使用 Amazon Bedrock 执行 AI 提示串接
此示例项目演示了如何与 Amazon Bedrock 集成来执行 AI 提示串接，并使用 Amazon Bedrock 来构建高质量的聊天机器人。此项目将一些提示链接在一起，并按照提供的顺序解析它们。将提示链接起来，可增强用于提供优质响应的语言模型的能力。
此示例项目将创建一台状态机、支持的 Amazon 资源，并将配置相关 IAM 权限。探索此示例项目，了解如何使用 Amazon Bedrock 与 Step Functions 状态机的优化服务集成，或将其作为您自己的项目的起点。
先决条件
此示例项目使用 Cohere Command 大型语言模型 (LLM)。要成功运行此示例项目，必须从 Amazon Bedrock 控制台添加对此 LLM 的访问权限。要添加模型访问权限，请执行以下操作：
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在导航窗格中，选择模型访问权限。
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选择管理模型访问权限。
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选中 Cohere 旁边的复选框。
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选择请求访问权限。Cohere 模型的访问权限状态显示为已授予访问权限。
第 1 步：创建状态机
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打开 Step Functions 控制台
，然后选择创建状态机。 -
选择从模板创建，然后找到相关的入门模板。选择下一步以继续。
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选择模板使用方式：
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运行演示 — 创建只读状态机。审核后，您可以创建工作流和所有相关资源。
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构建依据 — 提供可编辑的工作流定义，您可借助自有资源对其进行审核、定制并部署。（不会自动创建函数或队列等相关资源。）
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选择使用模板继续进行选择。
注意
部署到您的账户的服务将会收取标准费用。
第 2 步：运行演示状态机
如果您选择了运行演示选项，则所有相关资源都将部署并准备好运行。如果您选择了构建依据选项，则可能需要先设置占位符值并创建其他资源，然后才能运行自定义工作流。
选择部署并运行。
等待 Amazon CloudFormation 堆栈部署。这一过程耗时最多 10 分钟。
出现开始执行选项后，查看输入并选择开始执行。
恭喜您！
现在，您应该有了一个正在运行的状态机演示。您可以在图表视图中选择状态来查看输入、输出、变量、定义和事件。