Správa konverzací s AI

Úvod do Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Správa stavu konverzace v Bedrocku

Správa konverzací: klíčová pro přirozené a koherentní interakce s AI
Kontext konverzace: zahrnuje historii a metadata
Modely Claude dokáží kontext zohlednit

Ilustrace zobrazující kruhy s jednotlivými prvky konverzace: zprávou, historií a metadaty.

Implementace správy konverzace

Třída ConversationManager zajišťuje základní funkce konverzace
Historie zpráv ukládá zprávy uživatele i asistenta s rolemi
Strukturovaný přístup zajišťuje škálovatelnost a udržovatelnost

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

  })

Použití třídy ConversationManager v praxi

Přidání nových zpráv do protokolu konverzace
Záznam vstupu uživatele
Pomoc modelu udržovat kontext

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

Použití třídy ConversationManager v praxi

Formátování jako zpráva
Omezení množství odesílaného textu
Odeslání formátované konverzace modelu

# 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)

Pojďme cvičit!

Úvod do Amazon Bedrock