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# Speichern und Abrufen von Konversationsverlauf und Kontext mit APIs für die Sitzungsverwaltung
**Anmerkung**
Die APIs für die Sitzungsverwaltung befinden sich in der Vorversion und können geändert werden.
Mit den Session-Management-APIs können Sie Checkpoints für laufende Konversationen in generativen KI-Anwendungen speichern, die mit Open-Source-Frameworks wie LangGraph und erstellt wurden. LlamaIndex Sie können die APIs verwenden, um Status und Konversationskontext in mehrstufigen Workflows mit generativer KI sicher zu verwalten. Sie müssen keine benutzerdefinierten Back-End-Lösungen für die Beständigkeit von Status und Kontext erstellen, warten oder skalieren.
APIs für die Sitzungsverwaltung bieten Ihnen folgende Möglichkeiten:
+ Checkpoint-Workflow-Phasen für iteratives Testen und Human-in-the-Loop-Workflows.
+ Nehmen Sie Konversationen und Aufgaben an dem Punkt wieder auf, an dem sie unterbrochen wurden.
+ Überprüfen Sie die Sitzungsprotokolle, um Workflow-Phasen zu analysieren und Fehler zu beheben.
Da Sitzungen eine Ressource in Amazon Bedrock sind, können Sie den Zugriff auf die Sitzung mit AWS Identity and Access Management (IAM) steuern. Standardmäßig verwendet Amazon Bedrock AWS-verwaltete Schlüssel für die Sitzungsverschlüsselung, einschließlich Sitzungsmetadaten, oder Sie können Ihren eigenen AWS KMS Schlüssel verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Sitzungsverschlüsselung](sessions-encryption.md).
Sie können Amazon Bedrock-Sitzungen mit den Amazon Bedrock-APIs oder AWS -SDKs erstellen und verwalten. Für darauf aufbauende LangGraph Anwendungen können Sie die `BedrockSessionSaver` Klasse aus der Bibliothek verwenden. `langgraph_checkpoint_aws.saver` Dies ist eine benutzerdefinierte Implementierung von LangGraph CheckpointSaver. Weitere Informationen finden Sie unter [langgraph-checkpoint-aws](https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/tree/main/libs/langgraph-checkpoint-aws) im Repository. [LangChain](https://github.com/langchain-ai) GitHub
**Anmerkung**
Sie verwenden eine Sitzung, um den Status und den Konversationsverlauf für Anwendungen mit generativer KI zu speichern, die mit Open-Source-Frameworks erstellt wurden. Für Amazon Bedrock Agents verwaltet der Service automatisch den Konversationskontext und ordnet ihn der agentenspezifischen sessionId zu, die Sie im API-Vorgang angeben. [InvokeAgent](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html)
**Topics**
+ [Beispiel für einen Anwendungsfall](#sessions-use-case)
+ [Workflow](#sessions-workflow)
+ [Überlegungen](#sessions-considerations)
+ [Sitzungsverschlüsselung](sessions-encryption.md)
+ [Erstellen einer Sitzung, um das Speichern des Konversationsverlaufs und des Kontextes vorzubereiten](sessions-create.md)
+ [Speichern von Konversationsverlauf und Kontext in einer Sitzung](sessions-store-coversation.md)
+ [Abrufen von Konversationsverlauf und Kontext aus einer Sitzung](sessions-retrieve-coversation.md)
+ [Beenden einer Sitzung, wenn der Benutzer die Konversation beendet](sessions-end-session.md)
+ [Löschen einer Sitzung und aller zugehörigen Daten](sessions-delete-session.md)
+ [Konversationsverlauf und Kontext in der BedrockSessionSaver LangGraph Bibliothek speichern und abrufen](sessions-opensource-library.md)
## Beispiel für einen Anwendungsfall
Möglicherweise haben Sie eine Anwendung, die einen LangGraph Agenten einsetzt, um Kunden bei der Planung von Reiserouten zu unterstützen. Ein Benutzer kann eine Konversation mit diesem Agenten beginnen, um die Reiseroute für eine bevorstehende Reise zu erstellen und dabei Ziele, bevorzugte Hotels und Flugdetails hinzuzufügen.
Mithilfe von APIs für die Sitzungsverwaltung kann der Agent Zwischenstatus und dauerhaften Kontext für die gesamte erweiterte, mehrstufige Interaktion speichern. Der Agent könnte eine Amazon-Bedrock-Sitzung verwenden, um den Status zu überprüfen, nachdem jedes Ziel hinzugefügt wurde, wobei Details zu den Präferenzen des Kunden erhalten bleiben.
