Amazon Bedrock Amazon Titan（AIモデル）を使用して、シンプルなチャットプログラムの作成、応用（テキスト校閲）

IF233
11月, 日, 2024
AWS

Amazon Bedrock Amazon Titan（AIモデル）を使用して、シンプルなチャットプログラムの作成、応用（テキスト校閲）

シンプルなチャットプログラムの作成

Node.jsのプロジェクトを初期化

npm init -y

@aws-sdk/client-bedrock-runtime

Bedrock Runtime API のリクエスト作成と送信するために@aws-sdk/client-bedrock-runtimeをインストール

npm install @aws-sdk/client-bedrock-runtime

Node.js環境でAWS Bedrockサービスと通信するための公式ライブラリ（AWSが提供する公式SDK）
【開発環境の構築が容易】Node.jsのインストールだけで開発開始可能
フロントエンド開発との親和性が高い、共通の言語（JavaScript/TypeScript）使用

1）Node.jsライブラリ（データの前処理や基本的な処理）

Tesseract.js（OCR）
Express（APIサーバー）
Multer（ファイルアップロード）
Sharp（画像処理）

2）プロンプト：AIに適切な指示を出す

App.jsを作成

// AWS SDKから必要な機能をインポート
// BedrockRuntimeClient: AWSのBedrockサービスに接続するためのクライアント
// InvokeModelCommand: AIモデルを呼び出すためのコマンド
const { BedrockRuntimeClient, InvokeModelCommand } = require('@aws-sdk/client-bedrock-runtime');

// AWS Bedrockクライアントの設定
// region: AWSのサービスを使用するリージョン（地域）
// credentials: AWS認証情報
const client = new BedrockRuntimeClient({
    region: "us-east-1",  // 米国東部（バージニア）リージョン
    credentials: {
        accessKeyId: "あなたのアクセスキー",      // AWSアクセスキー
        secretAccessKey: "あなたのシークレットキー" // AWSシークレットキー
    }
});

// AIに質問するための関数
// async/await: 非同期処理を扱うための構文
async function askAI(question) {
    try {
        // AIモデルへのリクエスト内容を設定
        const input = {
            // 使用するAIモデルを指定（Amazon Titan）
            modelId: "amazon.titan-text-express-v1",
            
            // データの形式をJSON形式に指定
            contentType: "application/json",
            accept: "application/json",
            
            // AIモデルへの具体的な指示内容
            body: JSON.stringify({
                // 質問文を設定
                inputText: question,
                
                // AIの応答設定
                textGenerationConfig: {
                    maxTokenCount: 1000,    // 最大応答長
                    temperature: 0.7        // 応答の創造性（0-1: 高いほど創造的）
                }
            })
        };

        // AIモデルを呼び出すコマンドを作成
        const command = new InvokeModelCommand(input);
        
        // コマンドを実行してAIからの応答を取得
        const response = await client.send(command);
        
        // AIからの応答（バイナリ）をテキストに変換
        const responseBody = JSON.parse(new TextDecoder().decode(response.body));
        
        // 応答を表示
        console.log("回答:", responseBody.results[0].outputText);
        
    } catch (error) {
        // エラーが発生した場合の処理
        console.error("エラーが発生しました:", error);
    }
}

// プログラムのテスト実行
// ここの質問を変更することで、違う質問ができます
askAI("こんにちは！簡単な自己紹介をしてください。");

AWSが提供しているclient.send()というメソッドが内部でPromiseを使用していて私たちはそれをawaitで待っている

AWSのアクセスキーとシークレットキーを取得する

IAMユーザーの作成

「ポリシーを直接アタッチする」を選択
検索ボックスに「Bedrock」と入力
「AmazonBedrockFullAccess」にチェック
「次へ」をクリック

作成したユーザー名をクリック
「セキュリティ認証情報」タブを選択
「アクセスキーを作成」ボタンをクリック
「ユースケース」で「サードパーティーのサービス」を選択
警告の確認チェックボックスにチェック
「次へ」をクリック

ファイルを実行

先ほど作成したapp.jsに取得したキーに更新してファイルを下記の通り実行すると、、

node app.js
回答: 
私はAIです。人工知能の一種で、あなたの質問に答えたり、あなたの指示に従ったりすることができます。
私はあなたとチャットできることをうれしく思います。

テキスト校閲

使っているもの：

AWS Bedrockのサービス
Amazon TitanのAIモデル
AWS SDKのクライアント

async function checkText(text) {
    try {
        // 1. AIへの指示（プロンプト）を作成
        const input = {
            modelId: "amazon.titan-text-express-v1",  // Amazon TitanのAIモデル
            contentType: "application/json",
            accept: "application/json",
            body: JSON.stringify({
                // ここが重要：AIへの指示内容
                inputText: `
                以下の文章を校閲してください。
                - 誤字脱字
                - 文法の間違い
                - より良い表現の提案
                を箇条書きで指摘してください。

