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# Generate responses in the console using playgrounds
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Amazon Bedrock プレイグラウンドは、さまざまなモデルで推論を実行し、さまざまな設定を使用するためのビジュアルインターフェイス AWS マネジメントコンソール を提供する のツールです。プレイグラウンドを使用して、アプリケーションに統合する前にさまざまなモデルと値をテストできます。

プレイグラウンドでプロンプトを実行することは、API で [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModel.html)、[InvokeModelWithResponseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_InvokeModelWithResponseStream.html)、[Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)、または [ConverseStream](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ConverseStream.html) リクエストを行うのと同じです。

Amazon Bedrock では、以下を試すプレイグラウンドがあります。
+ **チャット/テキスト** – テキストプロンプトを送信し、レスポンスを生成するか、または音声とやり取りします。次のいずれかのモードを選択できます。
  + **チャット** – テキストプロンプトを送信するか、音声とやり取りします。テキストプロンプトには、プロンプトを補足するイメージやドキュメントも含めることができます。送信するそれ以降のプロンプトには、プロンプトとレスポンスのシーケンスが会話に似るように、以前のプロンプトがコンテキストとして含まれます。
  + **単一プロンプト** – 単一テキストプロンプトを送信し、それに対するレスポンスを生成します。
**注記**  
Amazon Nova Sonic などの音声から音声へのモデルは、チャットモードでのみ使用できます。音声から音声へのモデルでは、比較モードはサポートされていません。
+ **イメージ** – テキストプロンプトを送信してイメージを生成します。イメージプロンプトを送信し、編集するか、バリエーションを生成するかを指定することもできます。
+ **マルチモーダル (プレビュー)** – テキストプロンプトを送信し、マルチモーダルコンテンツを生成します。また、チャットモードとシングルプロンプトモードもサポートしています。

次の手順では、プレイグラウンドでプロンプトを送信する方法、調整できるオプション、およびモデルがレスポンスを生成した後に実行できるアクションについて説明します。

**プレイグラウンドを使用するには**

1. まだ設定していない場合は、使用するモデルへのアクセスをリクエストします。詳細については、「[Access Amazon Bedrock foundation models](model-access.md)」を参照してください。

1. Amazon Bedrock コンソールを使用するアクセス許可を持つ IAM ID AWS マネジメントコンソール を使用して にサインインします。Amazon Bedrock コンソール ([https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock)) を開きます。

1. ナビゲーションペインのテストで、**プレイグラウンド**を選択します。

1. **[チャット/テキスト]** プレイグラウンドにいる場合は、**[モード]** を選択します。

1. **[モデルを選択]** を選択し、使用するプロバイダー、モデル、スループットを選択します。スループットの向上の詳細については、「[クロスリージョン推論によりスループットを向上させる](cross-region-inference.md)」および「[Amazon Bedrock のプロビジョンドスループットでモデル呼び出し容量を増やす](prov-throughput.md)」を参照してください。

1. 以下の情報を送信してレスポンスを生成します。
   + プロンプト - モデルのシナリオ、質問、またはタスクをセットアップする 1 つ以上のテキスト文です。プロンプトの作成の詳細については、「[プロンプトエンジニアリングの概念](prompt-engineering-guidelines.md)」を参照してください。

     一部のモデル (「」を参照[サポートされているモデルとモデルの機能](conversation-inference-supported-models-features.md)) では、次の方法でファイルを含めることができます。
     + 添付ファイルアイコンを選択し、アップロードするファイルを選択します。
     + アタッチメントアイコンを選択し、アップロードする Amazon S3 オブジェクトを選択します。
     + ファイルをプロンプトにドラッグします。

     プロンプトを補完するファイルを含めます。プロンプトテキストでファイルを参照できます。例えば、**Summarize this document for me** または **Tell me what's in this image** を記述できます。以下のファイルタイプを定義できます。
     + **ドキュメント** – プロンプトを補完するドキュメントを追加します。サポートされているファイルタイプのリストについては、[DocumentBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_DocumentBlock.html) の `format` フィールドを参照してください。
**警告**  
モデルが誤って指示として解釈する可能性があるため、ドキュメント名は、プロンプトインジェクションに対して脆弱です。したがって、中立的な名前を指定することが推奨されます。
     + **イメージ** – モデルがイメージとテキストのマルチモーダル入力をサポートしている場合は、プロンプトを補完するイメージを追加します。サポートされているファイルタイプのリストについては、[ImageBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ImageBlock.html) の `format` フィールドを参照してください。
     + **ビデオ** – モデルがビデオとテキストのマルチモーダル入力をサポートしている場合は、プロンプトを補完するビデオを追加します。サポートされているファイルタイプのリストについては、[VideoBlock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_VideoBlock.html) の `format` フィールドを参照してください。
**注記**  
コンテンツの制限は、基盤となる API オペレーションとモデルによって異なります。詳細については、[「 API の制限](inference-api-restrictions.md)」を参照してください。
   + 設定 – モデルレスポンスを変更するために調整する設定です。設定には以下が含まれます。
     + 推論パラメータ – モデルがレスポンスを生成する方法に影響を与えたり制限したりする値です。詳細については、「[推論パラメータでレスポンスの生成に影響を与える](inference-parameters.md)」を参照してください。特定のモデルの推論パラメータを確認するには、「[Inference request parameters and response fields for foundation models](model-parameters.md)」を参照してください。
     + システムプロンプト – 実行するタスクまたは採用するペルソナに関する指示またはコンテキストをモデルに指定するプロンプトです。システムプロンプトをサポートするモデルの詳細とリストについては、「[Converse API オペレーションを使用して会話を実行する](conversation-inference.md)」を参照してください。
     + ガードレール – プロンプトとモデルレスポンスで有害または不要なコンテンツをフィルタリングします。詳細については、「[Amazon Bedrock ガードレールを使用して有害なコンテンツを検出してフィルタリングする](guardrails.md)」を参照してください。

