Gestión de conversaciones con IA

Introducción a Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Gestión del estado de la conversación en Bedrock

Gestionar conversaciones: clave para interacciones naturales y coherentes
Contexto: historial y metadatos
Los modelos Claude tienen en cuenta el contexto

Ilustración con círculos que muestran elementos de la conversación: el mensaje, el historial y los metadatos.

Implementar la gestión de conversaciones

La clase ConversationManager gestiona la funcionalidad central
El historial guarda mensajes de usuario y asistente con roles
Enfoque estructurado para escalar y mantener

class ConversationManager:

  def __init__(self):
    self.bedrock = 
        boto3.client('bedrock-runtime')

    self.conversation_history = []
    self.max_tokens = 8000


  def add_message(self, role, content):
      self.conversation_history
      .append({"role": role,

        "content": content

  })

Usar ConversationManager en la práctica

Añade nuevos mensajes al registro
Asegura que se guarde la entrada del usuario
Ayuda al modelo a mantener el contexto

conversation_manager = ConversationManager()
conversation_manager.add_message("user", "What's the weather like?")

Usar ConversationManager en la práctica

Formatea como mensaje
Limita el texto enviado
Envía la conversación formateada al modelo

# Send the latest context to the model
conversation_history = conversation_manager.conversation_history
messages = "\n\n".join(
    f"{msg['role']}: {msg['content']}" 
    for msg in conversation_history[-2:]) # Only most recent exchanges


# Send the full message to the model
response = conversation_manager.bedrock.invoke_model(
    modelId="amazon.nova-micro-v1:0", body=messages)

¡Vamos a practicar!

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