Wenn die Konversation unterbrochen wird oder fehlschlägt, kann der Agent die Sitzung später mit intaktem Kontext, einschließlich Text und Bildern, fortsetzen. Auf diese Weise kann der Agent weitermachen, ohne dass der Kunde die Informationen wiederholen muss. Im Falle eines Fehlers können Sie außerdem die Sitzungsdetails untersuchen, um die Ursache zu beheben.
## Workflow
Der Workflow zur Verwendung APIs für die Sitzungsverwaltung sieht wie folgt aus. Informationen zur Nutzung der BedrockSessionSaver Bibliothek finden Sie unter[Verwalten Sie Sitzungen mit der BedrockSessionSaver LangGraph Bibliothek](sessions-opensource-library.md).
+ **Sitzung erstellen** — Wenn Ihr Endbenutzer die Konversation zum ersten Mal startet, erstellen Sie eine Sitzung mit dem [CreateSession](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_CreateSession.html)API-Vorgang und geben eine ID für die Sitzung an. Sie verwenden diese ID, wenn Sie den Konversationsstatus speichern und abrufen.
+ **Konversationen und Kontext speichern** — Wenn Ihre Endbenutzer mit Ihrem generativen KI-Assistenten interagieren, verwenden Sie die [CreateInvocation](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_CreateInvocation.html)API, um eine Gruppierung von Interaktionen innerhalb der Sitzung zu erstellen. Verwenden Sie für jeden Aufruf die [PutInvocationStep](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_PutInvocationStep.html)API-Operationen, um detaillierte Statuskontrollpunkte, einschließlich Text und Bilder, für jede Interaktion zu speichern.
+ **Gesprächsverlauf und Kontext abrufen** — Verwenden Sie die [GetInvocationStep](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_GetInvocationStep.html)API-Operationen [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_GetSession.html), und [ListInvocations](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_ListInvocations.html), um Sitzungsmetadaten und Interaktionsdetails abzurufen.
+ **Sitzung beenden** — Wenn die Sitzung abgeschlossen ist, beenden Sie die Sitzung mit dem [EndSession](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_EndSession.html)API-Vorgang. Nach dem Beenden einer Sitzung können Sie immer noch auf ihren Inhalt zugreifen, aber Sie können keine Inhalte hinzufügen. Um die Sitzung und ihren Inhalt zu löschen, verwenden Sie den [DeleteSession](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_DeleteSession.html)API-Vorgang.
## Überlegungen
Bevor Sie Sitzungen erstellen und verwalten, beachten Sie Folgendes:
+ Sie können Sitzungen mit den Amazon Bedrock APIs und AWS SDKs erstellen und verwalten. Sie können die AWS Management Console nicht zur Verwaltung von Sitzungen verwenden.
+ Für darauf LangGraph aufbauende Agentenanwendungen können Sie die `BedrockSessionSaver` Klasse aus der `langchain-aws` Bibliothek verwenden. Dies ist eine benutzerdefinierte Implementierung von LangGraph CheckpointSaver. Hinweise zur Verwendung der BedrockSessionSaver Bibliothek finden Sie unter[Verwalten Sie Sitzungen mit der BedrockSessionSaver LangGraph Bibliothek](sessions-opensource-library.md). Um den Code direkt anzuzeigen, besuchen Sie [langgraph-checkpoint-aws](https://github.com/langchain-ai/langchain-aws/tree/main/libs/langgraph-checkpoint-aws) im Repository. [LangChain](https://github.com/langchain-ai) GitHub
+ Wenn Sie beim Erstellen einer Sitzung einen vom Kunden verwalteten AWS KMS Schlüssel angeben, muss der Benutzer oder die Rolle, die die Sitzung erstellt, über die Berechtigung zur Verwendung des Schlüssels verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter [Sitzungsverschlüsselung](sessions-encryption.md).
+ Die APIs für die Sitzungsverwaltung verfügen über die folgenden Kontingente:
+ Anzahl der Aufrufschritte in einer Sitzung über alle Aufrufe hinweg – 1 000
+ Maximale Größe jedes Aufrufschritts – 50 MB
+ IdleSession Timeout — 1 Stunde
+ Aufbewahrungsfrist – Sitzungsdaten werden automatisch nach 30 Tagen gelöscht.