As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Implantar uma política de raciocínio automatizado em uma aplicação

Depois de testar sua política de raciocínio automatizado e considerar que o desempenho está adequado, você poderá implantá-la para uso em sua aplicação com as Barreiras de Proteção do Amazon Bedrock. Esta página aborda todo o fluxo de trabalho de implantação: salvar uma versão imutável, anexá-la a uma grade de proteção, automatizar a implantação e integrá-la a pipelines. CloudFormation CI/CD

Salvar uma versão da política de raciocínio automatizado

Quando terminar de testar sua política, crie uma versão imutável. Versões imutáveis garantem que a política anexada à sua grade de proteção não mude inesperadamente quando você continuar editando o RASCUNHO. Cada versão é identificada por um número de versão numérico (1, 2, 3,...) e não pode ser modificada após a criação.

Utilizar o console

Usar a API

Use a CreateAutomatedReasoningPolicyVersion API para criar uma versão imutável da sua política de raciocínio automatizado.

Parâmetros de solicitação

Exemplo

# Get the current definition hash
aws bedrock get-automated-reasoning-policy \
  --policy-arn "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk" \
  --query "definitionHash" --output text

# Create the version
aws bedrock create-automated-reasoning-policy-version \
  --policy-arn "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk" \
  --last-updated-definition-hash "583463f067a8a4f49fc1206b4642fd40..."

Exemplo de resposta:

{
  "policyArn": "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk",
  "version": "1",
  "name": "MyHRPolicy"
}

Adicionar uma política de raciocínio automatizado à uma barreira de proteção

Depois de salvar uma versão da sua política de raciocínio automatizado, adicione-a a uma grade de proteção. O guardrail é o componente de tempo de execução que seu aplicativo chama para validar as respostas do LLM. Você pode adicionar uma política de raciocínio automatizado a uma grade de proteção nova ou existente.

Utilizar o console

Usar a API

Use a UpdateGuardrail API CreateGuardrail ou para adicionar uma política de raciocínio automatizado à sua grade de proteção. Inclua o automatedReasoningConfig parâmetro com o ARN da política versionada.

Parâmetros de solicitação

Exemplo

aws bedrock create-guardrail \
  --name "HR-Policy-Guardrail" \
  --description "Guardrail for HR policy validation" \
  --automated-reasoning-policy-config policies="arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk:1" \
  --cross-region-config '{"guardrailProfileIdentifier": "us.guardrail.v1:0"}' \
  --blocked-input-messaging "I cannot process this request." \
  --blocked-outputs-messaging "I cannot provide this response."

Exportar uma versão da política para implantação

Para implantar uma política por meio CloudFormation de um CI/CD pipeline, você precisa da definição de política JSON. Use a ExportAutomatedReasoningPolicyVersion API para exportar a definição completa da política, incluindo todas as regras, variáveis e tipos personalizados, de uma versão salva.

A definição exportada tem o mesmo formato aceito pela PolicyDefinition propriedade do CloudFormation AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy recurso. Isso facilita a transferência de uma política do fluxo de trabalho do console interativo para a implantação automatizada.

# Export the policy definition from version 1
aws bedrock export-automated-reasoning-policy-version \
  --policy-arn "arn:aws:bedrock:us-east-1:111122223333:automated-reasoning-policy/lnq5hhz70wgk:1" \
  --query "policyDefinition" \
  --output json > policy-definition.json

O JSON exportado contém a seguinte estrutura:

{
  "version": "1.0",
  "variables": [
    {
      "name": "isFullTime",
      "type": "BOOL",
      "description": "Whether the employee works full-time (true) or part-time (false)."
    },
    {
      "name": "tenureMonths",
      "type": "INT",
      "description": "The number of complete months the employee has been continuously employed."
    }
  ],
  "rules": [
    {
      "id": "A1B2C3D4E5F6",
      "expression": "(=> (and isFullTime (> tenureMonths 12)) eligibleForParentalLeave)"
    }
  ],
  "types": []
}

Armazene esse arquivo no controle de versão junto com seus CloudFormation modelos. Ao atualizar sua política, exporte a nova versão e atualize o arquivo para acionar uma implantação.

