Amazon Connect AI エージェントでヒアリングした値を使って、Retrieve ツールのタグフィルタを動的に指定してみた

顧客
↓
Amazon Connect AI エージェント
    ↓
    SetProductNumber ツール
    ↓
    UpdateProductNumberSessionData フローモジュール
        ↓
        Lambda
            ↓
            UpdateSessionData
            ↓
            $.Custom.product_number を更新
    ↓
    AI エージェントが確認メッセージを返す

顧客
↓
Amazon Connect AI エージェント
    ↓
    RetrieveProductKnowledge ツール
        ↓
        retrievalConfiguration.filter.equals.value = {{$.Custom.product_number}}
        ↓
        product_number タグで絞り込み検索
    ↓
    AI エージェントが検索結果をもとに回答

mkdir -p ~/connect-ai-agent-product-test
cd ~/connect-ai-agent-product-test

cat > product-101-manual.txt <<'EOF'
製品101 サポート情報

製品概要:
製品101は、小規模オフィス向けのネットワーク接続型センサーです。
温度、湿度、照度を測定し、管理画面から現在値と履歴を確認できます。

主な仕様:
製品番号: 101
製品名: Office Sensor Basic
対象環境: 小規模オフィス、会議室、受付エリア
測定項目: 温度、湿度、照度
通信方式: Wi-Fi
電源: USB-C

よくある質問:

Q. 製品101はWi-Fiに対応していますか？
A. はい、製品101はWi-Fiに対応しています。有線LANには対応していません。

Q. 製品101で測定できる項目は何ですか？
A. 製品101では、温度、湿度、照度を測定できます。

Q. 製品101の電源方式は何ですか？
A. 製品101の電源方式はUSB-Cです。

トラブルシューティング:
Wi-Fiに接続できない場合は、SSIDとパスワード、2.4GHz帯の利用、本体LEDの状態を確認してください。
EOF

cat > product-105-manual.txt <<'EOF'
製品105 サポート情報

製品概要:
製品105は、倉庫や工場向けの高耐久ネットワークカメラです。
映像監視、動体検知、夜間撮影に対応しています。

主な仕様:
製品番号: 105
製品名: Industrial Camera Pro
対象環境: 倉庫、工場、搬入口、バックヤード
機能: 映像監視、動体検知、夜間撮影
通信方式: 有線LAN
電源: PoE給電

よくある質問:

Q. 製品105はWi-Fiに対応していますか？
A. いいえ、製品105はWi-Fiには対応していません。通信方式は有線LANのみです。

Q. 製品105は夜間撮影できますか？
A. はい、製品105は夜間撮影に対応しています。

Q. 製品105の電源方式は何ですか？
A. 製品105の電源方式はPoE給電です。

トラブルシューティング:
映像が表示されない場合は、LANケーブル、PoE対応スイッチ、本体LEDの状態を確認してください。
EOF

aws s3 cp product-101-manual.txt s3://cm-hirai-amazon-connect-q/product-test/product-101-manual.txt
aws s3 cp product-105-manual.txt s3://cm-hirai-amazon-connect-q/product-test/product-105-manual.txt

export AWS_REGION=ap-northeast-1
export INTEGRATION_NAME=cm-hirai-s3

export KB_ID=$(aws qconnect list-knowledge-bases \
  --region $AWS_REGION \
  --query "knowledgeBaseSummaries[?name=='${INTEGRATION_NAME}'].knowledgeBaseId | [0]" \
  --output text)

echo $KB_ID

if [ -z "$KB_ID" ] || [ "$KB_ID" = "None" ]; then
  echo "ナレッジベース ID を取得できませんでした。統合名とリージョンを確認してください。"
  exit 1
fi

export CONTENT_ARN_101=$(aws qconnect list-contents \
  --region $AWS_REGION \
  --knowledge-base-id $KB_ID \
  --query "contentSummaries[?metadata.\"s3.object.key\"=='product-test/product-101-manual.txt'].contentArn | [0]" \
  --output text)

