Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Tutorial: creación de un flujo que procese solicitudes hipotecarias Para familiarizarnos con los recursos de Amazon Bedrock y sus capacidades, utilizaremos una CloudFormation plantilla para configurar un [flujo](flows.md) que automatice los procesos del proceso de solicitud de una hipoteca mediante la combinación de varios recursos de Amazon Bedrock y otros recursos. AWS **nota** Para este tutorial, utilizaremos la región. *us-east-1* Puede usar cualquier región que admita agentes, flujos, barreras de protección, bases de conocimiento y administración de peticiones. Para ver una tabla de compatibilidad de las características por región, consulte [Soporte de funciones Región de AWS de Amazon Bedrock](features-regions.md). Asegúrese de tener permisos para crear recursos de Amazon S3, Amazon Bedrock, Lambda y DynamoDB en la región que utilice. Este flujo no está pensado para fines de implementación, sino para usarlo como un tutorial para conocer los recursos de Amazon Bedrock. La siguiente imagen es la representación visual del flujo en la Consola de administración de AWS: ![\[Flujo de procesamiento de hipotecas\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png) El flujo combina un [agente](agents.md) de Amazon Bedrock, [peticiones](prompt-management.md) y una [función de Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html) para crear un flujo de procesamiento hipotecario que incorpora la información financiera del cliente y la procesa si el cliente reúne los requisitos para un préstamo. También se asocian una [base de conocimiento](knowledge-base.md) y una [barrera de protección](guardrails.md) de Amazon Bedrock al agente del flujo para aumentar las respuestas y proporcionar medidas de seguridad. Para obtener información detallada acerca de los componentes del flujo, consulte [Detalles sobre el flujo de procesamiento de hipotecas](getting-started-mortgage-flow-details.md). **Topics** + [Requisitos previos](#getting-started-mortgage-flow-prereqs) + [Cree el flujo de procesamiento de la hipoteca mediante CloudFormation](#getting-started-mortgage-flow-create) + [Prueba del flujo de procesamiento de hipotecas](#getting-started-mortgage-flow-test) + [Limpieza: eliminación de recursos](#getting-started-mortgage-flow-delete) + [CloudFormation plantillas](getting-started-mortgage-flow-template.md) + [Detalles sobre el flujo de procesamiento de hipotecas](getting-started-mortgage-flow-details.md) ## Requisitos previos Para crear este flujo, debe descargar un archivo .zip y seguir las instrucciones para ejecutar un script que configurará los recursos y la plantilla por usted. **importante** Se le cobrarán los recursos de Amazon que cree hasta que los elimine. A continuación, complete los requisitos previos siguientes: 1. Descarga el [cloudformation-mortgage-flow-setuparchivo.zip](samples/cloudformation-mortgage-flow-setup.zip). 1. Descomprima el archivo. Puede obtener más información sobre el contenido en [CloudFormation plantillas](getting-started-mortgage-flow-template.md). 1. Solicite acceso a los modelos fundacionales de Amazon Bedrock de la siguiente manera: 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS con una identidad de IAM que tenga permisos para usar la consola Amazon Bedrock. A continuación, abra la consola de Amazon Bedrock en [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. Asegúrese de que está en la región **Este de EE. UU. (Norte de Virginia)** marcando su región en la esquina superior derecha. Si no está en esa región, cambie de región. 1. Seleccione **Acceso a modelos** en la parte inferior del panel de navegación de la izquierda. 1. Seleccione **Modificar el acceso al modelo**. 1. Realice una de las siguientes acciones: + Para solicitar el acceso a todos los modelos, seleccione **Activar todos los modelos**. En la página a la que se le dirige, se rellenarán las casillas de verificación situadas junto a todos los modelos. + Para solicitar el acceso a modelos específicos, seleccione **Activar modelos específicos**. En la página a la que se le dirige, tendrá las siguientes opciones: + Para solicitar acceso a todos los modelos por parte de un proveedor, seleccione la casilla de verificación situada junto al nombre del proveedor. + Para solicitar acceso a un modelo, seleccione la casilla de verificación situada junto al nombre del modelo. 1. Para los siguientes tutoriales, debe solicitar como mínimo acceso a los modelos **Titan Embeddings G1 - Text** y **Claude 3 Haiku**. A continuación, elija **Siguiente**. 1. Revise los modelos a los que solicita acceso y los **Términos**. Cuando haya terminado, elija **Enviar** para solicitar acceso. ## Cree el flujo de procesamiento de la hipoteca mediante CloudFormation Para crear el flujo de procesamiento de hipotecas y sus recursos asociados, crearemos una CloudFormation plantilla y la usaremos para crear una pila que contenga los recursos de Amazon Bedrock. **importante** Se le cobrarán los recursos de Amazon que cree hasta que los elimine. ### Cree los recursos y el archivo CloudFormation de plantilla En primer lugar, utilice el script del archivo.zip para cargar los recursos en un bucket de S3 y crear las CloudFormation plantillas. 1. En una ventana de terminal, ejecute el siguiente comando para copiar los recursos en un bucket de Amazon S3 y rellenar los archivos `main-stack.yaml` y `main-stack.json` con el nombre del bucket de S3 como valor predeterminado para el parámetro del nombre del bucket. ``` bash deploy.sh ``` **nota** El uso del script es`bash deploy.sh `, donde ** y ** son argumentos opcionales. Si no los proporciona, se utilizarán los siguientes valores predeterminados: **— La AWS región predeterminada especificada en la configuración de sus AWS credenciales. **— Se asignará un nombre al depósito*mortgage-flow-deployment--*, donde ** estará el ID de su AWS cuenta y ** coincidirá con el valor que haya indicado o con la AWS región predeterminada especificada en la configuración de sus AWS credenciales. 