本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 使用 Amazon Bedrock 执行 AI 提示串接
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此示例项目演示了如何与 Amazon Bedrock 集成来执行 AI 提示串接，并使用 Amazon Bedrock 来构建高质量的聊天机器人。此项目将一些提示链接在一起，并按照提供的顺序解析它们。将提示链接起来，可增强用于提供优质响应的语言模型的能力。

此示例项目将创建一台状态机、支持的 AWS 资源，并将配置相关 IAM 权限。探索此示例项目，了解如何使用 Amazon Bedrock 与 Step Functions 状态机的优化服务集成，或将其作为您自己的项目的起点。

## 先决条件
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此示例项目使用 Cohere Command 大型语言模型 (LLM)。要成功运行此示例项目，必须从 Amazon Bedrock 控制台添加对此 LLM 的访问权限。要添加模型访问权限，请执行以下操作：

1. 打开 [Amazon Bedrock 控制台](https://console.aws.amazon.com/bedrock)。

1. 在导航窗格中，选择**模型访问权限**。

1. 选择**管理模型访问权限**。

1. 选中 **Cohere** 旁边的复选框。

1. 选择**请求访问权限**。**Cohere** 模型的**访问权限状态**显示为**已授予访问权限**。

## 第 1 步：创建状态机
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1. 打开 [Step Functions 控制台](https://console.aws.amazon.com/states/home?region=us-east-1#/)，然后选择**创建状态机**。

1. 选择**从模板创建**，然后找到相关的入门模板。选择**下一步**以继续。

1. 选择模板使用方式：

   1. **运行演示** — 创建只读状态机。审核后，您可以创建工作流和所有相关资源。

   1. **构建依据** — 提供可编辑的工作流定义，您可借助自有资源对其进行审核、定制并部署。（**不会**自动创建函数或队列等相关资源。）

1. 选择**使用模板**继续进行选择。
**注意**  
*部署到您的账户的服务将会收取标准费用。*

## 第 2 步：运行演示状态机
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如果您选择了**运行演示**选项，则所有相关资源都将部署并准备好运行。如果您选择了**构建依据**选项，则可能需要先设置占位符值并创建其他资源，然后才能运行自定义工作流。

1. 选择**部署并运行**。

1. 等待 CloudFormation 堆栈部署。这一过程耗时最多 10 分钟。

1. 出现**开始执行**选项后，查看**输入**并选择**开始执行**。

**恭喜您！**  
现在，您应该有了一个正在运行的状态机演示。您可以在**图表视图**中选择状态来查看输入、输出、变量、定义和事件。