Amazon Bedrock Prompt-Aktivität in Jitterbit Studio

Einführung

Eine Amazon Bedrock Prompt-Aktivität verwendet ihre Amazon Bedrock-Verbindung und sendet einen Prompt an das angegebene Modell in Amazon Bedrock. Sie ist als Ziel in einem Vorgang vorgesehen.

Voraussetzungen

Um diese Aktivität erfolgreich zu nutzen, benötigen Sie die folgenden AWS IAM-Kontoberechtigungen:

• bedrock:ListFoundationModels
• bedrock:ListKnowledgeBases
• bedrock:GetFoundationModel
• bedrock:GetKnowledgeBase
• bedrock:InvokeModel

Erstellen einer Amazon Bedrock Prompt-Aktivität

Eine Instanz einer Amazon Bedrock Prompt-Aktivität wird aus einer Amazon Bedrock-Verbindung mit ihrem Aktivitätstyp Prompt erstellt.

Um eine Aktivitätsinstanz zu erstellen, ziehen Sie den Aktivitätstyp auf die Design-Canvas oder kopieren Sie den Aktivitätstyp und fügen Sie ihn auf der Design-Canvas ein. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Aktivitätsinstanz in Komponentenwiederverwendung.

Eine vorhandene Amazon Bedrock Prompt-Aktivität kann von diesen Orten aus bearbeitet werden:

• Die Design-Canvas (siehe Komponentenaktionsmenü in Design-Canvas).
• Die Registerkarte Komponenten des Projektbereichs (siehe Komponentenaktionsmenü in Projektbereich-Registerkarte Komponenten).

Konfigurieren einer Amazon Bedrock Prompt-Aktivität

Führen Sie diese Schritte aus, um eine Amazon Bedrock Prompt-Aktivität zu konfigurieren:

• Schritt 1: Namen eingeben und Einstellungen festlegen
  Geben Sie einen Namen für die Aktivität ein, wählen Sie ein Modell aus und geben Sie einen Prompt und optionale Einstellungen an.

• Schritt 2: Datenschemas überprüfen
  Alle Request- oder Response-Schemas werden angezeigt.

Schritt 1: Namen eingeben und Einstellungen festlegen

Geben Sie in diesem Schritt einen Namen für die Aktivität ein, wählen Sie ein Modell aus und geben Sie einen Prompt und optionale Einstellungen an. Jedes Benutzeroberflächenelement dieses Schritts wird nachfolgend beschrieben.

• Endpunkt-Menü: Wenn Sie mehrere Endpunkte desselben Connector-Typs konfiguriert haben, wird oben auf dem Bildschirm ein Menü mit dem aktuellen Endpunktnamen angezeigt. Klicken Sie auf das Menü, um zu einem anderen Endpunkt zu wechseln. Weitere Informationen finden Sie unter Zugewiesenen Endpunkt ändern in Konfigurationsbildschirme.

  • Endpunkt bearbeiten: Wird angezeigt, wenn Sie den Mauszeiger über den aktuellen Endpunktnamen bewegen. Klicken Sie, um die Verbindungskonfiguration des aktuell ausgewählten Endpunkts zu bearbeiten.

• Name: Geben Sie einen Namen ein, um die Aktivität zu identifizieren. Der Name muss für jede Amazon Bedrock Prompt-Aktivität eindeutig sein und darf keine Schrägstriche / oder Doppelpunkte : enthalten.

• Alle Modelle auflisten: Wählen Sie diese Option, um aus einer Liste von Modellen auszuwählen, die aus Amazon Bedrock abgerufen werden:

  • Modell auswählen: Dieser Bereich zeigt die im Amazon Bedrock-Endpunkt verfügbaren Modelle an.

• Ausgewähltes Modell: Nach der Auswahl eines Modells wird es hier aufgelistet.