1. Confirme las peticiones. Una vez finalizada la implementación, debe tener una plantilla `main-stack.yaml` y `main-stack.json` completas para el siguiente paso. **nota** Si se produce un error en el script, puede preparar los recursos manualmente de la siguiente manera: Cargue el *contenido* (no incluya la carpeta en sí) de la `cloudformation-mortgage-flow-setup` carpeta descomprimida en un bucket de S3 en EE. UU. Este (Virginia del Norte) en la consola de Amazon S3 en. [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/) Busque el archivo `templates/json/main-stack-tmp.yaml` o `templates/json/main-stack-tmp.json` y haga lo siguiente: Cambia el `Default` valor del `Q01pS3BucketName` parámetro por el nombre de *MortgageFlowBucket* tu bucket de S3. Elimine `-tmp` del nombre del archivo, de modo que pase a ser `templates/json/main-stack.yaml` o `templates/json/main-stack.json`. ### Cree la pila mediante la CloudFormation consola A continuación, usa la plantilla que has guardado para aprovisionar una CloudFormation pila. 1. Abre la CloudFormation consola en [https://console.aws.amazon.com/cloudformation.](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/) Asegúrese de que está en la región **Este de EE. UU. (Norte de Virginia)** marcando su región en la esquina superior derecha. Si no está en esa región, cambie de región. 1. En la página **Pilas**, en el menú **Crear pila** elija **Con nuevos recursos (estándar)**. 1. En Especificar plantilla: 1. En **Requisito previo**, elija **Seleccionar una plantilla existente**. 1. En **Especificar plantilla**, elija **Cargar un archivo de plantilla**. 1. Seleccione **Elegir archivo** para acceder a la plantilla `main-stack.yaml` o `main-stack.json` y seleccionarla. 1. Elija **Siguiente**. 1. Especifique los detalles de la pila: 1. En **Nombre de la pila**, escriba un nombre para la pila. 1. En el campo **Parámetros**, deje los valores predeterminados. **nota** El valor de `Q01pS3BucketName` debe coincidir con el nombre del bucket de S3 en donde ha cargado los recursos de esta plantilla. Los argumentos restantes están relacionados con las configuraciones de la base de conocimiento; si modifica alguno de ellos, asegúrese de que las configuraciones sean compatibles entre sí. Para obtener más información, consulte [Requisitos previos para usar un almacén de vectores que haya creado para una base de conocimiento](knowledge-base-setup.md). 1. Elija **Siguiente**. 1. Configure las opciones la pila: 1. En las **opciones de error de pila**, seleccione **Eliminar todos los recursos recién creados.** **nota** Si elige esta opción, evita que se le facturen los recursos cuya política de eliminación especifique que se conservarán incluso si se produce un error durante la creación de la pila. Para obtener más información, consulte [Atributo `DeletionPolicy`](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-attribute-deletionpolicy.html) en la *Guía del usuario de CloudFormation *. 1. En **Capacidades**, marca la casilla para confirmar que se CloudFormation podrían crear recursos de IAM en tu cuenta. 1. Elija **Siguiente**. 1. Revisa los detalles de la pila y selecciona **Enviar**. CloudFormation crea la pila. Se tardan varios minutos en crear la pila. Una vez que se complete la creación de la pila, puede usar la pestaña **Recursos** de la página de detalles de la pila para ver los recursos que se aprovisionaron en su cuenta. 1. Una vez finalizada la creación de la pila, haga lo siguiente para sincronizar el origen de datos de la base de conocimiento para poder consultarla: 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS con una identidad de IAM que tenga permisos para usar la consola Amazon Bedrock. A continuación, abra la consola de Amazon Bedrock en [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Base de conocimientos** y elija la base de conocimiento que creó, llamada `AWSDocsTutorial-MortgageKB`. 1. En la sección **Origen de datos**, seleccione la casilla de verificación situada junto al origen de datos que creó, llamado `AWSDocsTutorial-MortgageKB-DS`. 1. Elija **Sincronizar**. Una vez completada la sincronización, puede probar el flujo. ## Prueba del flujo de procesamiento de hipotecas Una vez creado el flujo de procesamiento de hipotecas, puede utilizar la consola de Amazon Bedrock para examinar, probar y modificar el flujo. También puede examinar, probar y modificar los recursos individuales del flujo. **Cómo probar el flujo** 1. Inicie sesión Consola de administración de AWS con una identidad de IAM que tenga permisos para usar la consola Amazon Bedrock. A continuación, abra la consola de Amazon Bedrock en [https://console.aws.amazon.com/bedrock.](https://console.aws.amazon.com/bedrock) 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Flujos**. Asegúrese de que está en la región **Este de EE. UU. (Norte de Virginia)** marcando su región en la esquina superior derecha. Si no está en esa región, cambie de región. 1. En la sección **Flujos**, seleccione el flujo que se creó a partir de la plantilla. CloudFormation Debería ser `AWSDocsTutorial-MortgageFlow`. 1. Seleccione **Editar en generador de flujos**. Puede arrastrar nodos individuales en el flujo para modificar la representación visual del flujo. 1. En el panel **Probar flujo**, introduzca lo siguiente en el campo de texto y, a continuación, seleccione **Ejecutar**. ``` { "income": 80000, "totalDebt": 5000, "loanTerm": 30, "loanAmount": 600000, "creditScore": 750, "mlsId": "MLS-5678" } ``` Como el importe del préstamo es superior al préstamo máximo asequible calculado, se desencadena la petición **incomeDebt** y el flujo genera una carta de rechazo. Puede seleccionar **Mostrar rastro** para ver los nodos que se ejecutaron en el flujo. 