מעבדה מעשית — AIP-C01 AWS Certified Generative AI Developer - Professional

סקירה כללית

דרישות קדם

שלבים

1. 1.בחר את גרסת Terraform ואזור AWS שלנו

   פתיחה סטנדרטית. us-east-1 עבור הזמינות הרחבה ביותר של תכונות Bedrock + Bedrock Agent. קיבוע גרסת הספק אינו ניתן למשא ומתן: משאבי aws_bedrockagent_* דורשים ~> 5.60 או מאוחר יותר.

   העתק

   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       aws = {
         source  = "hashicorp/aws"
         version = "~> 5.60"
       }
       archive = {
         source  = "hashicorp/archive"
         version = "~> 2.4"
       }
     }
   }
   
   provider "aws" {
     region = "us-east-1"
   
     default_tags {
       tags = {
         Project   = "certlabpro-aip-c01"
         ManagedBy = "terraform"
       }
     }
   }
   
   data "aws_caller_identity" "current" {}
   data "aws_region" "current" {}

2. 2.הקצה לסוכן דלי פרטי לכל נתוני ייחוס שהוא עשוי לקרוא

   משאבים:

   • Amazon S3

   רוב סוכני Bedrock בסביבת ייצור קוראים משהו מ-S3 — מסמכי מקור של בסיס ידע, הגדרות כלי JSON, תבניות תגובה. אנו מקצים דלי מראש כדי שלא נצטרך להגדיר הרשאות מאוחר יותר. ברירות המחדל של הצפנה + חסימת גישה ציבורית הן מתחום ה-שילוב מודלי בסיס, ניהול נתונים ותאימות של AIP-C01 בפעולה.

   bחינת AIP-C01 בודקת דפוס תאימות ספציפי אחד סביב הדלי הזה: הצפנה בצד הלקוח עם מפתח שהיישום שולט בו היא התשובה הנכונה כאשר התקנות קובעות "AWS אסור שתחזיק בנתונים הלא מוצפנים". עבור כל השאר, SSE-S3 (מה שאנו עושים כאן) מספיק.

   העתק

   resource "aws_s3_bucket" "agent_data" {
     bucket_prefix = "certlabpro-aip-c01-"
   }
   
   resource "aws_s3_bucket_public_access_block" "agent_data" {
     bucket = aws_s3_bucket.agent_data.id
   
     block_public_acls       = true
     block_public_policy     = true
     ignore_public_acls      = true
     restrict_public_buckets = true
   }
   
   resource "aws_s3_bucket_server_side_encryption_configuration" "agent_data" {
     bucket = aws_s3_bucket.agent_data.id
   
     rule {
       apply_server_side_encryption_by_default {
         sse_algorithm = "AES256"
       }
     }
   }

3. 3.הוסף Guardrail ברמת ייצור עם מסנני תוכן + PII + נושאים אסורים

   משאבים:

   • Amazon Bedrock Guardrails

   תחום ה-בטיחות, אבטחה וממשל של AI של AIP-C01 (20% מהבחינה) יורד לעומק רב יותר מגרסת AIF-C01. הבחינה בודקת את הרכב ה-Guardrail הרב-שכבתי: מסנני תוכן לקטגוריות מזיקות בעוצמה גבוהה, מדיניות מידע רגיש עבור PII (עם BLOCK במקום ANONYMIZE בסגנון AIF — סוכני ייצור בדרך כלל דורשים חסימות קשות), ומדיניות נושאים לנושאים אסורים ספציפיים ליישום.

   אנו מגדירים את כל השלושה. הנושא הנאסר "FinancialAdvice" במדיניות הוא Guardrail נפוץ בסביבת ייצור עבור צ'אטבוטים לא פיננסיים — גם Claude 3 יסטה לפעמים למתן טיפים למניות אלא אם כן תנחה את ה-Guardrail לחסום סטייה נושאית. AIP-C01 בודק דפוס הרכב מדויק זה בשאלות תרחיש שבהן ההנחיה היא תמימה אך התגובה עלולה לחרוג מהמדיניות.

