Gerenciando conversas de IA

Introdução ao Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Gerenciamento de estado da conversa no Bedrock

Gerenciar conversas: essencial pra interações naturais e coerentes
Contexto da conversa: inclui histórico e metadados
Modelos Claude consideram o contexto

Uma ilustração com círculos mostrando elementos da conversa: a mensagem, o histórico e os metadados.

Implementando o gerenciamento de conversas

A classe ConversationManager cuida do núcleo da conversa
O histórico armazena mensagens de usuário e assistente com papéis
Abordagem estruturada garante escala e manutenção

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

  })

Usando o ConversationManager na prática

Adiciona novas mensagens ao log
Garante que a entrada do usuário seja registrada
Ajuda o modelo a manter o contexto

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

Usando o ConversationManager na prática

Formatar como mensagem
Limitar o texto enviado
Enviar a conversa formatada pro 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 praticar!

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