1. De nuevo, en el panel **Probar flujo**, introduzca lo siguiente en el campo de texto y, a continuación, seleccione **Ejecutar**. ``` { "income": 120000, "totalDebt": 5000, "loanTerm": 30, "loanAmount": 200000, "creditScore": 650, "mlsId": "MLS-3456" } ``` Como el importe del préstamo es inferior al préstamo máximo asequible calculado, se activa el mensaje **ProcessApplication** y se envía al **mortgageProcessingAgent**, que busca en la base de conocimientos adjunta y genera una respuesta en la que se evalúa, en función de los valores introducidos, si el cliente reúne los requisitos para solicitar un préstamo. 1. (Opcional) Intente ejecutar el flujo utilizando valores diferentes para los campos del objeto JSON. Los valores de `mlsId` corresponden a las propiedades que figuran en el Servicio de listado múltiple. Puede encontrar los valores de `mlsId` válidos de la siguiente forma: 1. Inicie sesión en la consola de DynamoDB Consola de administración de AWS y ábrala en. [https://console.aws.amazon.com/dynamodb/](https://console.aws.amazon.com/dynamodb/) 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Tablas**. 1. Seleccione la tabla que dice. **AWSDocsTutorial-PropertyListing** 1. Elija **Explorar elementos de la tabla**. 1. Puede usar cualquiera de los valores de la columna **mls\$1id** en la entrada del flujo. También puede navegar a las páginas **Agents**, **Knowledge Bases**, **Guardrails** y **Prompt Management** Consola de administración de AWS para examinar cada recurso de Amazon Bedrock utilizado en el flujo de forma independiente. Para obtener más información sobre el flujo y conocer los componentes con más detalle, consulte [Detalles sobre el flujo de procesamiento de hipotecas](getting-started-mortgage-flow-details.md). ## Limpieza: eliminación de recursos Tras explorar los recursos y conocer mejor las capacidades de los distintos recursos de Amazon Bedrock, eliminaremos la pila y los recursos que contiene. **importante** Se le cobrarán los recursos de Amazon que cree hasta que los elimine. 1. [Abra la formación/cloud. https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/) 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Pila**. 1. Elija la pila que ha creado a partir de la plantilla. A continuación, elija **Eliminar** y confirme la operación eligiendo de nuevo **Eliminar**. CloudFormation inicia la eliminación de la pila principal, todas sus pilas anidadas y todos los recursos incluidos en las pilas. # CloudFormation plantillas El archivo `cloudformation-mortgage-flow-setup.zip` que descarga contiene los siguientes archivos: + `deploy.sh`— Un script de shell que despliega tus recursos y prepara la CloudFormation plantilla principal que utilizarás. + `artifacts`: una carpeta que contiene archivos .zip con funciones para el agente y las plantillas de la base de conocimiento: + Funciones de Lambda para los grupos de acciones del agente + `agent_loan_calculator.zip` + `mls_lookup.zip` + `loader_deployment_package.zip` + Funciones para configurar la base de conocimiento + `custom-resource-lambda.zip` + `opensearchpy-layer.zip` + `provider-event-handler.zip` + `api-schema`; una carpeta que contiene esquemas de API para grupos de acción. + `knowledge-base-data-source`: una carpeta que contiene el PDF de la [Guía de ventas de Fannie Mae](https://selling-guide.fanniemae.com/). + `templates`: una carpeta que contiene las plantillas de los recursos de este flujo, tanto en formato JSON como YAML: + `main-stack-tmp`: la plantilla principal que implementa las plantillas restantes como pilas anidadas. Este archivo se convierte en `main-stack` después de ejecutar el script de implementación. + `guardrails-template`: la plantilla de la barrera de protección que se asociará al agente. + `prompts-template`: la plantilla para las peticiones que se utilizarán en el flujo. + `kb-role-template`— La plantilla para el rol de base de conocimientos, que se utilizará tanto en la OpenSearch plantilla como en la plantilla de base de conocimientos. + `oss-infra-template`— La plantilla del almacén vectorial de Amazon OpenSearch Serverless que se utilizará en la base de conocimientos. + `kb-infra-template`: la plantilla para la base de conocimiento sobre préstamos hipotecarios que se asociará al agente. + `agent-template`: la plantilla para el agente de procesamiento de hipotecas que se utilizará en el flujo. + `mortgage-flow-template`: la plantilla para el flujo de procesamiento de hipotecas que combina todos los recursos. + `README.md`: un archivo README que describe los pasos para usar la plantilla. En los temas siguientes se muestran las CloudFormation plantillas utilizadas para cada pila. La pila principal implementa las pilas restantes como [pilas anidadas](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/using-cfn-nested-stacks.html). **Topics** + [Pila principal](#getting-started-mortgage-templates-main) + [Pila de Barreras de protección para Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-guardrail-templates) + [Pila de administración de peticiones de Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-prompts-templates) + [Pila de Bases de conocimiento de Amazon Bedrock](#getting-started-mortgage-kb-templates) ## Pila principal La pila principal define los parámetros que puede definir al cargar la plantilla. Estos valores se pasan a cada una de las pilas anidadas restantes. El script de despliegue sustituye el valor predeterminado del `Q01pS3BucketName` parámetro *MortgageFlowBucket* por el bucket de S3 real que contiene los recursos desplegados por el script. ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Parameters: Q01pS3BucketName: Type: String Description: Provide existing S3 bucket name where data is already stored Default: MortgageFlowBucket Q02pFlowName: Type: String Description: Name for the flow Default: MortgageFlow Q03pGuardrailName: Type: String Description: Name for guardrail to attach to agent Default: MortgageGR Q04pKnowledgeBaseName: Type: String Description: Name for knowledge base to associate with agent Default: MortgageKB Q05pAgentName: Type: String Description: Name for agent to create Default: MortgageAgent Q06pKBEmbedModel: Type: String Description: Select Embedding model Default: amazon.titan-embed-text-v1 Q07pKBChunkingStrategy: Type: String Description: Select Chunking strategy AllowedValues: - Default chunking - Fixed-size chunking - No chunking Default: Default chunking Q08pKBMaxTokens: Type: Number Description: Maximum number of tokens in a chunk Default: 300 Q09pKBOverlapPercentage: Type: Number Description: Percent overlap in each chunk Default: 20 Q10pKBVectorStore: Type: String Description: Select vector store AllowedValues: - Open-Search-Serverless Default: Open-Search-Serverless Q11pOSSCollectionName: Type: String Description: Name of the Collection MinLength: 1 MaxLength: 63 Default: mortgage-kb-collection AllowedPattern: ^[a-z0-9](-*[a-z0-9])* ConstraintDescription: Must be lowercase or numbers with a length of 1-32 characters Q12pOSSIndexName: Type: String Description: Index name to be created in vector store MinLength: 1 MaxLength: 63 Default: mortgage-kb-index AllowedPattern: ^[a-z0-9](-*[a-z0-9])* ConstraintDescription: Must be lowercase or numbers with a length of 1-63 characters # Q13pVectorFieldName: # Type: String # Description: Vector field name # Default: bedrock-knowledge-base-default-vector # Q14pMetaDataFieldName: # Type: String # Description: Metadata field name # Default: AMAZON_BEDROCK_METADATA # Q15pTextFieldName: # Type: String # Description: Text field name # Default: AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK Resources: KBRoleStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/kb-role-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName OSSStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: KBRoleStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/oss-infra-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName Q06pKBEmbedModel: Ref: Q06pKBEmbedModel Q11pOSSCollectionName: Ref: Q11pOSSCollectionName Q12pOSSIndexName: Ref: Q12pOSSIndexName pKBRole: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRole pKBRoleArn: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRoleArn KBStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: OSSStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/kb-infra-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: KnowledgeBaseName: Ref: Q04pKnowledgeBaseName Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName Q06pKBEmbedModel: Ref: Q06pKBEmbedModel Q07pKBChunkingStrategy: Ref: Q07pKBChunkingStrategy Q08pKBMaxTokens: Ref: Q08pKBMaxTokens Q09pKBOverlapPercentage: Ref: Q09pKBOverlapPercentage Q11pOSSCollectionName: Ref: Q11pOSSCollectionName Q12pOSSIndexName: Ref: Q12pOSSIndexName # Q13pVectorFieldName: # Ref: Q13pVectorFieldName # Q14pMetaDataFieldName: # Ref: Q14pMetaDataFieldName # Q15pTextFieldName: # Ref: Q15pTextFieldName pCollectionArn: Fn::GetAtt: - OSSStack - Outputs.CollectionArn pKBRoleArn: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRoleArn pKBRole: Fn::GetAtt: - KBRoleStack - Outputs.KBRole GRStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/guardrails-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: GuardrailName: Ref: Q03pGuardrailName AgentStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: - KBStack - GRStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/agent-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName KnowledgeBaseId: Fn::GetAtt: - KBStack - Outputs.KBId GuardrailArn: Fn::GetAtt: - GRStack - Outputs.GuardrailArn GuardrailVersion: Fn::GetAtt: - GRStack - Outputs.GuardrailVersion PromptsStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/prompts-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 FlowStack: Type: AWS::CloudFormation::Stack DependsOn: - AgentStack - PromptsStack Properties: TemplateURL: !Sub https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/yaml/mortgage-flow-template.yaml TimeoutInMinutes: 15 Parameters: FlowName: Ref: Q02pFlowName Q01pS3BucketName: Ref: Q01pS3BucketName ProcessApplicationPromptArn: Fn::GetAtt: - PromptsStack - Outputs.ProcessApplicationPromptArn RejectionPromptArn: Fn::GetAtt: - PromptsStack - Outputs.RejectionPromptArn AgentId: Fn::GetAtt: - AgentStack - Outputs.AgentId ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Type": "String", "Description": "Provide existing S3 bucket name where data is already stored", "Default": "MortgageFlowBucket" }, "Q02pFlowName": { "Type": "String", "Description": "Name for the flow", "Default": "MortgageFlow" }, "Q03pGuardrailName": { "Type": "String", "Description": "Name for guardrail to attach to agent", "Default": "MortgageGR" }, "Q04pKnowledgeBaseName": { "Type": "String", "Description": "Name for knowledge base to associate with agent", "Default": "MortgageKB" }, "Q05pAgentName": { "Type": "String", "Description": "Name for agent to create", "Default": "MortgageAgent" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Type": "String", "Description": "Select Embedding model", "Default": "amazon.titan-embed-text-v1" }, "Q07pKBChunkingStrategy": { "Type": "String", "Description": "Select Chunking strategy", "AllowedValues": [ "Default chunking", "Fixed-size chunking", "No chunking" ], "Default": "Default chunking" }, "Q08pKBMaxTokens": { "Type": "Number", "Description": "Maximum number of tokens in a chunk", "Default": 300 }, "Q09pKBOverlapPercentage": { "Type": "Number", "Description": "Percent overlap in each chunk", "Default": 20 }, "Q10pKBVectorStore": { "Type": "String", "Description": "Select vector store", "AllowedValues": [ "Open-Search-Serverless" ], "Default": "Open-Search-Serverless" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Type": "String", "Description": "Name of the Collection", "MinLength": 1, "MaxLength": 63, "Default": "mortgage-kb-collection", "AllowedPattern": "^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*", "ConstraintDescription": "Must be lowercase or numbers with a length of 1-32 characters" }, "Q12pOSSIndexName": { "Type": "String", "Description": "Index name to be created in vector store", "MinLength": 1, "MaxLength": 63, "Default": "mortgage-kb-index", "AllowedPattern": "^[a-z0-9](-*[a-z0-9])*", "ConstraintDescription": "Must be lowercase or numbers with a length of 1-63 characters" } }, "Resources": { "KBRoleStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/kb-role-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" } } } }, "OSSStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": "KBRoleStack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/oss-infra-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Ref": "Q06pKBEmbedModel" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Ref": "Q11pOSSCollectionName" }, "Q12pOSSIndexName": { "Ref": "Q12pOSSIndexName" }, "pKBRole": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRole" ] }, "pKBRoleArn": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRoleArn" ] } } } }, "KBStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": "OSSStack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/kb-infra-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "KnowledgeBaseName": { "Ref": "Q04pKnowledgeBaseName" }, "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Ref": "Q06pKBEmbedModel" }, "Q07pKBChunkingStrategy": { "Ref": "Q07pKBChunkingStrategy" }, "Q08pKBMaxTokens": { "Ref": "Q08pKBMaxTokens" }, "Q09pKBOverlapPercentage": { "Ref": "Q09pKBOverlapPercentage" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Ref": "Q11pOSSCollectionName" }, "Q12pOSSIndexName": { "Ref": "Q12pOSSIndexName" }, "pCollectionArn": { "Fn::GetAtt": [ "OSSStack", "Outputs.CollectionArn" ] }, "pKBRoleArn": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRoleArn" ] }, "pKBRole": { "Fn::GetAtt": [ "KBRoleStack", "Outputs.KBRole" ] } } } }, "GRStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/guardrails-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "GuardrailName": { "Ref": "Q03pGuardrailName" } } } }, "AgentStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": [ "KBStack", "GRStack" ], "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/agent-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "KnowledgeBaseId": { "Fn::GetAtt": [ "KBStack", "Outputs.KBId" ] }, "GuardrailArn": { "Fn::GetAtt": [ "GRStack", "Outputs.GuardrailArn" ] }, "GuardrailVersion": { "Fn::GetAtt": [ "GRStack", "Outputs.GuardrailVersion" ] } } } }, "PromptsStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/prompts-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15 } }, "FlowStack": { "Type": "AWS::CloudFormation::Stack", "DependsOn": [ "AgentStack", "PromptsStack" ], "Properties": { "TemplateURL": { "Fn::Sub": "https://${Q01pS3BucketName}.s3.amazonaws.com/templates/json/mortgage-flow-template.json" }, "TimeoutInMinutes": 15, "Parameters": { "FlowName": { "Ref": "Q02pFlowName" }, "Q01pS3BucketName": { "Ref": "Q01pS3BucketName" }, "ProcessApplicationPromptArn": { "Fn::GetAtt": [ "PromptsStack", "Outputs.ProcessApplicationPromptArn" ] }, "RejectionPromptArn": { "Fn::GetAtt": [ "PromptsStack", "Outputs.RejectionPromptArn" ] }, "AgentId": { "Fn::GetAtt": [ "AgentStack", "Outputs.AgentId" ] } } } } } } ``` ------ ## Pila de Barreras de protección para Amazon Bedrock Esta pila crea los siguientes recursos relacionados con [barreras de protección](guardrails.md): + AgentGuardrail ([AWS::Bedrock::Guardrail](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrail.html)): una barrera que proporciona filtrado de contenido, políticas temáticas y protección de la PII. Esta barrera de protección se asociará al agente en la pila del agente. + AgentGuardrailVersion ([AWS::Bedrock::GuardrailVersion](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-guardrailversion.html)): la versión del `AgentGuardrail` recurso aplicada al agente. ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09" Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Parameters: GuardrailName: Type: String Description: Name for guardrail Default: MortgageGuardrail Resources: AgentGuardrail: Type: AWS::Bedrock::Guardrail Properties: Name: !Sub AWSDocsTutorial-${GuardrailName} Description: Guardrail for mortgage processing with investment advice blocking, content filtering, and PII protection BlockedInputMessaging: "Sorry, the model cannot answer this question." BlockedOutputsMessaging: "Sorry, the model cannot answer this question." TopicPolicyConfig: TopicsConfig: - Name: InvestmentAdvice Definition: "Investment advice refers to inquires, guidance or recommendations regarding the management or allocation of fund or asset with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives" Examples: - "Is investing in the stocks better than bonds?" - "Should I invest in gold?" Type: DENY ContentPolicyConfig: FiltersConfig: - Type: VIOLENCE InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: PROMPT_ATTACK InputStrength: HIGH OutputStrength: NONE - Type: MISCONDUCT InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: HATE InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: SEXUAL InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH - Type: INSULTS InputStrength: HIGH OutputStrength: HIGH WordPolicyConfig: WordsConfig: - Text: "crypto currency" - Text: "bitcoin" ManagedWordListsConfig: - Type: PROFANITY SensitiveInformationPolicyConfig: PiiEntitiesConfig: - Type: EMAIL Action: ANONYMIZE - Type: CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER Action: BLOCK ContextualGroundingPolicyConfig: FiltersConfig: - Type: GROUNDING Threshold: 0.85 - Type: RELEVANCE Threshold: 0.5 AgentGuardrailVersion: Type: AWS::Bedrock::GuardrailVersion Properties: GuardrailIdentifier: !Ref AgentGuardrail Description: Version 1 of the mortgage agent guardrail Outputs: GuardrailArn: Value: Ref: AgentGuardrail Description: ARN of guardrail to associate with agent GuardrailVersion: Value: Fn::GetAtt: - AgentGuardrailVersion - Version Description: Version of guardrail to associate with agent ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Parameters": { "GuardrailName": { "Type": "String", "Description": "Name for guardrail", "Default": "MortgageGuardrail" } }, "Resources": { "AgentGuardrail": { "Type": "AWS::Bedrock::Guardrail", "Properties": { "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-${GuardrailName}" }, "Description": "Guardrail for mortgage processing with investment advice blocking, content filtering, and PII protection", "BlockedInputMessaging": "Sorry, the model cannot answer this question.", "BlockedOutputsMessaging": "Sorry, the model cannot answer this question.", "TopicPolicyConfig": { "TopicsConfig": [ { "Name": "InvestmentAdvice", "Definition": "Investment advice refers to inquires, guidance or recommendations regarding the management or allocation of fund or asset with the goal of generating returns or achieving specific financial objectives", "Examples": [ "Is investing in the stocks better than bonds?", "Should I invest in gold?" ], "Type": "DENY" } ] }, "ContentPolicyConfig": { "FiltersConfig": [ { "Type": "VIOLENCE", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "PROMPT_ATTACK", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "NONE" }, { "Type": "MISCONDUCT", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "HATE", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "SEXUAL", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" }, { "Type": "INSULTS", "InputStrength": "HIGH", "OutputStrength": "HIGH" } ] }, "WordPolicyConfig": { "WordsConfig": [ { "Text": "crypto currency" }, { "Text": "bitcoin" } ], "ManagedWordListsConfig": [ { "Type": "PROFANITY" } ] }, "SensitiveInformationPolicyConfig": { "PiiEntitiesConfig": [ { "Type": "EMAIL", "Action": "ANONYMIZE" }, { "Type": "CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER", "Action": "BLOCK" } ] }, "ContextualGroundingPolicyConfig": { "FiltersConfig": [ { "Type": "GROUNDING", "Threshold": 0.85 }, { "Type": "RELEVANCE", "Threshold": 0.5 } ] } } }, "AgentGuardrailVersion": { "Type": "AWS::Bedrock::GuardrailVersion", "Properties": { "GuardrailIdentifier": { "Ref": "AgentGuardrail" }, "Description": "Version 1 of the mortgage agent guardrail" } } }, "Outputs": { "GuardrailArn": { "Value": { "Ref": "AgentGuardrail" }, "Description": "ARN of guardrail to associate with agent" }, "GuardrailVersion": { "Value": { "Fn::GetAtt": [ "AgentGuardrailVersion", "Version" ] }, "Description": "Version of guardrail to associate with agent" } } } ``` ------ ## Pila de administración de peticiones de Amazon Bedrock Esta pila crea los siguientes recursos [prompt](prompt-management.md) ([AWS::IAM::Prompt](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-prompt.html)), que se añaden al flujo: + RejectionPrompt — Un mensaje que devuelve una carta de rechazo generada en función de la información financiera. + ProcessApplicationPrompt — Un aviso que envía la información financiera de un cliente a un agente y le pide que evalúe si el cliente reúne los requisitos para solicitar un préstamo. ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: "2010-09-09" Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Resources: RejectionPrompt: Type: AWS::Bedrock::Prompt Properties: Name: !Sub AWSDocsTutorial-RejectionPrompt Description: "Use this prompt to generate a rejection letter triggered by an unsatisfactory income to debt ratio" DefaultVariant: variantOne Variants: - Name: variantOne TemplateType: TEXT ModelId: anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 TemplateConfiguration: Text: Text: | Write a mortgage loan rejection letter for a candiate with income {{income}}, totalDebt {{totalDebt}}, loanAmount {{loanAmount}}. The reason for rejection is their income to debt ratio. Do not mention any other reason. Make the letter as concise as possible. Treat all numeric inputs as whole numbers. Let the general structure be like the below: Dear [Applicant's Name], We appreciate your interest in obtaining a mortgage loan with our institution... The primary reason for this decision is that ... While we understand that this news may be disappointing, ... Thank you again for your interest, and we wish you the best in your future endeavors... Sincerely, [Your Institution's Name] InputVariables: - Name: income - Name: totalDebt - Name: loanAmount InferenceConfiguration: Text: MaxTokens: 2000 Temperature: 0.0 TopP: 0.999 StopSequences: - "\n\nHuman:" AdditionalModelRequestFields: top_k: 250 ProcessApplicationPrompt: Type: AWS::Bedrock::Prompt Properties: Name: !Sub AWSDocsTutorial-ProcessApplicationPrompt Description: "Use this prompt to generate a question for an agent to process the mortgage application" DefaultVariant: variantOne Variants: - Name: variantOne TemplateType: TEXT ModelId: anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 TemplateConfiguration: Text: Text: | Generate a question asking if the user will qualify for a loan for the specified criteria. Include instruction to base the answer on key features of the property retrieved from MLS