Anthropic: チャット AI アクション

Anthropic のチャット AI アクションは、オートメーションと Amazon Bedrock Anthropic チャット AI 機能を接続します。このアクションにより、オートメーションはユーザーと自然で有益な、文脈を意識した会話をすることができるようになり、よりパーソナライズされた魅力的なオートメーション体験を提供することができます。

前提条件

  • Bot で Anthropic のチャット AI アクションを使用するには、Bot Creator ロールが必要です。
  • リクエストを送信するために必要な資格情報があることを確認してください。資格情報の取得については、「Amazon Bedrock: 認証アクション」を参照してください。

この例では、Anthropic のチャット AI アクションを使用して自然言語メッセージを送信し、適切なレスポンスを得る方法について説明します。

手順

  1. Control Room で [アクション] ペインに移動し、[生成 AI] > [Amazon Bedrock] を選択し、[Anthropic: チャット AI] をドラッグしてキャンバスに配置します。
  2. 以下のフィールドを入力または選択します。

    Anthropic チャット AI

    1. [地域] を入力します。地域の詳細については、「Amazon Bedrock GA の地域」を参照してください。
    2. [モデル] ドロップダウンからプロンプトに使用する大規模言語モデル (LLM) を選択します。以下のモデルを選択できます。
      • Claude Instant v1.2
      • Claude v1.3
      • Claude v2
      • Claude v2.1
      • Claude 3 Sonnet v1
      • Claude 3 Haiku v1
      • [その他のサポートされているバージョン] にその他の対応モデルを入力できます。
      注: [Claude 3 Sonnet v1] または [Claude 3 Haiku v1] を選択すると、システム プロンプト (オプション) を入力するためのテキスト ボックスが表示されます。 Claude 3 のシステム プロンプトには、大規模言語モデルと対話する前に、コンテキスト、指示、およびガイドラインを入力します。 これは対話の準備のようなもので、Claude 3 にあなたが何をさせたいのかを知らせるものです。 システム プロンプトの詳細については、以下を参照してください。

      「Use system prompts」および「Anthropic Claude Messages API」

    3. モデルが応答を生成するために使用するチャット [メッセージ] を入力します。
      注: チャット アクションは、同じセッション内で前のチャット アクションの結果を保持します。 チャット アクションを連続して呼び出すと、モデルは後続のメッセージを理解し、前のメッセージに関連付けることができます。 ただし、セッションが終了すると、チャット履歴はすべて削除されます。
    4. [最大長] を入力します。
      デフォルトでは、値を入力しない場合、最大長は、生成されるレスポンスの長さを考慮して、選択したモデルの最大コンテキスト長に収まるように自動的に設定されます。
    5. [Temperature (温度)] を入力します。この値は、レスポンスのランダム性を示します。温度がゼロに近づくにつれて、レスポンスが具体的になります。値が高いほど、よりランダムなレスポンスとなります。
    6. 現在のセッションに限定するセッション名として、「デフォルト」と入力します。
    7. オプションのパラメーターを管理するには、[その他のオプションを表示] をクリックし、[はい] を選択します。[はい] を選択した場合は、次のような他のパラメーターを追加できます。[Top P]、[Top K]、[手順を追加]、[シーケンスを停止] などのパラメーターを追加するか、Anthropic バージョンを入力できます。これらのオプションのパラメーターの詳細については、「モデルを学ぶ」を参照してください。
      注: Claude 3 モデルは、指示を追加するのではなく、システム プロンプトを受け入れます。従来の指示とは異なり、システム プロンプトは構造化された方法によって Claude 3 を導きます。Claude 3 が単に一連の命令に従うのではなく、プロンプトの背後にある意図を理解し、その目標を達成するための応答を生成するようにトレーニングされているためです。
    8. 変数にレスポンスを保存します。
      この例では、レスポンスは str_Anthropic_chatResponse に保存されます。
  3. [実行] をクリックして、Bot を起動します。
    メッセージ ボックス アクションでレスポンスを印刷することで、フィールドの値を読み取ることができます。この例では、str_Anthropic_chatResponse がレスポンスを印刷します。追加のチャット リクエストを追加して、追加の応答を取得できます。
    ヒント: 同じ Bot で複数のチャットを維持するには、異なる名前や変数で複数のセッションを作成する必要があります。