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AI Skills を Grounded by knowledge base Model connectionsで作成

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AI Skills を Grounded by knowledge base Model connectionsで作成

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最終更新日2024/10/31

AI Skills を Grounded by knowledge base Model connectionsで作成

これは Grounded by knowledge base Model connection を作成した後の次の論理的なステップです。 AI Skillを作成し、Model connectionからグラウンデッドAmazon Bedrockに接続します。

プロの開発者は、AI Skills がオートメーションで使用し、時間と労力を節約できるようにBot Creatorsを作成します。

AI Skills は、プロ開発者がアクセスできる Model connections に接続し、さまざまな基盤モデルでテストしてプロンプトを微調整することによって作成され、ビジネスの要求に応える最適な応答を見つけます。これらの AI Skills は、開発者が使用および再利用できるようにすることで、ソリューション全体のオートメーションの作成を加速させることができます。

前提条件

プロの開発者が AI Skills を作成しテストするには、これらのロールと権限が必要です。

ロール: AAE_Basic、プロ開発者カスタムロール
権限: Bot Creator

「ロールおよび権限」を参照してください。

その他の要件::

ロールと権限のほかに、プロの開発者が、Bot Agent 22.60.10 以降に接続している必要があります。 Model connection のテストの一環として、デスクトップ上で bot を実行する必要があります。したがって、Bot Agentがあなたのユーザーに設定されていることを確認してください。接続を別の Control Room に切り替える必要がある場合は、Control Room インスタンス間でのデバイス登録の切り替えを参照してください。

手順

Control Room にログインし、[オートメーション] > [新規作成または「+」アイコン] に移動して、AI Skills を選択します。
名前と説明を入力し、[作成と編集] をクリックして、テンプレートのアウトラインを表示します。
[AI スキル] 画面で、[モデル接続を選択] をクリックして、アクセスする Model connections を、利用可能なリストから選択します。 Grounded by knowledge baseから Model connectionを Amazon Bedrock選びます。
これらの Model connections はオートメーション管理者によって作成され、カスタムロールでユーザーに割り当てられます。
Model connection を選択すると、選択したモデルに最適なデフォルトのパラメーター設定で AI Skills が設定されます。必要に応じて設定は変更できます。
AI Skill エディターは、モデルベンダーによって設定されたデフォルトのパラメーター値で表示され、必要に応じて構成できます。これらの値は、Amazon Bedrockでナレッジベースを作成する際に設定できます。

Promptを作成するためのパラメーター値は、選択した基礎モデルに基づいて入力されます。

サポートされている基礎モデルのパラメーター設定の詳細については、「Understanding parameter settings for supported foundational models」を参照してください。

注: さまざまなパラメーター値を設定してテストし、事例に最適な値を決定することができます。パラメーター値を変更すると、モデルレスポンスに影響します。
次に、フィルター条件を追加します。これは、フィルター値を入力するためのJSON形式をサポートする任意のフィールドです。この形式で検索フィルターを作成する手順については、次を参照してください: How to generate a JSON Filter for Amazon Bedrock
フィルターを追加すると、Amazon Knowledge Base内の大きなドキュメントの特定のコンテンツセグメントにモデルの検索を絞り込むのに役立ちます。
これで、AI Skill の作成を開始し、必要に応じてプロンプト入力を追加できます。例を使って手順を説明します。
プロンプトフィールドに Prompt テキストと入力変数を入力してください。
2024 年の贈与税の限度額はいくらですか？
このステップの前に、過去 3 年間の税制ルール PDF ドキュメントとそのメタデータファイルを Amazon S3 バケットにアップロードしておきます。例えば、tax_rules_2022.pdf、tax_rules_2023.pdf、tax_rules_2024.pdf、tax_rules_2022.pdf.metadata.json、tax_rules_2023.metadata.json.pdf、tax_rules_2024.pdf.metadata.json などです。

各metadata.jsonファイルには、メタデータファイルごとに2022、2023、2024などの値を持つYearという名前のmetadataAttributeがあります。

Prompt テキストの応答は、2024 年フィルターを追加することで可能になる tax_rules_2024.pdf ドキュメントから参照する必要があります。このフィルターは、tax_rules_2024.pdf ファイルに一致する検索結果を絞り込みます。
プロンプト入力フィールドをクリックアウトします。
任意で [プロンプト入力の追加] をクリックして、Prompt Input を追加することができます。
次に、[レスポンス取得] をクリックして、モデルからレスポンスを取得します。

注: Prompt データの詳細には、Prompt に入力する PHI、PII、その他の機密データが含まれている可能性があります。 Promptをテストおよび実行するときには、この点に注意することをお勧めします。
提供されたフィルター条件に基づいて、グラウンデッドモデルは応答フィールドに応答を返し、さらにすべての引用参照を表示する引用フィールドを表示します。

引用は、Amazon Knowledge Base に保存されている文書のどのセクションから応答が参照されているかを示す情報です。引用をクリックすると、コンテンツセクションの下に情報の塊が表示され、Amazon Knowledge Base に保存されているドキュメントへの URL である URI も表示されます。

注: モデル呼び出しによって返される引用応答の数は、そののDocument retrieval countModel connection (ドキュメント検索数) パラメーターを更新することで設定できます。応答は、Document retrieval count (ドキュメント検索数) パラメーターに追加した数値に基づいて引用を返します。

任意で、メタデータに一致する特定のデータをクエリするためのフィルターJSONを追加できます。これにより、関連するコンテキストに対して正確に検索を絞り込むことができます。