• Suche: Geben Sie einen beliebigen Wert aus einer Spalte in das Suchfeld ein, um die Liste der Modelle zu filtern. Die Suche ist nicht case-sensitiv. Wenn Modelle bereits in der Tabelle angezeigt werden, werden die Tabellenergebnisse mit jedem Tastendruck in Echtzeit gefiltert. Um Modelle vom Endpunkt neu zu laden, geben Sie Suchkriterien ein und aktualisieren Sie dann wie unten beschrieben.

• Aktualisieren: Klicken Sie auf das Aktualisierungssymbol oder das Wort Aktualisieren, um Modelle vom Amazon Bedrock-Endpunkt neu zu laden. Dies kann hilfreich sein, wenn Modelle zu Amazon Bedrock hinzugefügt wurden. Diese Aktion aktualisiert alle Metadaten, die zum Erstellen der in der Konfiguration angezeigten Modelltabelle verwendet werden.

• Modell auswählen: Klicken Sie in der Tabelle auf eine beliebige Stelle in einer Zeile, um ein Modell auszuwählen. Es kann nur ein Modell ausgewählt werden. Die für jedes Modell verfügbaren Informationen werden vom Amazon Bedrock-Endpunkt abgerufen:

  • Modellkennung: Die Modell-ID.

  • Modellanbietern: Der Anbieter des Modells.

  • Modellname: Der Name des Modells.

Alternativ kann das Modell im Feld Modellkennung angegeben oder in der Anforderungstransformation bereitgestellt werden. Wenn ein Modell an mehreren Stellen angegeben ist, wird diese Prioritätsreihenfolge befolgt:

1. Ein in der Anforderungstransformation bereitgestelltes Modell überschreibt alle folgenden Felder.
2. Ein im Feld Modellkennung angegebenes Modell überschreibt das verbleibende Feld unten, auch wenn Alle Modelle auflisten ausgewählt ist.

3. Ein in der Liste Modell auswählen ausgewähltes Modell hat die niedrigste Priorität.

4. Modellkennung eingeben: Wählen Sie diese Option, um den Namen eines Modells in Amazon Bedrock manuell einzugeben.

   • Modellkennung: Geben Sie die Modell-ID ein.

5. Eingabeaufforderung: Geben Sie den Text ein, mit dem Sie das Modell auffordern möchten.

6. Knowledge Base verwenden: Wählen Sie diese Option, um Knowledge Base-Optionen für das Modell zu aktivieren. Wenn diese Option ausgewählt ist, werden die folgenden Optionen angezeigt:

   • Knowledge Base auswählen: Sie können eine Knowledge Base mit einer dieser beiden Optionen angeben: Alle Knowledge Bases auflisten oder Knowledge Base-ID eingeben. Knowledge Bases mit Vektorspeichern (Amazon S3 Vectors) oder strukturierten Datenspeichern (Amazon Redshift) als Abrufquellen werden unterstützt.

     • Alle Knowledge Bases auflisten: Wählen Sie diese Option, um aus einer Liste der im Amazon Bedrock-Endpunkt verfügbaren Knowledge Bases auszuwählen. Wenn diese Option ausgewählt ist, wird diese Tabelle angezeigt:

       • Knowledge Base auswählen: Dieser Abschnitt zeigt die im Amazon Bedrock-Endpunkt verfügbaren Knowledge Bases an.

         • Ausgewählte Knowledge Base: Nach der Auswahl einer Knowledge Base wird sie hier aufgelistet.

         • Suche: Geben Sie einen beliebigen Wert aus einer Spalte in das Suchfeld ein, um die Liste der Knowledge Bases zu filtern. Die Suche ist nicht case-sensitiv. Wenn Knowledge Bases bereits in der Tabelle angezeigt werden, werden die Tabellenergebnisse mit jedem Tastendruck in Echtzeit gefiltert. Um Knowledge Bases vom Endpunkt neu zu laden, geben Sie Suchkriterien ein und aktualisieren Sie dann wie unten beschrieben.