   העתק

   resource "aws_bedrock_guardrail" "production" {
     name                      = "certlabpro-aip-c01-production"
     description               = "Production-grade safety rail for the AIP-C01 lab agent."
     blocked_input_messaging   = "I can't help with that request."
     blocked_outputs_messaging = "I can't share that response."
   
     content_policy_config {
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "HATE"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "VIOLENCE"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "SEXUAL"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "INSULTS"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "MISCONDUCT"
       }
     }
   
     sensitive_information_policy_config {
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "EMAIL"
       }
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "PHONE"
       }
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
       }
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER"
       }
     }
   
     topic_policy_config {
       topics_config {
         name       = "FinancialAdvice"
         definition = "Specific recommendations to buy, sell, or hold financial instruments."
         examples   = ["Should I buy NVDA?", "Is now a good time to sell my Bitcoin?"]
         type       = "DENY"
       }
     }
   }

4. 4.צור את סוכן ה-Bedrock עם תפקיד IAM מוגבל בהיקפו

   משאבים:

   • Amazon Bedrock
   • AWS IAM

   הסוכן מקשר יחד מודל בסיס, הנחיה מערכתית, ו(בשלב 5) קבוצת פעולות אחת או יותר שמרחיבות את יכולותיו. תפקיד ה-IAM שאנו מצרפים הוא תפקיד הביצוע של הסוכן — זה מה שהסוכן משתמש בו כדי להפעיל מודלים, לאחזר מבסיסי ידע, ולקרוא ל-Lambdas של קבוצות פעולה. תחום ה-יישום ואינטגרציה של AIP-C01 בודק בדיוק צורת תפקיד/אמון זו: bedrock.amazonaws.com כעקרון, הרשאות מוגבלות ל-bedrock:InvokeModel על ARNs ספציפיים של מודלים, ו-lambda:InvokeFunction על ARNs ספציפיים של פונקציות.

   שדה ה-instruction של הסוכן הוא ההנחיה המערכתית — קצרה, מוכוונת פעולה, המציינת את מטרת הסוכן. שאלות AIP-C01 על הנדסת הנחיות ברמת הסוכן בודקות בדיוק את זה: ההנחיה היא האישיות הקבועה; הודעת המשתמש משתנה לפי תור.

   העתק

   resource "aws_iam_role" "agent" {
     name = "certlabpro-aip-c01-agent"
   
     assume_role_policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect    = "Allow"
         Principal = { Service = "bedrock.amazonaws.com" }
         Action    = "sts:AssumeRole"
         Condition = {
           StringEquals = {
             "aws:SourceAccount" = data.aws_caller_identity.current.account_id
           }
         }
       }]
     })
   }
   
   resource "aws_iam_role_policy" "agent_invoke_model" {
     name = "invoke-foundation-model"
     role = aws_iam_role.agent.id
   
     policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect = "Allow"
         Action = ["bedrock:InvokeModel", "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"]
         Resource = "arn:aws:bedrock:${data.aws_region.current.name}::foundation-model/anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"
       }]
     })
   }
   
   resource "aws_bedrockagent_agent" "main" {
     agent_name                  = "certlabpro-aip-c01-agent"
     agent_resource_role_arn     = aws_iam_role.agent.arn
     foundation_model            = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"
     instruction                 = "You are a helpful assistant for the certlabpro AIP-C01 lab. Answer concisely. When the user asks about the current time, use the get_current_time tool."
     idle_session_ttl_in_seconds = 600
   
     # Attach the guardrail from Step 3. Bedrock evaluates inputs and outputs
     # against the guardrail policy on every model call.
     guardrail_configuration {
       guardrail_identifier = aws_bedrock_guardrail.production.guardrail_id
       guardrail_version    = aws_bedrock_guardrail.production.version
     }
   }

5. 5.הוסף קבוצת פעולה המאפשרת לסוכן להפעיל כלי Lambda

   משאבים:

   • Amazon Bedrock
   • AWS Lambda
   • AWS IAM

   קבוצות פעולה הן הדרך שבה סוכני Bedrock קוראים לקוד שלך. התבנית: הגדר את סכימת ה-API (מה הכלי מקבל ומחזיר), הצבע על Lambda שמיישמת את הפעולות, ו-Bedrock מטפל בכל השאר — כשהמודל מחליט שהוא זקוק לכלי, הוא קורא ל-Lambda שלך עם ארגומנטים מובנים ומזין את התגובה בחזרה לשיחה.

   אנו מגדירים פעולת get_current_time מינימלית עם סכימת OpenAPI 3.0 ש-Bedrock מצפה לה. מימוש ה-Lambda קטן בכוונה — מה שהבחינה בודקת הוא הצורה של האינטגרציה (Lambda קוראת לפונקציה + סכימת OpenAPI + הרשאת הפעלת Bedrock), לא את הלוגיקה הפנימית של הפונקציה.