listing. Start with "will an applicant...". { "income": {{income}}, "creditScore": {{creditScore}}, "totalDebt": {{totalDebt}}, "loanAmount": {{loanAmount}}, "mlsId": {{mlsId}} } Include a second question on loan requirements an applicant with the below attributes should consider for a Fannie Mae backed loan (other than debt to income). InputVariables: - Name: income - Name: creditScore - Name: totalDebt - Name: loanAmount - Name: mlsId InferenceConfiguration: Text: MaxTokens: 2000 Temperature: 0.0 TopP: 0.999 StopSequences: - "\n\nHuman:" AdditionalModelRequestFields: top_k: 250 Outputs: ProcessApplicationPromptArn: Value: Ref: ProcessApplicationPrompt Description: ARN of the prompt to process a mortgage application RejectionPromptArn: Value: Ref: RejectionPrompt Description: ARN of the prompt to reject a mortgage application ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Resources": { "RejectionPrompt": { "Type": "AWS::Bedrock::Prompt", "Properties": { "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-RejectionPrompt" }, "Description": "Use this prompt to generate a rejection letter triggered by an unsatisfactory income to debt ratio", "DefaultVariant": "variantOne", "Variants": [ { "Name": "variantOne", "TemplateType": "TEXT", "ModelId": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0", "TemplateConfiguration": { "Text": { "Text": "Write a mortgage loan rejection letter for a candiate with income {{income}}, totalDebt {{totalDebt}}, loanAmount {{loanAmount}}. \nThe reason for rejection is their income to debt ratio. \nDo not mention any other reason. \nMake the letter as concise as possible. \nTreat all numeric inputs as whole numbers.\nLet the general structure be like the below:\n\nDear [Applicant's Name],\nWe appreciate your interest in obtaining a mortgage loan with our institution...\nThe primary reason for this decision is that ...\nWhile we understand that this news may be disappointing, ...\nThank you again for your interest, and we wish you the best in your future endeavors...\n\nSincerely,\n[Your Institution's Name]\n", "InputVariables": [ { "Name": "income" }, { "Name": "totalDebt" }, { "Name": "loanAmount" } ] } }, "InferenceConfiguration": { "Text": { "MaxTokens": 2000, "Temperature": 0.0, "TopP": 0.999, "StopSequences": [ "\n\nHuman:" ] } }, "AdditionalModelRequestFields": { "top_k": 250 } } ] } }, "ProcessApplicationPrompt": { "Type": "AWS::Bedrock::Prompt", "Properties": { "Name": { "Fn::Sub": "AWSDocsTutorial-ProcessApplicationPrompt" }, "Description": "Use this prompt to generate a question for an agent to process the mortgage application", "DefaultVariant": "variantOne", "Variants": [ { "Name": "variantOne", "TemplateType": "TEXT", "ModelId": "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0", "TemplateConfiguration": { "Text": { "Text": "Generate a question asking if the user will qualify for a loan for the specified criteria. \n\nInclude instruction to base the answer on key features of the property retrieved from MLS listing. \n\nStart with \"will an applicant...\".\n\n{ \"income\": {{income}}, \"creditScore\": {{creditScore}}, \"totalDebt\": {{totalDebt}}, \"loanAmount\": {{loanAmount}}, \"mlsId\": {{mlsId}} }\n\nInclude a second question on loan requirements an applicant with the below attributes should consider for a Fannie Mae backed loan (other than debt to income).\n", "InputVariables": [ { "Name": "income" }, { "Name": "creditScore" }, { "Name": "totalDebt" }, { "Name": "loanAmount" }, { "Name": "mlsId" } ] } }, "InferenceConfiguration": { "Text": { "MaxTokens": 2000, "Temperature": 0.0, "TopP": 0.999, "StopSequences": [ "\n\nHuman:" ] } }, "AdditionalModelRequestFields": { "top_k": 250 } } ] } } }, "Outputs": { "ProcessApplicationPromptArn": { "Value": { "Ref": "ProcessApplicationPrompt" }, "Description": "ARN of the prompt to process a mortgage application" }, "RejectionPromptArn": { "Value": { "Ref": "RejectionPrompt" }, "Description": "ARN of the prompt to reject a mortgage application" } } } ``` ------ ## Pila de Bases de conocimiento de Amazon Bedrock Esta plantilla crea la [base de conocimiento](knowledge-base.md) y su origen de datos que contiene las directrices sobre préstamos: + KnowledgeBase ([AWS::Bedrock::KnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-knowledgebase.html)) + KnowledgeBaseDataSource ([AWS::Bedrock::DataSource](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide /aws-resource-bedrock-datasource.html)) ------ #### [ YAML ] ``` AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09' Description: "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow" Parameters: KnowledgeBaseName: Type: String Description: Name of knowledge base Default: MortgageKB Q01pS3BucketName: Type: String Description: Name of S3 bucket where knowledge base data is stored Q06pKBEmbedModel: Type: String Description: Selected Embedding model Q07pKBChunkingStrategy: Type: String Description: Selected Chunking strategy Q08pKBMaxTokens: Type: Number Description: Maximum number of tokens in a chunk Q09pKBOverlapPercentage: Type: Number Description: Percent overlap in each chunk Q11pOSSCollectionName: Type: String Description: Name of the Collection Q12pOSSIndexName: Type: String Description: Index name to be created in vector store Q13pVectorFieldName: Type: String Description: Vector field name Default: bedrock-knowledge-base-default-vector Q14pMetaDataFieldName: Type: String Description: Metadata field name Default: AMAZON_BEDROCK_METADATA Q15pTextFieldName: Type: String Description: Text field name Default: AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK pCollectionArn: Type: String Description: Name of the Collection Arn pKBRole: Type: String Description: KB role for e2e RAG pKBRoleArn: Type: String Description: KB role Arn for e2e RAG