[アップデート] Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました

ALTER TABLE bedrock_integration.bedrock_kb
ADD COLUMN IF NOT EXISTS target VARCHAR(100),
ADD COLUMN IF NOT EXISTS year SMALLINT,
ADD COLUMN IF NOT EXISTS for_managers BOOLEAN;

import os
import json
import boto3

bucket_name = os.environ.get("BUCKET_NAME")
kb_id = os.environ.get("KNOWLEDGE_BASE_ID")
agent_runtime_tokyo = boto3.client(
    "bedrock-agent-runtime", region_name="ap-northeast-1"
)
agent_runtime_oregon = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name="us-west-2")
bedrock_runtime_oregon = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")

text_model_id = "cohere.command-r-plus-v1:0"
messsage = "事業計画について教えてください"

filter = {
    "andAll": [
        {"equals": {"key": "year", "value": 2023}},
        {"equals": {"key": "for_managers", "value": True}},
    ]
}

# 東京リージョン
## ベクトル検索
vector_search_response = agent_runtime_tokyo.retrieve(
    knowledgeBaseId=kb_id,
    retrievalConfiguration={
        "vectorSearchConfiguration": {
            "filter": filter,
            "numberOfResults": 5,
        },
    },
    retrievalQuery={"text": messsage},
)
retrieval_results = vector_search_response.get("retrievalResults")

# オレゴンリージョン
## 質問文の生成
generate_search_query_request = json.dumps(
    {
        "message": messsage,
        "search_queries_only": True,
    }
)

generate_search_query_response = bedrock_runtime_oregon.invoke_model(
    body=generate_search_query_request,
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    modelId=text_model_id,
)

generate_search_query_response_body = json.loads(
    generate_search_query_response.get("body").read()
)
search_queries = generate_search_query_response_body.get("search_queries")

## ドキュメントの整形
documents = []
for query in search_queries:
    query_text = query.get("text")
    for result in retrieval_results:
        result_text = result.get("content").get("text")
        documents.append({"title": query_text, "snippet": result_text})

## 回答分の生成
answer_request = json.dumps(
    {
        "message": messsage,
        "documents": documents,
    }
)

answer_response = bedrock_runtime_oregon.invoke_model(
    body=answer_request,
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    modelId=text_model_id,
)

answer_response_body = json.loads(answer_response.get("body").read())
output_text = answer_response_body.get("text")

print(output_text)

takakuni@app % python cross_region_retrieve_and_generate.py
事業計画は、企業の目標、戦略、予算、潜在的なリスクなど、特定の期間における企業の事業活動を概説するものです。事業計画の例としては、タイムトラベル事業と動物言語翻訳事業に注力する株式会社サンプルの2023年度事業計画が挙げられます。この計画には、タイムマシン利用者数1,000人、動物言語翻訳デバイス販売台数100,000台、売上高10兆円、営業利益率80%などの目標が含まれています。戦略としては、歴史上の有名人とのディナー体験ツアーやAIアルゴリズムの開発、マーケティングではハリウッド映画とのプロモーションなどが挙げられます。予算は200兆円で、タイムマシン開発、動物言語翻訳AIの開発、マーケティング、人件費などが含まれます。また、タイムパラドックスや動物倫理などのリスクも考慮する必要があります。