                文章：${text}`,
                textGenerationConfig: {
                    maxTokenCount: 1000,
                    temperature: 0.7
                }
            })
        };

        // 2. AIに送信して結果を待つ
        const command = new InvokeModelCommand(input);
        const response = await client.send(command);
        
        // 3. 結果を表示
        const responseBody = JSON.parse(new TextDecoder().decode(response.body));
        console.log("校閲結果:", responseBody.results[0].outputText);
    } catch (error) {
        console.error("エラーが発生しました:", error);
    }
}

上記のの校閲処理は特別な校閲ロジックは実装していないので、全てAIモデル（プロンプトの指示）に依存しています

より高度なプログラムにするために下記のようにします

独自の校閲ルール
形態素解析
文法チェックライブラリなどを組み合わせる

// 1. 独自の校閲ルールを追加
const customRules = {
    "です/ます": "敬語の統一をチェック",
    "こと/もの": "表現の統一をチェック",
    // ... その他のルール
};

// 2. 形態素解析ライブラリの使用
// npm install kuromoji
const kuromoji = require('kuromoji');

// 3. 独自の校閲ロジックを実装
async function advancedCheck(text) {
    // AIによる校閲
    const aiResult = await checkText(text);
    
    // 独自ルールによるチェック
    const customResult = applyCustomRules(text);
    
    // 形態素解析による確認
    const morphResult = await morphologicalAnalysis(text);
    
    return {
        ai: aiResult,
        custom: customResult,
        morph: morphResult
    };
}

独自の校閲ルール

// 独自の校閲ルールの実装例
class TextChecker {
    constructor() {
        // 基本的なルール定義
        this.rules = {
            // 表記ゆれチェック
            styleRules: {
                'とっても': 'とても',
                'みたい': 'ような',
                'すごく': '大変'
            },
            
            // 文末表現チェック
            endingRules: {
                'です・ます': /([てで]います|てます|です)(?![かが])/,
                'である': /である(?![かが])/
            },

            // ビジネス文書チェック
            businessRules: {
                '不適切': ['思います', 'そうです', 'だと思います'],
                '推奨': ['考えられます', '示唆されます', '推察されます']
            }
        };
    }

    // テキストをチェックするメソッド
    checkText(text) {
        const results = [];
        
        // 表記ゆれチェック
        for (const [incorrect, correct] of Object.entries(this.rules.styleRules)) {
            if (text.includes(incorrect)) {
                results.push(`「${incorrect}」は「${correct}」に修正することを推奨します`);
            }
        }

        // その他のルールも同様にチェック
        return results;
    }
}

形態素解析

// npm install kuromoji
const kuromoji = require('kuromoji');

class MorphologicalAnalyzer {
    async initialize() {
        return new Promise((resolve, reject) => {
            kuromoji.builder({ dicPath: 'node_modules/kuromoji/dict' })
                .build((err, tokenizer) => {
                    if (err) {
                        reject(err);
                    } else {
                        this.tokenizer = tokenizer;
                        resolve();
                    }
                });
        });
    }

    analyze(text) {
        const tokens = this.tokenizer.tokenize(text);
        return this.processTokens(tokens);
    }

    processTokens(tokens) {
        const analysis = {
            wordTypes: {},      // 品詞の分布
            conjugations: [],   // 活用の問題
            suggestions: []     // 改善提案
        };

        tokens.forEach(token => {
            // 品詞の集計
            const pos = token.pos;
            analysis.wordTypes[pos] = (analysis.wordTypes[pos] || 0) + 1;

            // 活用のチェック
            if (token.pos === '動詞' && token.conjugated_form !== '基本形') {
                analysis.conjugations.push({
                    word: token.surface_form,
                    basic: token.basic_form,
                    type: token.conjugated_form
                });
            }
        });

        return analysis;
    }
}

文法チェックライブラリ

// npm install textlint textlint-rule-preset-japanese
const { TextLintEngine } = require('textlint');

class GrammarChecker {
    constructor() {
        this.engine = new TextLintEngine({
            rules: {
                // プリセットルールの使用
                'preset-japanese': true,
                // カスタムルールの追加
                'max-ten': {
                    // 一文での「、」の数を制限
                    max: 3
                },
                'sentence-length': {
                    // 一文の長さを制限
                    max: 100
                }
            }
        });
    }

    async check(text) {
        try {
            const results = await this.engine.executeOnText(text);
            return this.formatResults(results);
        } catch (error) {
            console.error('文法チェックエラー:', error);
            return [];
        }
    }

    formatResults(results) {
        return results[0].messages.map(message => ({
            line: message.line,
            column: message.column,
            message: message.message,
            ruleId: message.ruleId
        }));
    }
}

