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WorkatoからAWSのAI系機能を使ってみた.pdf

shigno
September 09, 2024
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 WorkatoからAWSのAI系機能を使ってみた.pdf

2024/09/05に開催されたJWUG(Japan Workato User Group)のLT資料です

shigno

September 09, 2024
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  1. AWSのAI系サービス • Amazon Bedrock ◦ 近しいもので有名どころはChatGPT ◦ 文章を要約したり回答を生成したいところで使っています • Amazon

    Kendra ◦ 検索機能を持つデータベース ▪ データベースに保存するときに「ベクトル化」してから保存している • 「意味」で検索ができる ◦ 過去対応したITへの問い合わせチケットを入れています ▪ 新たな問い合わせが来たときに「類似」を検索しています
  2. AWSのAI系以外のサービス • AWS Lambda ◦ Kendraを実行するときに登場します • ServiceNow ◦ ユースケースで登場します

    ◦ 今回ServiceNowについてはあっさりです ▪ 詳しく聞きたい方はお声がけください • Slack ◦ ユースケースで登場します ◦ 今回Slackについてもあっさりです • Workato ◦ みなさんだいすき(!?)Workatoです ◦ 今回はWorkatoを中心におはなしします
  3. WorkatoからBedrockを使う方法(コネクション) • 通常通りコネクションを作成します • Authentication typeは2種類から選択し ます ◦ Access key

    ◦ IAM role • リージョンの指定が必要です ◦ コネクタで処理を設定するときにモデルが指定 しますが、ここで指定したリージョンで許可して いるモデルだけが選択できます ◦ 最新モデルは来日していないことが多いので リージョンに注意してください!
  4. なぜLambdaを使うのか • Kendraコネクタが存在しないため ◦ どうにかしてKendraのAPIを叩きたい • WorkatoのPythonなどで実行できるのでは? ◦ boto3を使って実現することが一番楽な道だと思っています ▪

    WorkatoのPythonでboto3を使う方法は大野さんによって方法を共有いただいていま す • しかし認証なども実装が必要になる ◦ 素直にLambdaから実行で良いのでは? ▪ Workatoのコネクタでセキュアに使える ▪ AWSの仕組みに乗れる ということで、今回はLambdaを使いました Workato:Pythonコネクタで任意のモジュールをインストールして利用する https://qiita.com/tabimoba/items/e3dc2529248a90eaac8e
  5. 実装について LambdaでPythonによる 実装 Workatoのレシピによる 実装 実装は以下の順番で進めるのが良いと思います 1. Kendraにデータが収集できている状態 a. IndexとData

    Sourceを作成してデータのSyncまで完了 2. Lambdaで関数を作成 a. Kendraへクエリを発行して結果を取得できている 3. Workatoのレシピを実装 a. Lambdaの関数を呼び出して結果が取得できている
  6. WorkatoでLambda呼び出す方法(Setup) • Function name ◦ 呼び出したLambdaの関数を指定します • Function input ◦

    実行するときに渡す引数を設定できます • Function output ◦ Lambdaが処理して戻した値をWorkatoのレシピで使用 するためのmetaデータです ◦ ここで定義しておかないとレシピの後続処理で使えない のでご注意ください • Invocation type ◦ Lambdaからの戻り値を後続で使いたいときには RequestResponseを選択してください