Automatize a implantação com CloudFormation

Use CloudFormation para implantar sua política de raciocínio automatizado e sua grade de proteção como infraestrutura como código. O AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy recurso cria uma política com uma definição de política que você exporta da API ou do console. Combinado comAWS::Bedrock::Guardrail, você pode implantar a pilha de validação completa em um único modelo.

Para obter a referência completa da propriedade do recurso de política, consulte AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolítica na Referência do CloudFormation Modelo.

Exemplo: implantar uma política e uma grade de proteção

O CloudFormation modelo a seguir cria uma política de raciocínio automatizado com uma definição de política e uma grade de proteção que faz referência a ela. Substitua a definição da política pelo JSON exportado da sua política testada.

AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Description: Deploy an Automated Reasoning policy and guardrail

Parameters:
  PolicyName:
    Type: String
    Default: MyHRPolicy
    Description: Name of the Automated Reasoning policy
  GuardrailName:
    Type: String
    Default: HR-Policy-Guardrail
    Description: Name of the guardrail

Resources:
  AutomatedReasoningPolicy:
    Type: AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy
    Properties:
      Name: !Ref PolicyName
      Description: Validates HR chatbot responses about leave eligibility
      PolicyDefinition:
        Version: '1.0'
        Variables:
          - Name: isFullTime
            Type: BOOL
            Description: >-
              Whether the employee works full-time (true) or part-time (false).
              Set to true when users mention being full-time or working 40+ hours
              per week.
          - Name: tenureMonths
            Type: INT
            Description: >-
              The number of complete months the employee has been continuously
              employed. When users mention years of service, convert to months
              (for example, 2 years = 24 months).
          - Name: eligibleForParentalLeave
            Type: BOOL
            Description: >-
              Whether the employee is eligible for parental leave based on
              employment status and tenure.
        Rules:
          - Id: A1B2C3D4E5F6
            Expression: >-
              (=> (and isFullTime (> tenureMonths 12))
              eligibleForParentalLeave)
          - Id: G7H8I9J0K1L2
            Expression: >-
              (=> (or (not isFullTime) (<= tenureMonths 12))
              (not eligibleForParentalLeave))
        Types: []
      Tags:
        - Key: Environment
          Value: Production
        - Key: Team
          Value: HR

  Guardrail:
    Type: AWS::Bedrock::Guardrail
    Properties:
      Name: !Ref GuardrailName
      Description: Guardrail with Automated Reasoning checks for HR policy
      BlockedInputMessaging: I cannot process this request.
      BlockedOutputsMessaging: I cannot provide this response.
      AutomatedReasoningPolicyConfig:
        Policies:
          - !GetAtt AutomatedReasoningPolicy.PolicyArn
      CrossRegionConfig:
        GuardrailProfileArn: !Sub "arn:aws:bedrock:${AWS::Region}:${AWS::AccountId}:guardrail-profile/us.guardrail.v1:0"

Outputs:
  PolicyArn:
    Description: ARN of the Automated Reasoning policy
    Value: !GetAtt AutomatedReasoningPolicy.PolicyArn
  PolicyId:
    Description: ID of the Automated Reasoning policy
    Value: !GetAtt AutomatedReasoningPolicy.PolicyId
  GuardrailId:
    Description: ID of the guardrail
    Value: !Ref Guardrail

Exemplo: implante com uma chave KMS gerenciada pelo cliente

Para criptografar sua política com uma chave KMS gerenciada pelo cliente, adicione a KmsKeyId propriedade. Você também deve configurar a política de chaves para permitir que o Amazon Bedrock use a chave. Para obter as permissões de política de chaves necessárias, consultePermissões do KMS para políticas de raciocínio automatizado.

  AutomatedReasoningPolicy:
    Type: AWS::Bedrock::AutomatedReasoningPolicy
    Properties:
      Name: !Ref PolicyName
      Description: Validates HR chatbot responses about leave eligibility
      KmsKeyId: !GetAtt PolicyEncryptionKey.Arn
      PolicyDefinition:
        # ... policy definition ...
      Tags:
        - Key: Environment
          Value: Production

Próximas etapas

Depois de implantar sua política e proteção, integre as verificações de raciocínio automatizado em seu aplicativo para validar as respostas do LLM em tempo de execução. Para obter mais informações, consulte Integre verificações automatizadas de raciocínio em seu aplicativo.