組み合わせた場合

class ComprehensiveTextChecker {
    constructor() {
        this.customChecker = new TextChecker();
        this.morphAnalyzer = new MorphologicalAnalyzer();
        this.grammarChecker = new GrammarChecker();
    }

    async initialize() {
        await this.morphAnalyzer.initialize();
    }

    async checkText(text) {
        const results = {
            customRules: this.customChecker.checkText(text),
            morphology: await this.morphAnalyzer.analyze(text),
            grammar: await this.grammarChecker.check(text)
        };

        // AIの結果と組み合わせる
        const aiResults = await checkText(text);  // 先ほどのAI機能
        results.ai = aiResults;

        return this.summarizeResults(results);
    }

    summarizeResults(results) {
        // 結果を整理して返す
        return {
            suggestions: [
                ...results.customRules,
                ...results.grammar.map(g => g.message)
            ],
            analysis: {
                wordTypes: results.morphology.wordTypes,
                grammarIssues: results.grammar.length,
                aiSuggestions: results.ai
            }
        };
    }
}

使用例

async function main() {
    const checker = new ComprehensiveTextChecker();
    await checker.initialize();

    const text = "私はとっても疲れたので、今日は早く帰りたいと思います。";
    const results = await checker.checkText(text);
    console.log(results);
}

補足）フォルダ構成

text-checker-project/
│
├── src/                      # ソースコードのメインディレクトリ
│   ├── checkers/            # 各チェッカーの実装
│   │   ├── CustomChecker.js    # 独自ルールチェッカー
│   │   ├── MorphAnalyzer.js    # 形態素解析
│   │   ├── GrammarChecker.js   # 文法チェッカー
│   │   └── AIChecker.js        # AI利用のチェッカー
│   │
│   ├── rules/               # ルール定義
│   │   ├── styleRules.js       # 表記ゆれルール
│   │   ├── grammarRules.js     # 文法ルール
│   │   └── businessRules.js    # ビジネス文書ルール
│   │
│   ├── utils/               # ユーティリティ関数
│   │   ├── formatter.js        # 結果フォーマット
│   │   └── logger.js           # ログ処理
│   │
│   └── index.js             # メインのエントリーポイント
│
├── config/                  # 設定ファイル
│   ├── default.json           # デフォルト設定
│   └── textlint-rules.json    # textlintルール設定
│
├── tests/                   # テストファイル
│   ├── customChecker.test.js
│   ├── morphAnalyzer.test.js
│   └── grammarChecker.test.js
│
├── examples/                # 使用例
│   └── basic-usage.js
│
├── docs/                    # ドキュメント
│   ├── API.md
│   └── RULES.md
│
├── node_modules/            # 依存パッケージ
├── package.json
├── package-lock.json
└── README.md

src/index.js

const ComprehensiveTextChecker = require('./checkers/ComprehensiveChecker');
const config = require('../config/default.json');

module.exports = ComprehensiveTextChecker;

src/checkers/CustomChecker.js

const styleRules = require('../rules/styleRules');
const businessRules = require('../rules/businessRules');

class CustomChecker {
    constructor(config = {}) {
        this.rules = {
            style: styleRules,
            business: businessRules,
            ...config.rules
        };
    }

    checkText(text) {
        // 実装
    }
}

module.exports = CustomChecker;

src/rules/styleRules.js

module.exports = {
    // 表記ゆれルール
    corrections: {
        'とっても': 'とても',
        'みたい': 'ような'
    },
    // その他のルール
};

package.json

{
  "name": "text-checker",
  "version": "1.0.0",
  "main": "src/index.js",
  "scripts": {
    "start": "node src/index.js",
    "test": "jest",
    "lint": "eslint src/"
  },
  "dependencies": {
    "kuromoji": "^1.0.0",
    "textlint": "^12.0.0",
    "textlint-rule-preset-japanese": "^7.0.0",
    "@aws-sdk/client-bedrock-runtime": "^3.0.0"
  },
  "devDependencies": {
    "jest": "^27.0.0",
    "eslint": "^8.0.0"
  }
}

examples/basic-usage.js

const TextChecker = require('../src/index');

async function example() {
    const checker = new TextChecker();
    await checker.initialize();

    const text = "私はとっても疲れたので、今日は早く帰りたいと思います。";
    const results = await checker.checkText(text);
    console.log(results);
}

example().catch(console.error);

ntorelabo

ntorelabo

Amazon Bedrock Amazon Titan（AIモデル）を使用して、シンプルなチャットプログラムの作成、応用（テキスト校閲）

Amazon Bedrock Amazon Titan（AIモデル）を使用して、シンプルなチャットプログラムの作成、応用（テキスト校閲）

シンプルなチャットプログラムの作成

Node.jsのプロジェクトを初期化

@aws-sdk/client-bedrock-runtime

App.jsを作成

AWSのアクセスキーとシークレットキーを取得する

ファイルを実行

テキスト校閲

独自の校閲ルール

形態素解析

文法チェックライブラリ

組み合わせた場合

補足）フォルダ構成

src/index.js

src/checkers/CustomChecker.js

src/rules/styleRules.js

package.json

examples/basic-usage.js