1 はじめに
CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。
Agents for Amazon Bedrockを使用すると、Knowledge bases for Amazon BedrockやLambdaを呼び出して複雑な処理ができるエージェントを作成することができますが、今回は、これを手軽にデプロイ出来るようにとCDK化してみました。
最初に、作成したエージェントが動作している様子をご確認ください。
居酒屋に関する質問は、ナレッジベースの情報を使ってレスポンスし、予約を希望すると、日時や人数など必要な情報を聞き取って、「予約」を行っているのがわかります。
ナレッジベースとして使用したのは、前回作成した「架空の居酒屋案内」です。
予約は、「予約API」として作成したLambdaを呼び出しますが、実装としては、渡されたパラメータをログに残すだけのものになっています。
実際に「居酒屋の予約」となると、空席の確認や、キャンセル対応など、色々複雑な作業が必要だと思いますが、今回は、エージェントからLambdaが実行されることの確認のみとなっていることをご了承ください。
2 Knowledge bases for Amazon Bedrock
Knowledge bases for Amazon Bedrockで使用されている、データや、データベース（Pinecone）についての説明は、前回のブログをご参照ください。
[Knowledge bases for Amazon Bedrock] 居酒屋の案内をするナレッジベースをCDKでデプロイしてみました
なお、今回作成したCDKでは、このナレッジベースも併せてデプロイされます。
3 エージェント向けの指示
「エージェント向けの指示」は、以下のようになっています。
ユーザが、「お店に関する質問」を行った場合、ナレッジベースが使用され、「予約」の場合、「予約API」（Lambda）を呼び出すようになっています。
あなたは、居酒屋の店員です
あなたは、{予約の受付}と{お店に関する質問}ができます
## 予約の受付
予約の受付は、以下のとおり作業します
{予約日}が、不明の場合は、ユーザーに聞いて下さい
{予約時間}が、不明の場合は、ユーザーに聞いて下さい
{予約人数}が、不明の場合は、ユーザーに聞いて下さい
{予約日}、{予約時間}、{予約人数}の全部が揃ったら {予約API}を呼び出してください
以下は、会話の例です
ユーザー: 3月1日に予約したいです
エージェント: 3月1日の何時からですか
ユーザー: 18時です
エージェント: 何人で予約しますか
ユーザー: 3人です
## お店に関する質問
予約以外の質問は、{居酒屋案内のナレッジベース}を使用して答えます4 Lambda
Lambdaは、予約日、予約時間、及び、予約人数の３つのパラメータをとります。
「エージェント向けの指示」で指示された通り、必要なパラメータが不足しているときは、ユーザーへの確認が行われます。
例えば、次のように、必要なパラメータが全部揃っている時は、直ちにLambdaが起動されます。
そして、不足している場合は、それをエージェントが聞き取っているのがわかります。
Lambdaのコードは、以下です。最初に書いた通り、単純に受け取ったパラメータをログに残しているだけです。
パラメータとレスポンスの形式については、下記にドキュメントがあります。
Amazon Bedrock のアクショングループを満たすために Amazon Bedrock エージェントがユーザーから引き出す情報を送信するように Lambda 関数を設定する
exports.handler = async function (event: any) {
// パラメータ表示
const params: { date: string; hour: string; numberOfPeople: string } = { date: "", hour: "", numberOfPeople: "" };
event["parameters"].forEach((param: any) => {
const key = param["name"] as keyof typeof params;
if (params.hasOwnProperty(key)) {
params[key] = param["value"];
}
});
console.log(`date(予約日):${params.date} hour(時間):${params.hour} numberOfPeople(人数):${params.numberOfPeople}`);
// レスポンス
return {
messageVersion: "1.0",
response: {
actionGroup: event["actionGroup"],
function: event["function"],
functionResponse: {
responseBody: {
TEXT: {
body: "OK",
},
},
},
},
sessionAttributes: event["sessionAttributes"],
promptSessionAttributes: event["promptSessionAttributes"],
};
};4 CDK
(1) コード
CDKの主なコードは、以下です。
Pineconeをストレージとするナレッジベースとデータソースに併せて、Lambdaが定義されています。 また、「エージェント向けの指示」は、assetsにテキストとして格納しました。
(2) デプロイ
CDKのコードは、Githubにあり、以下の手順でデプロイできます。
https://github.com/furuya02/amazon-bedrock-agents-izakaya/
% git clone https://github.com/furuya02/amazon-bedrock-agents-izakaya.git
% cd amazon-bedrock-agents-izakaya
% npm icdk.jsonにPineconeに関する設定がありますので、エンドポイント及びシークレットのARNを編集します。
"context": {
"pineconeEndpoint": "https://xxxxxxx.pinecone.io",
"pineconeSecretArn": "arn:aws:secretsmanager:us-east-1:xxxxxxxx",CDKデプロイは、以下のとおりです。
% export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1
% npx cdk deployGithubリポジトリの、assetsフォルダにナレッジベース用のデータがありますので、作成されたバケットにアップロード してください。
% aws s3 cp assets/izakaya_guidance.pdf s3://kb-izakaya-xxxxxxxx/izakaya_guidance.pdf
% aws s3 cp assets/izakaya_menu.txt s3://kb-izakaya-xxxxxxxx/izakaya_menu.txt5 動作確認
更新の後は、「準備」をクリックしてら「テスト」で、動作確認が可能です。
6 最後に
今回は、Knowledge bases for Amazon Bedrock及び、Lambdaを使用したAgentsをCDKで作成してみました。
ちょっと難しかったのは、Lambdaのパラメータを適切に渡すあたりでした。最終的には、時間、人数などを分解し、可能な限りinteger型を使用することで、やや安定して受け渡しができるようになった感じです。
ちなみに、date「予約日」は、String型であり、X月X日みたいな標準化はされません。「明日の18時から」とからだと、「予約日」には、「tomorrow」が入っていました。
この辺は、LLMで頑張るのか、プログラムで頑張るのか、ちょっと検討が必要そうです。
細かいところ、難しい問題は色々ありそうですが、この強力な Agents for Amazon BedrockをCDK化しておくことで、手返し良く試せるのでは？と妄想しています。
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