Crear AI Skills con Grounded by knowledge base Model connections

Este es el siguiente paso lógico después de crear una Grounded by knowledge base Model connection. Debe crear una AI Skill y conectarla a una Model connection Grounded desde Amazon Bedrock.

Un desarrollador profesional crea AI Skills para que los Bot Creators pueden utilizarlas en sus automatizaciones y ahorrar tiempo y esfuerzo.

Para crear las AI Skills, el desarrollador profesional se conecta a las Model connections a las que tiene acceso y ajusta las indicaciones probándolas con diferentes modelos fundamentales para encontrar la mejor respuesta que satisfaga la tarea empresarial. Los desarrolladores utilizan y reutilizan estas AI Skills para acelerar la creación de las automatizaciones en todas las soluciones.

Antes de empezar

Un desarrollador profesional requiere estos roles y permisos para crear y probar AI Skills.
  • Rol: AAE_Basic, rol personalizado del desarrollador profesional
  • Permiso: Bot Creator

Consulte Roles y permisos

Otros requisitos:

Además de los roles y permisos, el desarrollador profesional debe estar conectado a un Bot Agent 22.60.10 y posteriores. Como parte de la prueba de Model connection, tendría que ejecutar el bot en su escritorio. Por lo tanto, asegúrese de que Bot Agent está configurado para su usuario. Si tiene que cambiar la conexión a otra Control Room, consulte: Cambiar el registro del dispositivo entre las instancias de Control Room.

Procedimiento

  1. Inicie sesión en la Control Room y vaya a Automatización > Crear nueva o ícono \'+\' y elija AI Skills.
  2. Proporcione un nombre y una descripción y haga clic en Crear y editar para mostrar un esquema de plantilla.
  3. En la pantalla Habilidades de IA, haga clic en Elegir modelo de conexión para elegir de la lista disponible de Model connections a las que tiene acceso. Elija Grounded by knowledge base Model connection de Amazon Bedrock.
    La creación de estas Model connections está a cargo del administrador de automatización y se asignan a su usuario con un rol personalizado.
  4. Después de seleccionar un Model connection, la AI Skills se establece con la configuración de parámetros predeterminada óptima para el modelo elegido. Puede cambiar la configuración según lo requerido.
    El editor de AI Skill se muestra con valores de parámetros predeterminados establecidos por el proveedor del modelo, que puede configurar según sea necesario. Estos valores se pueden configurar al crear una Base de conocimiento en Amazon Bedrock.

    Los valores de los parámetros para crear una Prompt se completan según el modelo fundacional seleccionado.

    Para obtener detalles sobre la configuración de parámetros para los modelos fundamentales admitidos, consulte Understanding parameter settings for supported foundational models.

    Nota: Puede establecer diferentes valores de parámetros para probar y determinar los valores que mejor se adapten a su caso de uso. Cambiar los valores de los parámetros influirá en la respuesta del modelo.
  5. A continuación, agregue una condición de filtro. Este es un campo opcional que admite un formato JSON para ingresar el valor del filtro. Para conocer los pasos para crear un filtro de búsqueda en este formato, consulte: How to generate a JSON Filter for Amazon Bedrock.
    Agregar un filtro ayuda a limitar la búsqueda del modelo al segmento de contenido específico dentro de un documento grande en la Amazon Knowledge Base.
  6. Ahora puede empezar a crear una AI Skill y agregar entradas de indicador, según sea necesario. Utilicemos un ejemplo para guiarlo a través de los pasos.
  7. En el campo Indicación ingrese su texto de Prompt con las variables de entrada.
    ¿Cuál es el límite del impuesto sobre donaciones para el año 2024?

    Antes de este paso, habría subido documentos PDF de reglas fiscales de los últimos 3 años junto con sus archivos de metadatos en el bucket de Amazon S3, tales como: tax_rules_2022.pdf, tax_rules_2023.pdf, tax_rules_2024.pdf, tax_rules_2022.pdf.metadata.json, tax_rules_2023.metadata.json.pdf y tax_rules_2024.pdf.metadata.json.

    Cada archivo metadata.json tiene un metadataAttribute con el nombre Año con valores como 2022, 2023 y 2024 para cada archivo de metadatos.

    La respuesta para el texto de Prompt debe tener como referencia el documento tax_rules_2024.pdf, lo que se puede hacer posible agregando el filtro 2024 Año. Este filtro limitará la búsqueda al archivo tax_rules_2024.pdf coincidente.

  8. Haga clic fuera del campo de entrada de Indicación.
    Opcionalmente, puede agregar una Prompt Input al hacer clic en Agregar entrada de indicación.
  9. Haga clic en Obtener respuesta para obtener una respuesta del modelo.
    Nota: Los detalles de los datos del Prompt pueden contener PHI, PII u otros datos confidenciales que elija ingresar en el Prompt. Recomendamos tenerlo en cuenta al probar y ejecutar un Prompt.
  10. Según la condición de filtro proporcionada, el modelo Grounded devuelve una respuesta en el campo Respuesta y, además, muestra un campo Citas que muestra todas las referencias de citas.

    Las citas son fragmentos de información que indican desde qué sección de un documento almacenado en la Amazon Knowledge Base se hace referencia a la respuesta. Al hacer clic en una cita, puede ver el fragmento de información en la sección Contenido, además del URI, que es una URL al documento donde está almacenado en la Amazon Knowledge Base.

    Nota: El número de respuestas de citación devueltas por la llamada del modelo se puede configurar actualizando el parámetro Recuento de recuperación de documentos para esa Model connection. La respuesta devuelve citas basadas en el valor numérico que agregue para el parámetro Recuento de recuperación de documentos.

    Opcionalmente, puede agregar un filtro JSON para consultar datos específicos que coincidan con los metadatos. Esto ayuda a delimitar la búsqueda al contexto relevante con precisión.

Qué hacer a continuación

El siguiente paso sería registrar la AI Skill para ponerla a disposición de los citizen developers que usan el paquete de AI Skills.

¿Por qué podría desear registrar una AI Skill?

Después de crear una AI Skill, regístrela en la carpeta Pública. Esto permitirá que el desarrollador profesional y citizen developer la utilicen desde el paquete de AI Skills en el entorno de producción.

Como referencia, consulte:

Se puede agregar un Task Bot, con una o varias AI Skills integradas, a una automatización más grande que ejecutaría un escenario de flujo de trabajo completo. Crearía un flujo de trabajo de este tipo en un Process Composer.

Nota: Cuando crea o prueba una AI Skill en la pantalla Habilidad de IA, los detalles de éxito o falla junto con las respuestas del modelo se pueden ver en estas pantallas de navegación:
  • Administración > Gobernanza de IA > Registro de indicaciones de IA
  • Administración > Gobernanza de IA > Registro de eventos
  • Administración > Registro de auditoría

Consulte AI Governance.

Como siguiente paso en la secuencia de tareas, vaya a Usar AI Skills en un Task Bot y use la AI Skill en una automatización.