1. (オプション) モデルがストリーミングをサポートしている場合、デフォルトの動作はレスポンスをストリーミングすることです。ストリーミングをオフにするには、オプションアイコン (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/images/icons/vertical-ellipsis.png)) を選択し、**[ストリーミング設定]** オプションを変更します。

1. (オプション) 一部のテキスト生成モデルは比較評価をサポートしており、次のようにしてさまざまなモデルからのレスポンスを比較できます。

   1. **[比較モード]** をオンにします。

   1. **[モデルを選択]** を選択し、使用するプロバイダー、モデル、スループットを選択します。

   1. 設定アイコン (![\[Three horizontal sliders with adjustable circular controls for settings or parameters.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/images/icons/configurations.png)) を選択して、使用する設定を変更します。

   1. 比較するモデルを追加するには、右側の [\$1] アイコンを選択し、モデルを選択し、必要に応じて設定を変更します。

1. (オプション) モデルがプロンプトキャッシュをサポートしている場合は、**[設定]** パネルを開き、**[プロンプトキャッシュ]** をオンにしして入力とモデルレスポンスのキャッシュを有効にして、コストとレイテンシーを削減できます。詳細については、「[モデル推論を高速化するためのプロンプトキャッシュ](prompt-caching.md)」を参照してください。

1. クエリを実行するには、**[実行]** を選択します。Amazon Bedrock は、指定したテキスト、画像、ドキュメントを保存しません。データはレスポンスの生成にのみ使用されます。
**注記**  
レスポンスがコンテンツモデレーションポリシーに違反している場合、Amazon Bedrock はそのレスポンスを表示しません。ストリーミングを有効にしている場合、Amazon Bedrock は、ポリシーに違反するコンテンツを生成すると、レスポンス全体をクリアします。詳細については、Amazon Bedrock コンソールに移動し、**[プロバイダー]** を選択して、**[Content limitations]** セクションの説明をお読みください。

1. モデルはレスポンスを返します。プレイグラウンドのチャットモードを使用している場合は、レスポンスに応答するようにプロンプトを送信し、別のレスポンスを生成できます。

1. レスポンスを生成したら、次のオプションを使用できます。
   + レスポンスを JSON ファイルとしてエクスポートするには、オプションアイコン (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/images/icons/vertical-ellipsis.png)) を選択し、**[JSON としてエクスポート]** を選択します。
   + 作成した API リクエストを表示するには、オプションアイコン (![\[Vertical ellipsis icon representing a menu or more options.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/images/icons/vertical-ellipsis.png)) を選択し、**[API リクエストを表示]** を選択します。
   + プレイグラウンドのチャットモードでは、モデルメトリクスセクションで**メトリクス**を表示できます。以下のメトリクスが利用可能です。
     + **レイテンシー** — Amazon Bedrock がリクエストを受信してからレスポンスが返されるまで (非ストリーミングレスポンスの場合)、またはレスポンスストリームが完了するまで (ストリーミングレスポンスの場合) にかかる時間。
     + **[入力トークン数]** — 推論中に入力としてモデルに入力されるトークンの数。
     + **[出力トークン数]** — プロンプトに応答して生成されたトークンの数。レスポンスが長く、会話が多いほど、必要なトークンは多くなります。
     + **[コスト]** — 入力トークンの処理と出力トークンの生成にかかるコスト。

     レスポンスを一致させるメトリクス基準を設定するには、**[メトリクス基準を定義]** を選択し、一致するモデルの条件を定義します。条件を適用すると、**[モデルメトリクス]** セクションには、レスポンスが満たした数と条件が表示されます。

     基準が満たされていない場合は、別のモデルを選択するか、プロンプトを書き換えるか、設定を変更してプロンプトを再実行できます。