         • Aktualisieren: Klicken Sie auf das Aktualisierungssymbol oder das Wort Aktualisieren, um Knowledge Bases vom Amazon Bedrock-Endpunkt neu zu laden. Dies kann hilfreich sein, wenn Knowledge Bases zu Amazon Bedrock hinzugefügt wurden. Diese Aktion aktualisiert alle Metadaten, die zum Erstellen der in der Konfiguration angezeigten Knowledge Base-Tabelle verwendet werden.

7. Wissensdatenbank auswählen: Klicken Sie in der Tabelle auf eine beliebige Stelle in einer Zeile, um eine Wissensdatenbank auszuwählen. Es kann nur eine Wissensdatenbank ausgewählt werden. Die verfügbaren Informationen für jede Wissensdatenbank werden vom Amazon Bedrock-Endpunkt abgerufen:

   • Status: Der Status der Wissensdatenbank, einer von CREATING, ACTIVE, DELETING, UPDATING oder FAILED. Weitere Informationen finden Sie in der Amazon Bedrock-Statusliste für Wissensdatenbanken.

   • Identifier: Die ID der Wissensdatenbank.

   • Name: Der Name der Wissensdatenbank.

• Wissensdatenbank-ID eingeben: Wählen Sie diese Option, um die ID der Wissensdatenbank im Amazon Bedrock-Endpunkt anzugeben. Wenn diese Option ausgewählt ist, wird dieses Feld angezeigt:

  • Wissensdatenbank-Identifier: Geben Sie die ID der Wissensdatenbank ein.

• Max. Abrufergebnisse: Geben Sie die Anzahl der Ergebnisse ein, die aus der Wissensdatenbank abgerufen werden sollen. Der Bereich liegt zwischen 1 und 100, und der Standardwert ist 5.

• Optionale Einstellungen: Klicken Sie, um zusätzliche optionale Einstellungen zu erweitern.

  • Zufälligkeit und Vielfalt:

    • Temperatur: Geben Sie einen Temperatureinflussparameter ein. Der Wert dieses Parameters kann zwischen 0 und 1 liegen, z. B.: 0.5. Dieser Parameter wird bei OpenAI GPT-5.6-Modellen nicht unterstützt.
    • Top K: Geben Sie einen Top K-Einflussparameter ein. Der Wert dieses Parameters kann zwischen 0 und 500 liegen, z. B.: 250.
    • Top P: Geben Sie einen Top P-Einflussparameter ein. Der Wert dieses Parameters kann zwischen 0 und 1 liegen, z. B.: 0.999. Dieser Parameter wird bei OpenAI GPT-5.6-Modellen nicht unterstützt.

  • Länge:

    • Maximale Länge: Geben Sie einen Einflussparameter für die maximale Antwortlänge ein. Die maximale Anzahl der zulässigen Token hängt vom gewählten Modell ab.

  • Bei Fehler fortfahren: Wählen Sie diese Option, um die Aktivitätsausführung fortzusetzen, wenn bei einem Datensatz in einer Batch-Anfrage ein Fehler auftritt. Falls Fehler auftreten, werden diese in das Operationsprotokoll geschrieben.

• Speichern und beenden: Wenn aktiviert, klicken Sie, um die Konfiguration für diesen Schritt zu speichern und die Aktivitätskonfiguration zu schließen.

• Weiter: Klicken Sie, um die Konfiguration für diesen Schritt vorübergehend zu speichern und zum nächsten Schritt zu wechseln. Die Konfiguration wird erst gespeichert, wenn Sie auf der letzten Seite auf die Schaltfläche Fertig klicken.

• Änderungen verwerfen: Klicken Sie nach dem Vornehmen von Änderungen, um die Konfiguration zu schließen, ohne die in einem beliebigen Schritt vorgenommenen Änderungen zu speichern. Eine Meldung fordert Sie auf zu bestätigen, dass Sie die Änderungen verwerfen möchten.

Schritt 2: Datenschemas überprüfen

Alle Anfrage- oder Antwortschemas werden angezeigt. Jedes Benutzeroberflächenelement dieses Schritts wird nachfolgend beschrieben.

