Créer AI Skills avec Grounded by knowledge base Model connections

Il s\'agit de la prochaine étape logique après la création d\'un Grounded by knowledge base Model connection. Vous créeriez un AI Skill et le connecteriez à un Model connection relié à la terre à partir de Amazon Bedrock.

Un développeur professionnel crée des AI Skills pour que les Bot Creators puissent les utiliser dans leurs automatisations et économiser du temps et des efforts.

Les AI Skills sont créés en se connectant à Model connections auxquels le développeur professionnel a accès, et en ajustant les invites en les testant avec différents modèles de base pour trouver la meilleure réponse qui répond à la demande commerciale. Ces AI Skills sont mis à la disposition des développeurs pour qu\'ils les réutilisent afin d\'accélérer la création d\'automatisations sur l\'ensemble des solutions.

Prérequis

Un développeur professionnel requiert les autorisations et rôles suivants pour créer et tester AI Skills.
  • Rôle : AAE_Basic, rôle de développeur professionnel personnalisé
  • Autorisation : Bot Creator

Reportez-vous à la rubrique Rôles et autorisations

Autres exigences :

En plus des rôles et des autorisations, le Pro Developer doit être connecté à un Bot Agent 22.60.10 et versions ultérieures. Dans le cadre du test de la Model connection, vous devez exécuter le bot sur votre bureau. Veillez donc à ce que le Bot Agent soit configuré pour votre utilisateur. Si vous devez basculer la connexion vers une autre Control Room, voir : Basculer l\'enregistrement de périphérique entre des instances de la Control Room.

Procédure

  1. Connectez-vous à la Control Room et accédez à Automatisation > Créer un nouveau ou icône + et choisissez AI Skills.
  2. Indiquez un nom et une description et cliquez sur Créer et modifier pour afficher le schéma du modèle.
  3. Dans l\'écran Compétences en IA, cliquez sur Choisir une connexion du modèle pour effectuer une sélection dans la liste des Model connections auxquelles vous avez accès. Vous choisiriez le Grounded by knowledge base Model connection parmi Amazon Bedrock.
    Ces Model connections sont créées par l\'administrateur de l\'automatisation et attribuées à votre utilisateur avec un rôle personnalisé.
  4. Après avoir sélectionné une Model connection, le AI Skills est configuré avec les paramètres par défaut optimaux pour le modèle choisi. Vous pouvez modifier les paramètres en fonction de vos besoins.
    L\'éditeur AI Skill s\'affiche avec les valeurs de paramètres par défaut définies par le fournisseur du modèle que vous pouvez configurer selon vos besoins. Ces valeurs peuvent être configurées lors de la création d\'une base de connaissances dans Amazon Bedrock.

    Les valeurs des paramètres pour la création d\'une Prompt sont renseignées en fonction du modèle de base que vous avez sélectionné.

    Pour plus d\'informations sur le paramétrage des modèles de base pris en charge, voir Understanding parameter settings for supported foundational models.

    Remarque : Vous pouvez définir différentes valeurs de paramètres pour tester et déterminer les valeurs les mieux adaptées à votre cas d\'utilisation. La modification des valeurs des paramètres influence la réponse du modèle.
  5. Ensuite, ajoutez une condition de filtre. Il s\'agit d\'un champ Facultatif qui prend en charge un format JSON pour entrer la valeur du filtre. Pour connaître les étapes à suivre pour créer un filtre de recherche dans ce format, voir : How to generate a JSON Filter for Amazon Bedrock
    L\'ajout d\'un filtre permet d\'affiner la recherche du modèle sur le segment de contenu spécifique dans un document volumineux dans le Amazon Knowledge Base.
  6. Vous pouvez maintenant commencer à créer un AI Skill et ajouter des entrées d\'invite selon les besoins. Utilisons un exemple pour vous guider dans les étapes.
  7. Dans le champ Invite, saisissez votre texte Prompt avec les variables d\'entrée.
    Quelle est la limite de l\'impôt sur les donations pour l\'année 2024 ?

    Avant cette étape, vous auriez téléchargé les documents PDF des règles fiscales des 3 dernières années ainsi que leurs fichiers de métadonnées dans le compartiment Amazon S3, tels que : tax_rules_2022.pdf, tax_rules_2023.pdf, tax_rules_2024.pdf, tax_rules_2022.pdf.metadata.json, tax_rules_2023.metadata.json.pdf, et tax_rules_2024.pdf.metadata.json.

    Chaque fichier metadata.json a un metadataAttribute nommé Year avec des valeurs telles que 2022, 2023 et 2024 pour chaque fichier de métadonnées.

    La réponse au texte Prompt doit être référencée à partir du document tax_rules_2024.pdf qui peut être rendue possible en ajoutant le filtre Année 2024. Ce filtre affinera la recherche au fichier tax_rules_2024.pdf correspondant.

  8. Cliquez hors du champ de saisie Prompt.
    Vous pouvez facultativement ajouter un Prompt Input en cliquant sur Ajouter une invite de saisie.
  9. Cliquez sur Obtenir une réponse pour obtenir une réponse du modèle.
    Remarque : les détails des données de l\'Prompt peuvent contenir des PHI, des PII ou d\'autres données sensibles que vous choisissez d\'entrer dans l\'Prompt. Nous vous recommandons d\'en tenir compte lorsque vous testez et exécutez une Prompt.
  10. En fonction de la condition de filtre fournie, le modèle Grounded renvoie une réponse dans le champ Réponse et affiche en outre un champ Citations affichant toutes les références de citation.

    Les citations sont des morceaux d\'informations indiquant à partir de quelle section d\'un document stocké dans le Amazon Knowledge Base la réponse est référencée. Lorsque vous cliquez sur une citation, vous pouvez voir le bloc d\'informations sous la section Contenu, en plus de l\'URI qui est une URL vers le document où il est stocké dans le Amazon Knowledge Base.

    Remarque : Le nombre de réponses de citation renvoyées par l\'appel du modèle peut être configuré en mettant à jour le paramètre Nombre d\'extraction de documents pour ce Model connection. La réponse renvoie des citations en fonction de la valeur numérique que vous ajoutez pour le paramètre Nombre d\'extraction de documents.

    Facultativement, vous pouvez ajouter un filtre JSON pour interroger des données spécifiques correspondant aux métadonnées. Cela aide à affiner la recherche au contexte pertinent avec précision.

Étapes suivantes

La prochaine étape consistera à archiver le AI Skill pour le mettre à disposition des développeurs citoyens utilisant le package AI Skills.

Pourquoi archiver un AI Skill ?

Après avoir créé un AI Skill, archivez-le dans le dossier Public . Cela permet au développeur professionnel et au développeur citoyen de l\'utiliser à partir du package AI Skills dans l\'environnement de production.

Pour en savoir plus, consultez les rubriques :

Vous pouvez ajouter un Task Bot, avec un ou plusieurs AI Skills intégrés, à une automatisation plus large pour exécuter un scénario de flux de travail complet. Vous créeriez un tel flux de travail dans un Process Composer.

Remarque : Lorsque vous créez ou testez un AI Skill dans l\'écran Compétence IA, les détails de réussite ou d\'échec ainsi que les réponses du modèle peuvent être affichés dans ces écrans de navigation :
  • Administration > Gouvernance de l\'IA > Journal des invites de l\'IA
  • Administration > Gouvernance de l\'IA > Journal des événements
  • Administration > Journal d\'audit

Reportez-vous à la rubrique AI Governance.

En tant que prochaine étape de votre séquence de tâches, allez à Utiliser des AI Skills dans un Task Bot et utilisez le AI Skill dans une automatisation.