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プロンプト管理を使用してプロンプトを作成する
プロンプトを作成する際、以下のオプションを選択できます。
すべてのプロンプトは、以下の基本推論パラメータをサポートしています。
maxTokens – 生成されたレスポンスで許可するトークンの最大数。
stopSequences – ストップシーケンスのリスト。停止シーケンスは、モデルがレスポンスの生成を停止する一連の文字です。
temperature – モデルがレスポンスの生成中に確率の高いオプションを選択する可能性。
topP — モデルが次のトークンについて考慮する最も可能性の高い候補のパーセンテージ。
モデルが追加の推論パラメータをサポートしている場合は、それらをプロンプトの追加フィールドとして指定できます。JSON オブジェクトに追加フィールドを指定します。次の例は、Anthropic Claude モデルで使用可能ですが、基本推論パラメータではない top_k を設定する方法を示しています。
{
"top_k": 200
}
モデル推論パラメータの詳細については、「基盤モデルの推論リクエストパラメータとレスポンスフィールド」を参照してください。
基本推論パラメータを追加フィールドとして設定しても、コンソールで設定した値は上書きされません。
プロンプトに選択したモデルが Converse API をサポートしている場合 (詳細については、「Converse API を使用した推論」を参照)、プロンプトを作成するときに以下を含めることができます。
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モデルに指示またはコンテキストを提供するシステムプロンプト。
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以前のプロンプト (ユーザーメッセージ) とモデルレスポンス (アシスタントメッセージ) を、最後のユーザーメッセージのレスポンスを生成する際にモデルが考慮する会話履歴として使用します。
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(モデルでサポートされている場合) レスポンスの生成時に使用するモデル用のツール。
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(モデルでサポートされている場合) プロンプトキャッシュを使用すると、大規模または頻繁に使用されるプロンプトをキャッシュすることでコストを削減できます。モデルに応じて、システムの指示、ツール、メッセージ (ユーザーとアシスタント) をキャッシュできます。プロンプトキャッシュは、プロンプトプレフィックスの合計がモデルに必要なトークンの最小数を満たしている場合、プロンプトのキャッシュチェックポイントを作成します。プロンプトで変数が変更されると、入力トークン数がモデルに必要な最小値に達した場合、プロンプトキャッシュは新しいキャッシュチェックポイントを作成します。
プロンプト管理を使用してプロンプトを作成する方法については、任意の方法のタブを選択して手順に従ってください。
- Console
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プロンプトを作成するには
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Amazon Bedrock コンソールを使用するアクセス許可を持つ IAM ID AWS マネジメントコンソール を使用して にサインインします。Amazon Bedrock コンソール (https://console.aws.amazon.com/bedrock) を開きます。
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左側のナビゲーションペインから [プロンプト管理] を選択します。次に、[プロンプトを作成] を選択します。
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プロンプトの名前と説明 (オプション) を入力します。
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カスタマーマネージドキーでプロンプトを暗号化するには、[KMS キーの選択] セクションで [暗号化設定をカスタマイズ (高度)] を選択します。このフィールドを省略すると、プロンプトは で暗号化されます AWS マネージドキー。詳細については、「AWS KMS キー」を参照してください。
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[プロンプトを作成] を選択します。プロンプトが作成され、新しく作成されたプロンプトの [プロンプトビルダー] に移動して、プロンプトを設定できます。
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次の手順に進んでプロンプトを設定するか、後でプロンプトビルダーに戻ることができます。
プロンプトを設定するには
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プロンプトビルダーにまだ進んでいない場合は、次のようにします。
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Amazon Bedrock コンソールを使用するアクセス許可を持つ IAM ID AWS マネジメントコンソール を使用して にサインインします。Amazon Bedrock コンソール (https://console.aws.amazon.com/bedrock) を開きます。
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左側のナビゲーションペインから [プロンプト管理] を選択します。次に、[プロンプト] セクションでプロンプトを選択します。
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[プロンプトドラフト] セクションで、[プロンプトビルダーで編集] を選択します。
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[プロンプト] ペインを使用してプロンプトを作成します。最後の [ユーザーメッセージ] ボックスにプロンプトを入力します。モデルが Converse API または AnthropicClaude Messages API をサポートしている場合は、コンテキストのシステムプロンプトと以前のユーザーメッセージ、アシスタントメッセージを含めることもできます。
プロンプトを記述するときは、二重中括弧 ({{variable}} のように) に変数を含めることができます。含める各変数は、[テスト変数] セクションに表示されます。
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(オプション) プロンプトは、次の方法で変更できます。
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プロンプトの設定が完了したら、次のオプションがあります。
- API
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プロンプトを作成するには、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムエンドポイントを使用して、CreatePrompt リクエストを送信します。
以下のフィールドが必要です。
| フィールド |
簡単な説明 |
| name |
プロンプトの名前。 |
| バリアント |
プロンプトのさまざまな設定のリスト (以下を参照)。 |
| defaultVariant |
デフォルトのバリアントの名前。 |
variants リスト内の各バリアントは、次の一般的な構造の PromptVariant オブジェクトです。
{
"name": "string",
# modelId or genAiResource (see below)
"templateType": "TEXT",
"templateConfiguration": # see below,
"inferenceConfiguration": {
"text": {
"maxTokens": int,
"stopSequences": ["string", ...],
"temperature": float,
"topP": float
}
},
"additionalModelRequestFields": {
"key": "value",
...
},
"metadata": [
{
"key": "string",
"value": "string"
},
...
]
}
次のようにフィールドに入力します。
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name – バリアントの名前を入力します。
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使用するモデル呼び出しリソースに応じて、以下のフィールドのいずれかを含めます。
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modelId – プロンプトで使用する基盤モデルまたは推論プロファイルを指定するには、その ARN または ID を入力します。
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genAiResource – エージェントを指定するには、その ID または ARN を入力します。genAiResource の値は以下の形式の JSON オブジェクトです。
{
"genAiResource": {
"agent": {
"agentIdentifier": "string"
}
}
genAiResource フィールドを含めると、コンソールでのみプロンプトをテストできます。API でエージェントを使用してプロンプトをテストするには、プロンプトのテキストを InvokeAgent リクエストの inputText フィールドに直接入力する必要があります。
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templateType – TEXT または CHAT を入力します。CHAT は Converse API をサポートするモデルとのみ互換性があります。プロンプトキャッシュを使用する場合は、CHAT テンプレートタイプを使用する必要があります。
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templateConfiguration – 値は、指定したテンプレートタイプによって異なります。
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inferenceConfiguration – text フィールドは PromptModelInferenceConfiguration にマッピングされます。このフィールドには、すべてのモデルに共通の推論パラメータが含まれています。推論パラメータの詳細については、「推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える」を参照してください。
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additionalModelRequestFields – このフィールドを使用して、推論を実行しているモデルに固有の推論パラメータを指定します。モデル固有の推論パラメータの詳細については、「Inference request parameters and response fields for foundation models」を参照してください。
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metadata – プロンプトバリアントに関連付けるメタデータ。キーと値のペアを配列に追加して、プロンプトバリアントにメタデータをタグ付けできます。
次のフィールドはオプションです。