   משאב aws_lambda_permission הוא המלכודת הקלאסית של AIP-C01: בלעדיו, הפעלת ה-Lambda על ידי הסוכן תקבל AccessDenied למרות שכל שאר החלקים מחוברים כהלכה. Bedrock Agent → Lambda הוא דפוס הפעלת שירות חיצוני; מדיניות המשאב של הפונקציה צריכה לאפשר במפורש את bedrock.amazonaws.com.

   עם קבוצות פעולה במקום, צורת הסוכן המלאה הושלמה: מודל + הנחיה מערכתית + Guardrail בטיחות + יכולת הרחבה לקריאת כלים, הכל תחת זהות IAM אחת מוגבלת בהיקפה. כל דפוס נוסף של AIP-C01 (אחזור מבסיס ידע, סוכנים מרובי פעולות, שיתוף פעולה בין סוכנים באמצעות סוכני מפקח) מרחיב בסיס זה.

   העתק

   # ── Lambda tool ───────────────────────────────────────────────
   data "archive_file" "tool" {
     type        = "zip"
     output_path = "${path.module}/build/tool.zip"
   
     source {
       filename = "index.py"
       content  = <<-EOT
         import json
         from datetime import datetime, timezone
         def handler(event, context):
           # Bedrock Agent passes the parsed args under `requestBody` / `parameters`.
           # For a simple no-arg tool, just return the current time.
           now_iso = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
           return {
             "messageVersion": "1.0",
             "response": {
               "actionGroup": event.get("actionGroup", ""),
               "apiPath": event.get("apiPath", "/"),
               "httpMethod": event.get("httpMethod", "GET"),
               "httpStatusCode": 200,
               "responseBody": {"application/json": {"body": json.dumps({"current_time_utc": now_iso})}},
             },
           }
       EOT
     }
   }
   
   resource "aws_iam_role" "tool_lambda" {
     name = "certlabpro-aip-c01-tool"
   
     assume_role_policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect    = "Allow"
         Principal = { Service = "lambda.amazonaws.com" }
         Action    = "sts:AssumeRole"
       }]
     })
   }
   
   resource "aws_iam_role_policy_attachment" "tool_logs" {
     role       = aws_iam_role.tool_lambda.name
     policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"
   }
   
   resource "aws_lambda_function" "tool" {
     function_name    = "certlabpro-aip-c01-tool"
     role             = aws_iam_role.tool_lambda.arn
     runtime          = "python3.12"
     handler          = "index.handler"
     filename         = data.archive_file.tool.output_path
     source_code_hash = data.archive_file.tool.output_base64sha256
     timeout          = 10
   }
   
   resource "aws_lambda_permission" "agent_invoke_tool" {
     statement_id  = "AllowBedrockAgentInvoke"
     action        = "lambda:InvokeFunction"
     function_name = aws_lambda_function.tool.function_name
     principal     = "bedrock.amazonaws.com"
     source_arn    = aws_bedrockagent_agent.main.agent_arn
   }
   
   # Also let the agent invoke the lambda from its execution role.
   resource "aws_iam_role_policy" "agent_invoke_lambda" {
     name = "invoke-tool"
     role = aws_iam_role.agent.id
   
     policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect   = "Allow"
         Action   = "lambda:InvokeFunction"
         Resource = aws_lambda_function.tool.arn
       }]
     })
   }
   
   # ── Action Group ──────────────────────────────────────────────
   resource "aws_bedrockagent_agent_action_group" "time" {
     action_group_name          = "time-tools"
     agent_id                   = aws_bedrockagent_agent.main.agent_id
     agent_version              = "DRAFT"
     description                = "Time-related tool calls for the agent."
     skip_resource_in_use_check = false
   
     action_group_executor {
       lambda = aws_lambda_function.tool.arn
     }
   
     api_schema {
       payload = jsonencode({
         openapi = "3.0.0"
         info    = { title = "Time tools", version = "1.0.0" }
         paths = {
           "/get_current_time" = {
             get = {
               operationId = "get_current_time"
               description = "Returns the current UTC time as an ISO-8601 string."
               responses = {
                 "200" = {
                   description = "Current UTC time"
                   content = {
                     "application/json" = {
                       schema = {
                         type = "object"
                         properties = {
                           current_time_utc = { type = "string", format = "date-time" }
                         }
                       }
                     }
                   }
                 }
               }
             }
           }
         }
       })
     }
   }

ניקוי משאבים