export CONTENT_ARN_105=$(aws qconnect list-contents \
  --region $AWS_REGION \
  --knowledge-base-id $KB_ID \
  --query "contentSummaries[?metadata.\"s3.object.key\"=='product-test/product-105-manual.txt'].contentArn | [0]" \
  --output text)

echo $CONTENT_ARN_101
echo $CONTENT_ARN_105

if [ -z "$CONTENT_ARN_101" ] || [ "$CONTENT_ARN_101" = "None" ]; then
  echo "product-101-manual.txt の contentArn を取得できませんでした。"
  echo "ナレッジベースへの取り込みが完了しているか確認してください。"
  exit 1
fi

if [ -z "$CONTENT_ARN_105" ] || [ "$CONTENT_ARN_105" = "None" ]; then
  echo "product-105-manual.txt の contentArn を取得できませんでした。"
  echo "ナレッジベースへの取り込みが完了しているか確認してください。"
  exit 1
fi

aws qconnect tag-resource \
  --region $AWS_REGION \
  --resource-arn "$CONTENT_ARN_101" \
  --tags '{"product_number":"101"}'

aws qconnect tag-resource \
  --region $AWS_REGION \
  --resource-arn "$CONTENT_ARN_105" \
  --tags '{"product_number":"105"}'

aws qconnect list-tags-for-resource \
  --region $AWS_REGION \
  --resource-arn "$CONTENT_ARN_101"

aws qconnect list-tags-for-resource \
  --region $AWS_REGION \
  --resource-arn "$CONTENT_ARN_105"

{
  "tags": {
    "product_number": "101"
  }
}

{
  "tags": {
    "product_number": "105"
  }
}

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "UpdateAiAgentSessionData",
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "wisdom:UpdateSessionData"
      ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

import json
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError

qconnect_client = boto3.client("qconnect")

def build_response(success, product_number, should_retrieve, message):
    if not product_number:
        product_number = "unknown"

    return {
        "success": "true" if success else "false",
        "product_number": str(product_number),
        "should_retrieve": "true" if should_retrieve else "false",
        "message": str(message)
    }

def lambda_handler(event, context):
    print("Event Received:", json.dumps(event, default=str, ensure_ascii=False))

    details = event.get("Details", {})
    params = details.get("Parameters", {})

    print("Parameters:", json.dumps(params, default=str, ensure_ascii=False))

    product_number = params.get("product_number")
    assistant_id = params.get("assistant_id")
    session_id = params.get("session_id")

    if product_number is None:
        return build_response(
            success=False,
            product_number="unknown",
            should_retrieve=False,
            message="product_number が指定されていません。"
        )

    product_number = str(product_number).strip()

    if not product_number:
        return build_response(
            success=False,
            product_number="unknown",
            should_retrieve=False,
            message="product_number が空です。"
        )

    if assistant_id is None:
        return build_response(
            success=False,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=False,
            message="assistant_id が指定されていません。"
        )

    assistant_id = str(assistant_id).strip()

    if not assistant_id:
        return build_response(
            success=False,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=False,
            message="assistant_id が空です。"
        )

    if session_id is None:
        return build_response(
            success=False,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=False,
            message="session_id が指定されていません。"
        )

    session_id = str(session_id).strip()

    if not session_id:
        return build_response(
            success=False,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=False,
            message="session_id が空です。"
        )

    try:
        print("assistant_id:", assistant_id)
        print("session_id:", session_id)
        print("product_number:", product_number)

        update_response = qconnect_client.update_session_data(
            assistantId=assistant_id,
            sessionId=session_id,
            namespace="Custom",
            data=[
                {
                    "key": "product_number",
                    "value": {
                        "stringValue": product_number
                    }
                }
            ]
        )

        print("UpdateSessionData Response:", json.dumps(update_response, default=str, ensure_ascii=False))

        return build_response(
            success=True,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=True,
            message=f"製品番号 {product_number} を保存しました。"
        )

    except ClientError as e:
        print("ClientError:", str(e))

        return build_response(
            success=False,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=False,
            message="製品番号の保存に失敗しました。AWS API エラーが発生しました。"
        )

    except Exception as e:
        print("UnexpectedError:", str(e))

        return build_response(
            success=False,
            product_number=product_number,
            should_retrieve=False,
            message="製品番号の保存に失敗しました。"
        )

