Amazon Bedrock Agent Chatbot 项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

code/                          # 根目录下的代码文件夹
├── lambdas/                     # 所有 Lambda 函数的存放目录
│   ├── action-lambda/           # Lambda 函数，作为 Amazon Bedrock Agent 的动作
│   ├── create-index-lambda/     # Lambda 函数，用于创建 Amazon Opensearch serverless 索引作为 Amazon Bedrock 知识库的向量数据库
│   ├── invoke-lambda/           # Lambda 函数，由 streamlit 应用程序直接调用，用于调用 Amazon Bedrock Agent
│   └── update-lambda/          # Lambda 函数，用于更新/删除通过 AWS CDK 部署的 AWS 资源
├── layers/                      # 所有 Lambda 层的存放目录
│   ├── boto3_layer/             # Boto3 层，供所有 Lambda 函数共享
│   └── opensearch_layer/        # Opensearch 层，安装所有创建 Amazon Opensearch serverless 索引所需的依赖
├── streamlit-app/               # Streamlit 应用的目录
└── code_s/                      # 似乎是一个拼写错误，可能是代码片段或其他相关文件

每个目录中包含了该项目的不同组成部分，例如 Lambda 函数、层和 Streamlit 应用程序。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件位于 streamlit-app/ 目录下。主要启动文件是 app.py，它是 Streamlit 应用的入口点。app.py 文件负责创建和运行 Streamlit 应用程序，该应用程序与 Amazon Bedrock Agent 交互。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 .env 文件进行，该文件位于 code/streamlit-app/ 目录下。.env 文件包含了以下配置项：

• ACCOUNT_ID：AWS 账户 ID
• AWS_REGION：AWS 区域
• LAMBDA_FUNCTION_NAME：Lambda 函数的名称，由 Streamlit 应用程序调用以获取响应

此外，cdk.json 文件也是一个重要的配置文件，它告诉 AWS CDK 工具如何执行应用程序。该文件位于项目的根目录下。

在开始部署和运行项目之前，需要正确配置这些文件，确保所有的配置项都符合实际 AWS 环境和需求。