Conditions: IsChunkingStrategyFixed: Fn::Equals: - Ref: Q07pKBChunkingStrategy - Fixed-size chunking IsChunkingStrategyDefault: Fn::Equals: - Ref: Q07pKBChunkingStrategy - Default chunking IsChunkingStrategyNoChunking: Fn::Equals: - Ref: Q07pKBChunkingStrategy - No chunking IsChunkingStrategyFixedOrDefault: Fn::Or: - Condition: IsChunkingStrategyFixed - Condition: IsChunkingStrategyDefault Resources: KnowledgeBase: Type: AWS::Bedrock::KnowledgeBase Properties: Description: Test KB Deployment KnowledgeBaseConfiguration: Type: VECTOR VectorKnowledgeBaseConfiguration: EmbeddingModelArn: Fn::Sub: arn:aws:bedrock:${AWS::Region}::foundation-model/${Q06pKBEmbedModel} Name: !Sub AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName} RoleArn: Ref: pKBRoleArn StorageConfiguration: OpensearchServerlessConfiguration: CollectionArn: Ref: pCollectionArn FieldMapping: MetadataField: Ref: Q14pMetaDataFieldName TextField: Ref: Q15pTextFieldName VectorField: Ref: Q13pVectorFieldName VectorIndexName: Ref: Q12pOSSIndexName Type: OPENSEARCH_SERVERLESS KnowledgeBaseDataSource: Type: AWS::Bedrock::DataSource DependsOn: - KnowledgeBase Properties: DataSourceConfiguration: Type: S3 S3Configuration: BucketArn: Fn::Sub: arn:aws:s3:::${Q01pS3BucketName} InclusionPrefixes: - knowledge-base-data-source/ Description: Knowledge base data source KnowledgeBaseId: Ref: KnowledgeBase Name: !Sub AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}-DS VectorIngestionConfiguration: ChunkingConfiguration: Fn::If: - IsChunkingStrategyFixed - ChunkingStrategy: FIXED_SIZE FixedSizeChunkingConfiguration: MaxTokens: !Ref Q08pKBMaxTokens OverlapPercentage: !Ref Q09pKBOverlapPercentage - Fn::If: - IsChunkingStrategyDefault - ChunkingStrategy: FIXED_SIZE FixedSizeChunkingConfiguration: MaxTokens: 300 OverlapPercentage: 20 - Fn::If: - IsChunkingStrategyNoChunking - ChunkingStrategy: NONE - !Ref AWS::NoValue Outputs: KBId: Value: Ref: KnowledgeBase Description: KnowledgeBase ID DS: Value: Ref: KnowledgeBaseDataSource Description: KnowledgeBase Datasource ``` ------ #### [ JSON ] ``` { "AWSTemplateFormatVersion": "2010-09-09", "Description": "[AWSDocs] AmazonBedrockDocs: getting-started-mortgage-flow", "Parameters": { "KnowledgeBaseName": { "Type": "String", "Description": "Name of knowledge base", "Default": "MortgageKB" }, "Q01pS3BucketName": { "Type": "String", "Description": "Name of S3 bucket where knowledge base data is stored" }, "Q06pKBEmbedModel": { "Type": "String", "Description": "Selected Embedding model" }, "Q07pKBChunkingStrategy": { "Type": "String", "Description": "Selected Chunking strategy" }, "Q08pKBMaxTokens": { "Type": "Number", "Description": "Maximum number of tokens in a chunk" }, "Q09pKBOverlapPercentage": { "Type": "Number", "Description": "Percent overlap in each chunk" }, "Q11pOSSCollectionName": { "Type": "String", "Description": "Name of the Collection" }, "Q12pOSSIndexName": { "Type": "String", "Description": "Index name to be created in vector store" }, "Q13pVectorFieldName": { "Type": "String", "Description": "Vector field name", "Default": "bedrock-knowledge-base-default-vector" }, "Q14pMetaDataFieldName": { "Type": "String", "Description": "Metadata field name", "Default": "AMAZON_BEDROCK_METADATA" }, "Q15pTextFieldName": { "Type": "String", "Description": "Text field name", "Default": "AMAZON_BEDROCK_TEXT_CHUNK" }, "pCollectionArn": { "Type": 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"AWSDocsTutorial-${KnowledgeBaseName}-DS" }, "VectorIngestionConfiguration": { "ChunkingConfiguration": { "Fn::If": [ "IsChunkingStrategyFixed", { "ChunkingStrategy": "FIXED_SIZE", "FixedSizeChunkingConfiguration": { "MaxTokens": { "Ref": "Q08pKBMaxTokens" }, "OverlapPercentage": { "Ref": "Q09pKBOverlapPercentage" } } }, { "Fn::If": [ "IsChunkingStrategyDefault", { "ChunkingStrategy": "FIXED_SIZE", "FixedSizeChunkingConfiguration": { "MaxTokens": 300, "OverlapPercentage": 20 } }, { "Fn::If": [ "IsChunkingStrategyNoChunking", { "ChunkingStrategy": "NONE" }, { "Ref": "AWS::NoValue" } ] } ] } ] } } } } }, "Outputs": { "KBId": { "Value": { "Ref": "KnowledgeBase" }, "Description": "KnowledgeBase ID" }, "DS": { "Value": { "Ref": "KnowledgeBaseDataSource" }, "Description": "KnowledgeBase Datasource" } } } ``` ------ # Detalles sobre el flujo de procesamiento de hipotecas La representación visual del flujo de procesamiento hipotecario en el Consola de administración de AWS es la siguiente: ![\[Flujo de procesamiento de hipotecas\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/images/cloudformation/mortgage-processing-flow.png) ## Pasos del flujo En el flujo se realizan los siguientes pasos: 1. La información financiera del cliente de la entrada se envía a la función de Lambda `loanCalculator`, que calcula el préstamo máximo asequible del cliente. 1. La salida de la función `loanCalculator` (`maximumAffordableLoan`) y el valor de `loanAmount` de la entrada se envían al nodo de condición, que luego se evalúa de la siguiente manera: + Si el valor `loanAmount` es mayor que `maximumAffordableLoan`, se desencadena la petición `incomeDebt` y se genera una carta de rechazo del préstamo. + De lo contrario, la petición `processApplication` envía la información financiera del cliente a `mortgageProcessingAgent`. El agente aplica una función de cálculo de préstamos, así como una función de búsqueda del Servicio de listado múltiple (MLS) para buscar una tabla de DynamoDB y evaluar la información del cliente con respecto a la propiedad de MLS especificada en la entrada. Además, el agente busca información en una base de conocimiento, que contiene la guía de ventas de Fannie Mae. El agente utiliza toda esta información para generar una respuesta en la que se analiza si el cliente reúne los requisitos para obtener el importe de préstamo solicitado.