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Kategorisierung von Berichten zu Fundamentaldaten

Du arbeitest gerade an einer KI-Funktion, die dabei hilft, Wetterbedingungen schnell zu verstehen. Anstatt lange Berichte zu lesen, wollen die Nutzer eine einfache, einwortige Zusammenfassung in ihrer SkyCast Assistant-App sehen. Um zu zeigen, dass es funktioniert, fasst du mit Amazon Bedrock einen Wetterbericht in einem Wort aus einer Liste zusammen.

Die Bibliotheken „ boto3 “ und „ json “ sind schon installiert. Ein Beispiel-Wetterbericht, gespeichert als „ report “, und eine Liste gültiger „ categories “ sind auch schon da.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in Amazon Bedrock

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Anleitung zur Übung

  • Erstell eine Eingabeaufforderung, die die erlaubten Kategorien aus der Liste „ categories “ erwähnt und den Text „ report “ enthält.
  • Füge diese Eingabeaufforderung zum Anfragetext hinzu, wenn du das Modell aufrufst.
  • Hol die Zusammenfassung aus dem von Bedrock zurückgegebenen „ response “ raus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

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="amazon.nova-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)}")
Code bearbeiten und ausführen