Anthropic: action Chat AI

La acción Chat AI de Anthropic conecta las automatizaciones con la funcionalidad de Chat AI de Amazon Bedrock Anthropic. Esta acción permite a las automatizaciones entablar conversaciones naturales, informativas y contextualizadas con los usuarios, lo que proporcionará una experiencia de automatización más personalizada y atractiva.

Antes de empezar

  • Debe tener el rol Bot Creator para usar la acción de VertexChat AI en un bot.
  • Asegúrese de que dispone de las credenciales necesarias para enviar una solicitud. Para obtener más información sobre la adquisición de credenciales, consulte Amazon Bedrock: action Autenticar.

En este ejemplo, se muestra cómo enviar un mensaje en lenguaje natural con la acción de Anthropic AI y obtener una respuesta adecuada.

Procedimiento

  1. En la Control Room, navegue hasta el panel Acciones, seleccione IA generativa > de Amazon Bedrock y arrastre Anthropic: Chat AI y colóquelo en el lienzo.
  2. Ingrese o seleccione los siguientes campos:

    Anthropic Chat AI

    1. Ingrese la Región. Para obtener información sobre la región, consulte Regiones de Amazon Bedrock GA.
    2. Seleccione un modelo de lenguaje extenso (LLM) para usar en su indicador del menú desplegable Modelo. Puede seleccionar los siguientes modelos:
      • Claude instantáneo v1.2
      • Claude v1.3:
      • Claude v2:
      • Claude v2.1:
      • Claude 3 Soneto v1
      • Claude 3 Haiku v1
      • Otra versión compatible para ingresar otros modelos compatibles.
      Nota: Cuando selecciona Claude 3 Sonnet v1 o Claude 3 Haiku v1, aparece un cuadro de texto para ingresar una indicación del sistema (opcional). Una indicación del sistema en Claude 3 es una forma de proporcionar contexto, instrucciones y pautas al modelo de lenguaje grande antes de que interactúe con usted. Actúa como una preparación para la conversación, lo que le permite a Claude 3 saber lo que espera de este modelo. Para obtener más información sobre la indicación del sistema, consulte

      Utilice las indicaciones del sistema y la API de mensajes de Anthropic Claude.

    3. Ingrese un mensaje para que el modelo lo use para generar una respuesta.
      Nota: Las acciones de chat conservan el resultado de la acción de chat anterior dentro de la misma sesión. Si activa las acciones de chat consecutivamente, el modelo puede comprender los mensajes posteriores y relacionarlos con el mensaje anterior. Sin embargo, todo el historial de chat se elimina una vez finalizada la sesión.
    4. Introducir la longitud máxima.
      De manera predeterminada, si no ingresa un valor, la longitud máxima se establece automáticamente para mantenerla dentro de la longitud máxima de contexto del modelo seleccionado considerando la longitud de la respuesta generada.
    5. Introduzca una Temperatura. Este valor se refiere a la aleatoriedad de la respuesta. A medida que la temperatura se acerca a cero, la respuesta se vuelve específica. Cuanto más alto es el valor, más aleatoria es la respuesta.
    6. Introduzca Predeterminado como nombre de la sesión para limitarla a la sesión actual.
    7. Para administrar los parámetros opcionales, haga clic en Mostrar más opciones y seleccione Sí. Si selecciona Sí, puede agregar otros parámetros como los siguientes: Top P, Top K, Agregar instrucciones, Detener secuencias o ingresar una versión de Anthropic. Para obtener información acerca de estos parámetros opcionales, consulte ‌Modelos de aprendizaje‌.
      Nota: Los modelos Claude 3 aceptan Indicadores del sistema, pero no Agregar instrucciones. A diferencia de las instrucciones tradicionales, los indicadores del sistema proporcionan una forma estructurada de guiar a Claude 3. Esto se debe a que Claude 3 está entrenado para comprender la intención que subyace a su indicador y generar respuestas que cumplan ese objetivo, en lugar de limitarse a seguir un conjunto de comandos.
    8. Guardar la respuesta en una variable.
      Por ejemplo, la respuesta se guarda en str_Anthropic_chatResponse.
  3. Haga clic en Ejecutar para iniciar el bot.
    Podrá leer el valor del campo simplemente mediante la impresión de la respuesta en un Cuadro de mensaje action. En este ejemplo, str_Anthropic_chatResponse imprime la respuesta. Puede agregar solicitudes de chat adicionales para obtener respuestas adicionales.
    Consejo: Para mantener múltiples chats en el mismo bot, deberá crear múltiples sesiones con diferentes nombres o variables.