UpdateProductNumberSessionData

顧客から聞き取った製品番号を AI エージェントセッションのカスタムデータに保存するためのモジュールです。製品ナレッジを検索する前に使用します。入力パラメータ product_number に顧客から聞き取った製品番号を指定すると、Lambda を呼び出して UpdateSessionData API により $.Custom.product_number を更新します。成功時は success=true、should_retrieve=true、product_number、message を返します。失敗時は success=false、should_retrieve=false を返し、Retrieve ツールは呼び出さずに製品番号の再確認を行う必要があります。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "product_number": {
      "type": "string",
      "description": "顧客から聞き取った製品番号。"
    },
    "assistant_id": {
      "type": "string",
      "description": "AI エージェントの assistantId。"
    },
    "session_id": {
      "type": "string",
      "description": "AI エージェントセッションの sessionId。"
    }
  },
  "required": [
    "product_number",
    "assistant_id",
    "session_id"
  ]
}

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "success": {
      "type": "string",
      "description": "成功時は true、失敗時は false。"
    },
    "product_number": {
      "type": "string",
      "description": "保存した製品番号。"
    },
    "should_retrieve": {
      "type": "string",
      "description": "次にナレッジ検索へ進んでよい場合は true。"
    },
    "message": {
      "type": "string",
      "description": "処理結果の説明。"
    }
  },
  "required": [
    "success",
    "product_number",
    "should_retrieve",
    "message"
  ]
}

名前空間: モジュール
キー: 入力
パラメータ: product_number

名前空間: モジュール
キー: 入力
パラメータ: assistant_id

名前空間: モジュール
キー: 入力
パラメータ: session_id

製品番号を保存した直後の同じ応答内では、製品ナレッジを検索してはいけません。
保存に成功した場合は、処理結果の product_number を使って「製品番号は、〇〇ですね。確認したい内容を教えてください。」の形式で案内してください。

次のお客様の発話で、製品番号がすでに確認済みである場合のみ、製品ナレッジを検索してください。

ProductNumberSelfServiceAgent

顧客から聞き取った製品番号をセッションに保存するツールです。product_number に顧客から聞き取った製品番号を指定します。assistant_id には現在の会話情報の assistantId を指定し、session_id には現在の会話情報の sessionId を指定します。保存直後の同じ応答内では検索せず、次のお客様発話で検索してください。

cm-hirai-s3

retrievalConfiguration.filter.equals.key = product_number
retrievalConfiguration.filter.equals.value = {{$.Custom.product_number}}

製品番号は104です。

確認します。
製品番号は104ですね。確認したい内容を教えてください。

この製品はWi-Fiに対応していますか。

お待たせします。確認いたします。
申し訳ありません。この製品について該当する情報を確認できませんでした。

製品番号は101です。

確認します。
製品番号は101ですね。確認したい内容を教えてください。

この製品はWi-Fiに対応していますか。

確認します。
はい、製品101はWi-Fiに対応しています。通信方式はWi-Fiのみとなります。

顧客:
製品番号は101です。この製品はWi-Fiに対応していますか？

AI エージェント:
SetProductNumber を実行
↓
UpdateSessionData で $.Custom.product_number を保存
↓
同じ応答内で RetrieveProductKnowledge を実行
↓
回答

{
  "namespace": "Custom",
  "data": [
    {
      "key": "product_number",
      "value": {
        "stringValue": "101"
      }
    }
  ]
}

{
  "filter": {
    "equals": {
      "key": "product_number",
      "value": ""
    }
  }
}