Začněte nyníZačněte zdarma

Kategorizace zprávy pomocí foundation modelu

Pracuješ teď na funkci s umělou inteligencí, která pomáhá rychle pochopit aktuální počasí. Místo čtení dlouhých zpráv chce aplikace SkyCast Assistant zobrazovat jednoduché shrnutí v jediném slově. Jako proof of concept využiješ Amazon Bedrock ke kategorizaci zprávy o počasí do jednoho slova z předem definovaného seznamu.

Knihovny boto3 a json jsou předem načteny. K dispozici máš také ukázkovou zprávu o počasí uloženou v proměnné report a seznam platných kategorií categories.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do Amazon Bedrock

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Vytvoř prompt, který zmíní povolené kategorie ze seznamu categories a zahrne obsah proměnné report.
  • Přidej tento prompt do těla požadavku při volání modelu.
  • Extrahuj shrnutí z odpovědi response vrácené Bedrockem.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

def summarize_weather(report):
    bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
    # Create prompt with allowed categories and pass in the report
    prompt = f"""Summarize the following weather report as one word from: {', '.join(____)}. Report: {____}"""
	# Pass the prompt to the body
    body = {"messages": [{"role": "user", "content": [{"text": ____}]}]}

    response = bedrock.invoke_model(modelId="us.amazon.nova-2-lite-v1:0", body=json.dumps(body))
    # Extract the summary from the response
    data = json.loads(response.get("body").read()____)
    return data["output"]["message"]["content"][0]["text"]

print(f"Weather Summary: {summarize_weather(report)}")
Upravit a spustit kód