• Datenschema: Diese Datenschemas werden von angrenzenden Transformationen geerbt und werden während der Datenzuordnung erneut angezeigt.

  Der Amazon Bedrock-Connector verwendet die Amazon Bedrock API. Weitere Informationen zu den Schemaknoten und Feldern finden Sie in der API-Dokumentation.

• Aktualisieren: Klicken Sie auf das Aktualisierungssymbol oder auf das Wort Aktualisieren, um Schemas vom Amazon Bedrock-Endpunkt neu zu generieren. Diese Aktion generiert auch ein Schema an anderen Stellen im Projekt neu, an denen auf das gleiche Schema verwiesen wird, z. B. in einer angrenzenden Transformation.

• Zurück: Klicken Sie, um die Konfiguration für diesen Schritt vorübergehend zu speichern und zum vorherigen Schritt zurückzukehren.

• Fertig: Klicken Sie, um die Konfiguration für alle Schritte zu speichern und die Aktivitätskonfiguration zu schließen.

• Änderungen verwerfen: Klicken Sie nach dem Vornehmen von Änderungen, um die Konfiguration zu schließen, ohne die an einem Schritt vorgenommenen Änderungen zu speichern. Eine Meldung fordert Sie auf zu bestätigen, dass Sie die Änderungen verwerfen möchten.

Fehlerbehebung

Bei der Ausführung von Aktivitäten können folgende Fehler auftreten:

Invocation of model ID <model-name> with on-demand throughput isn't supported. Retry your request with the ID or ARN of an inference profile that contains this model.

Dieser Fehler tritt auf, weil einige Modelle, einschließlich der GPT-5.6-Modelle von OpenAI, keinen On-Demand-Durchsatz unterstützen und stattdessen die ID eines regionsübergreifenden Inferenzprofils anstelle der in der Liste Modell auswählen zurückgegebenen Modell-ID erfordern.

Navigieren Sie in der AWS Management Console zu Amazon Bedrock > Inference profiles und suchen Sie die Inferenzprofil-ID für das Modell. Bei den GPT-5.6-Modellen von OpenAI variieren gültige Präfixe der Inferenzprofil-ID je nach Modell und Region (z. B. us. oder global.), wie z. B. us.openai.gpt-5.6-terra oder global.openai.gpt-5.6-terra. Die genaue Inferenzprofil-ID für Ihr Modell und Ihre Region finden Sie in den AWS-Modellkarten für GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra und GPT-5.6 Luna. Um die Inferenzprofil-ID einzugeben, müssen Sie die Option Modellkennung eingeben in Schritt 1 verwenden.

Nächste Schritte

Nach der Konfiguration einer Amazon Bedrock-Aktivität Prompt schließen Sie die Konfiguration des Vorgangs ab, indem Sie weitere Aktivitäten, Transformationen oder Skripte als Vorgangsschritte hinzufügen und konfigurieren. Sie können auch die Vorgangseinstellungen konfigurieren, die die Möglichkeit bieten, Vorgänge zu verketten, die sich in denselben oder verschiedenen Workflows befinden.

Menüaktionen für eine Aktivität sind über den Projektbereich und die Designoberfläche zugänglich. Weitere Informationen finden Sie unter Menü „Aktivitätsaktionen" in Connector-Grundlagen.

Amazon Bedrock-Aktivitäten Prompt können als Ziel mit diesen Vorgangsmustern verwendet werden:

• Transformationsmuster
• Zwei-Transformations-Muster (als erstes oder zweites Ziel)

Um die Aktivität mit Skriptfunktionen zu verwenden, schreiben Sie die Daten an einen temporären Speicherort und verwenden Sie diesen temporären Speicherort dann in der Skriptfunktion.

Wenn Sie bereit sind, stellen Sie den Vorgang bereit und führen Sie ihn aus und überprüfen Sie das Verhalten, indem Sie die Vorgangsprotokolle überprüfen.