【Pythonで生成AI入門】第1.5回 Amazon Bedrockで生成AIにチャレンジ！

$ aws configure sso
SSO session name (Recommended): llm
SSO start URL [None]: https://d-123456aa90.awsapps.com/start/#
SSO region [None]: ap-northeast-1
SSO registration scopes [sso:account:access]:
〜ブラウザを起動して AWS SSO でログイン認証します〜
〜認証完了後に利用するアカウント等を選択します〜
Default client Region [None]: ap-northeast-1
CLI default output format (json if not specified) [None]: json
Profile name [AdministratorAccess-123456789012]: llm

export AWS_DEFAULT_PROFILE=llm

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

boto3>=1.34.0
gradio>=4.0.0

import json
import boto3


def main():
    """進捗確認ボットのメイン関数"""
    print(
        """
    ╔══════════════════════════════════════╗
    ║         🤖 生成AIサンプル 🤖         ║
    ╠══════════════════════════════════════╣
    ║    進捗確認ボットを開始します。      ║
    ║                                      ║
    ║    このボットは、タスクの件名を      ║
    ║    入力するとAIが進捗確認の          ║
    ║    コメントを生成してくれます。      ║
    ║                                      ║
    ╚══════════════════════════════════════╝
    """
    )

    # Bedrockクライアントの初期化
    bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-west-2")

    while True:
        task = input("タスクの件名（空白で終了）：")
        if task.strip() == "":
            break

        prompt = f"件名「{task}」の進捗確認コメントを答えるAIアシスタントとして話してください。"

        # Bedrock APIリクエストの作成
        request_body = {
            "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
            "max_tokens": 1000,
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
        }

        # Bedrock APIを呼び出し
        response = bedrock.invoke_model(
            modelId="anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
            body=json.dumps(request_body),
        )

        # レスポンスの解析
        response_body = json.loads(response.get("body").read())
        reply = response_body["content"][0]["text"]
        print(f"AI: {reply}\n")


if __name__ == "__main__":
    main()

python progress_bot.py

import json
import boto3
import gradio as gr


def ask_progress(task: str) -> str:
    """タスクの進捗確認コメントを生成する関数

    Args:
        task (str): 進捗確認を行うタスクの件名

    Returns:
        str: 生成された進捗確認コメント
    """
    prompt = (
        f"件名「{task}」の進捗確認コメントを答えるAIアシスタントとして話してください。"
    )

    # Bedrockクライアントの初期化
    bedrock = boto3.client(
        "bedrock-runtime",
        region_name="us-west-2",
    )

    # Bedrock APIリクエストの作成
    request_body = {
        "anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
        "max_tokens": 1000,
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
    }

    # Bedrock APIを呼び出し
    response = bedrock.invoke_model(
        modelId="anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
        body=json.dumps(request_body),
    )

    # レスポンスの解析
    response_body = json.loads(response.get("body").read())
    return response_body["content"][0]["text"]


def main() -> None:
    """Gradioを使用して進捗確認ボットのWebインターフェースを起動する"""
    # Gradioでインターフェース作成
    demo = gr.Interface(
        fn=ask_progress,
        inputs="text",
        outputs="text",
        title="進捗確認ボット",
    )

    demo.launch()


if __name__ == "__main__":
    main()

python progress_bot_web.py