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Foundation model レポートのカテゴリ分類

あなたは今、天気の状況をすばやく把握できる AI 機能に取り組んでいます。長いレポートを読む代わりに、ユーザーは SkyCast Assistant アプリにシンプルな1語の要約が表示されることを望んでいます。概念実証として、Amazon Bedrock を使って、天気レポートをあらかじめ定義されたリストの中から1語に要約します。

boto3 と json ライブラリはすでに読み込まれています。report というサンプルの天気レポートと、有効な categories のリストも事前に用意されています。

この演習はコースの一部です

Amazon Bedrock入門

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演習の手順

  • categories リストに含まれる許可されたカテゴリを明記し、report を含めたプロンプトを作成します。
  • モデルを呼び出すとき、このプロンプトをリクエストボディに追加します。
  • Bedrock から返される response から要約を抽出します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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)}")
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