조하세요.
이 라이브러리는 MIT-0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 라이센스 파일을 참조하십시오.
