StreamlitとLangChainを使用してAmazon Bedrock上でチャットボットアプリを構築する方法について解説する記事がDZoneに掲載されました。この記事では、AWS Elasticache上のRedisを利用してチャット履歴を管理し、EKSにデプロイし、EKS Pod Identityを用いて権限を管理する手順を紹介しています。LangChainは様々なプラットフォームや大規模言語モデル（LLM）をサポートするフレームワークで、Amazon Bedrockを使用します。チャットアプリケーションにおいては、一定の時間枠内で過去の会話を参照する機能が重要で、LangChainではこれをMemoryと呼びます。MemoryコンポーネントとしてRedisを使用することで、高性能なインメモリデータベースを活用し、リアルタイムアプリケーションに適しています。このアプリケーションは、re:Invent 2023で発表されたAmazon ElastiCache Serverless for Redisを使用し、EKSクラスターと同じサブネットを共有するように設定します。アプリケーションのデプロイには、GitHubリポジトリからのクローン、ECRリポジトリの作成、Dockerイメージのビルドとプッシュ、そしてEKSへのアプリケーションのデプロイが含まれます。アプリケーションはAmazon Bedrock上のAnthropic ClaudeモデルをLLMとして使用し、Elasticache Serverlessインスタンスを利用してセッション中に交換されたチャットメッセージを永続化します。ElastiCache Redisの内部動作を理解するためには、redis-cliを使用してデータ構造を調査することができます。記事の著者はPython開発者ではないものの、Streamlitを使いやすく感じたと述べており、Streamlitのコンポーネントベースのアプローチが直感的であると評価しています。
from Build a Streamlit App With LangChain and Amazon Bedrock.
