Este proyecto combina el poder de los Agents de Bedrock y Lambda Functions para sugerir lugares turísticos seguros para mujeres en Latinoamérica basados en el clima actual de ciudades. Analiza las condiciones meteorológicas en tiempo real para ofrecer destinos óptimos a visitar, mejorando la experiencia de viaje. Es ideal para aplicaciones de viaje y planificación.
- Consulta del Clima en Tiempo Real: Utiliza una función lambda escrita en JavaScript para llamar a la API de AerisWeather y obtener el clima actual de ciudades en LATAM.
- Recomendaciones Personalizadas: Basado en el clima y dos Knowledge Bases de Bedrock de lugares turísticos y latitud/longitud de ciudades, sugiere destinos turísticos seguros para que chicas que viajan solas.
- Integración con Bedrock: Utiliza un Agent de Bedrock potenciado con Titan Embeddings G1 - Text y anthropic.claude-v2 para manejar la lógica de selección de destinos, aprovechando bases de conocimientos especializadas.
- Cuenta en AerisWeather para obtener las llaves de acceso a la API.
- Configuración de variables de ambiente para las llaves de acceso en la función Lambda.
- Cuenta de activa de AWS con accesos a Bedrock (asegurate de estar en una región en donde Amazon Bedrock se encuentre disponible)
- Dar acceso a los modelos Amazon - Titan Embeddings G1 - Text y Anthropic - Claude
- Node.js y npm instalados para ejecutar la función Lambda localmente (opcional).
- AWS CLI configurado con permisos de Administrador
- AWS SAM CLI instalado - Versión Minima 1.104.0 (sam --version)
- NodeJS 20.x instalado
- Documentación de API (https://www.xweather.com/docs/weather-api/endpoints/forecasts)
- Regístrate en https://www.aerisweather.com/develop/api/ y obtén tus llaves de acceso.
- Configura tus llaves de acceso como variables de ambiente en la función Lambda:
CLIENT_ID: Tu ID de cliente en AerisWeather.CLIENT_SECRET: Tu secreto de cliente en AerisWeather.
Breve explicación de la estructura del repositorio, incluyendo los directorios principales y archivos clave.
TravelCompanion/
├── data
│ ├── OpenAPI.json # Definición de API
│ └── Tourist Places.xlsx # Base de conocimientos de lugares turísticos en LATAM
│ └── worldcities.csv # Base de conocimientos con latitudes y longitudes
├── iac # Scripts de configuración del Agente de Bedrock
├── images # Diagramas de Arquitectura
├── src
│ └── function
│ └── index.js # Función Lambda principal para obtener el clima
│ └── OpenAPI.json # Contiene la definicion del metodo que devolverá la longitud y latencia, esta definicion el agente lo utiliza para saber como obtener la latitud y longitud de una ciudad.
└── README.md # Documentación del proyecto
data/: Este directorio contiene archivos esenciales para el funcionamiento del proyecto, como bases de conocimientos y recursos de datos, incluyendo información geográfica y de lugares turísticos.
iac/: Infraestructura como Código. Aquí se almacenan scripts y configuraciones necesarias para desplegar y mantener la infraestructura tecnológica del proyecto, facilitando su replicación y gestión.
src/: El directorio de código fuente alberga toda la lógica y funciones del proyecto, organizadas de la siguiente manera:
function/: Contiene las funciones lambda, siendo index.js la función principal utilizada para obtener información del clima.
OpenAPI.json: Este archivo define la interfaz de programación de aplicaciones (API) que el proyecto expone, especificando cómo se pueden obtener datos como la latitud y longitud de ciudades.
README.md: Archivo de documentación que ofrece una visión general del proyecto, guías de instalación y uso, y cualquier otra información relevante para desarrolladores y usuarios.
Los pasos para crear una Knowledge base de Amazon Bedrock son los siguientes:
- Origen de Knowledge Bases a. Ve a Amazon S3 y crea un nuevo Bucket con el nombre de kb-tourist-places-1 b. Sube el archivo Tourist Places.xlsx compartido dentro de este repositorio c. Ve a Amazon S3 y crea un nuevo Bucket con el nombre de kb-worldcities-1 d. Sube el archivo worldcities.csv y OpenAPI.json compartido dentro de este repositorio
- Creación de Knowledge Bases a. Ve a Amazon Bedrock --> Knowledge Bases b. Haz click en crear Knowledge Base c. Selección uno de los buckets como origen de datos. d. Selecciona el Modelo de Incrustaciones: Titan Embeddings G1 - Text e. Selecciona crear (este proceso puede tomar varios minutos debido a que Amazon Bedrock crea un almacén vectorial de Amazon OpenSearch f. Prueba tu Knowledge base Selecciona el modelo Anthropic - Claude 2.1 y Aplicar g. Valida los registros de tu Knowledge base
Como funcionan las Bases de Conocimiento?
NOTA: repite este proceso para la creación del segundo Knowledge base
Los pasos para crear un agente en Amazon Bedrock son los siguientes:
- Ve a Amazon Bedrock --> Agents
- Selecciona Crear Agente
- Ingresa el nombre y la descripción de tu agente, selecciona que cree un nuevo rol de servicio.
- Seleciona el modelo Anthropic Cloud V2.1 e ingresa las instucciones de tu agente (esta será de vital importancia para que el agente realice lo que necesites, mientras mejor sea tu prompt mejor los resultados de tu agente)
- Crea una acción tipo lambda en donde selecciones la lambda creada en este proyecto
- Selecciona la definicion OpenAPI que se ecnuentra en el Bucket de S3 kb-worldcities-1
- Crear
- Prueba tu agente, ingresa el nombre de una ciudad de LATAM y el agente te devolverá una lista de recomendaciones de lugares turisticos a visitar de acuerdo al clima del dia de la ciudad solicitada.
Este proyecto, de naturaleza educativa y con licencia libre, está abierto a contribuciones.
Este proyecto se distribuye bajo una licencia libre, permitiendo su uso y modificación para cualquier propósito, siguiendo los términos establecidos.
Ana Luiza Cunha - AWS Senior Developer Advocate, Por motivarme y por enseñarme los conceptos de IA que fueron esenciales para este aporte. (https://www.linkedin.com/in/analuizacunha/)
AerisWeather API por proveer datos meteorológicos fiables.
Marcia Villalba y su canal de Youtube: FooBar Serverless, video: (https://youtu.be/P9n8BE693go?si=ADtt9RPXWO2Di9Z2)https://youtu.be/P9n8BE693go?si=ADtt9RPXWO2Di9Z2