AIの会話管理

Amazon Bedrock入門

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Bedrockでの会話状態管理

会話管理: 自然で一貫したAI対話に必須
会話コンテキスト: 履歴とメタデータを含む
Claudeは文脈を考慮可能

各要素（メッセージ、履歴、メタデータ）を示す円のイラスト。

会話管理の実装

ConversationManagerクラスが会話の中核機能を担当
メッセージ履歴はユーザー/アシスタント両方を役割付きで保存
構造化により拡張性と保守性を確保

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

  })

ConversationManagerの実践的な使い方

新規メッセージを会話ログに追加
ユーザー入力を必ず記録
モデルが文脈を維持できるようにする

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

ConversationManagerの実践的な使い方

メッセージ形式に整える
送信テキスト量を制限
整形した会話をモデルへ送信

# 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)

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