为 Amazon Bedrock 部署 Slack 网关 机器学习博客

为 Amazon Bedrock 部署 Slack 网关

由 Rushabh Lokhande、Andrew Ang 和 John Losito 于 2024 年 6 月 19 日发布在 Amazon API Gateway、Amazon Bedrock、Amazon Q、AWS Lambda、生成式人工智能、技术教程。

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重点概述

在快速发展的数字世界中，简化工作流程和提高生产力至关重要。我们兴奋地分享一项令人振奋的集成，它将使您的团队协作达到全新高度。准备好将生成式人工智能的强大功能直接引入您的 Slack 工作空间。

设想一下：快速高效的头脑风暴、实时创意交流，甚至文档或代码片段的草拟这一切都得益于最新的人工智能技术。告别频繁切换上下文，迎接简化的协作体验，助力您的团队提高生产力。无论您是领导一个充满活力的团队、参与复杂项目，还是仅仅想提升您的Slack体验，这次集成都是一个改变游戏规则的解决方案。

在本篇文章中，我们将向您展示如何利用Amazon Bedrock 的强大功能直接在您的 Slack 工作空间中解锁新的高效和创造力水平。

解决方案概览

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，提供来自领先人工智能公司如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon的高性能基础模型FMs，并通过单一 API 提供广泛的能力以构建安全、隐私和负责任的生成式 AI 应用程序。

在接下来的部分中，我们将指导您完成为 Amazon Bedrock 设置 Slack 集成的过程。我们将展示如何创建 Slack 应用程序、配置必要权限，并使用 AWS CloudFormation 部署所需资源。

解决方案架构图

以下图示展示了解决方案架构。

工作流程包括以下步骤：

用户与 Slack 应用程序进行沟通。Slack 应用程序将事件发送至 Amazon API Gateway，用于事件订阅。API Gateway 将事件转发至 AWS Lambda 函数。Lambda 函数使用请求调用 Amazon Bedrock，然后回复 Slack 中的用户。

先决条件

您需要一个 AWS 帐户和一个具有创建和管理此应用程序所需资源和组件权限的 AWS 身份与访问管理IAM角色和用户。如果您没有 AWS 帐户，请参阅 如何创建和激活新的 Amazon Web Services 帐户？

您还需要一个已经提供 Amazon Bedrock 模型访问权限的现有帐户。如果您没有模型权限，请参考 模型访问。

最后，您需要一个 Slack 帐户，并能够创建和发布应用到您的 Slack 组织。如果您没有，请请求您的公司为您创建一个 Slack 沙盒组织以进行实验，或访问 Slack 创建一个免费的 Slack 帐户和工作区。

创建 Slack 应用

安全配置因组织而异。要管理您的 Slack 工作区设置，请联系您的 Slack 管理员或作为管理员，完成以下步骤：

访问 Slack 的管理部分，选择 Build。

选择 Create New App。

在 App Name 中输入您应用的名称在本篇文章中，我们将其命名为 BedrockSlackIntegration。

选择您的工作区。

选择 Create App。创建应用后，您可以配置其权限。

在应用详情页面，选择导航窗格中的 基本信息。

在 添加功能和功能 下，选择 权限。

在 Scopes 部分，添加 imread、imwrite 和 chatwrite 的范围。

在 基本信息 页面上，Bots 和 权限 应该都有一个绿勾。

在 安装您的应用 下，选择 Install to Workspace。

安装提示出现时，选择 Allow。

打开 Amazon Bedrock 控制台，在导航窗格中选择 模型访问。

从可用列表中选择您的模型。在本篇文章中，我们授予对 ai21j2ultrav1Jurassic2 Ultra的访问权限。有关请求模型访问的更多信息，请参见 模型访问。接下来，我们将部署代码并在收到来自 Slack 的消息时连接到 Amazon Bedrock。为此，我们需要 Slack 机器人令牌作为下节 CloudFormation 模板的输入参数。

在 Slack 应用详情页面，选择导航窗格中的 OAuth amp Permissions。复制 Bot User OAuth Token 的值。

使用 AWS CloudFormation 部署资源

完成以下步骤以启动 CloudFormation 堆栈：

在 Stack name 中，使用默认名称或输入您选择的名称。对于 SlackTokenParam，输入您之前复制的机器人令牌。

选择 下一步。

创建您的堆栈并等待几分钟以完成部署。

在 输出 选项卡上，复制 SlackBotEndpointOutput 的值，以便在后续步骤中使用。

在下一部分中，我们开始将 Amazon Bedrock 与 Slack 集成。

将 Amazon Bedrock 与 Slack 集成

部署 CloudFormation 堆栈后，完成以下步骤：

在 Slack 应用详情页面，选择导航窗格中的 事件订阅。打开 启用事件 开关。

事件订阅应自动验证。

在订阅机器人事件下，添加 appmention 和 messageim 事件。选择 保存更改。集成现在已经完成。

测试 Slack 机器人

要测试您的机器人，请完成以下步骤：

访问您的 Slack。创建一个新组并添加应用 BedrockSlackIntegration。开始使用 @BedrockSlackIntegration 与 Amazon Bedrock 机器人进行互动。

您的互动将如下图所示。

这里展示的机器人没有您之前问题的状态或与新后续消息的聊天记录。然而，您可以使用 Amazon DynamoDB 实现此功能。我们将在以后的博客文章中介绍这一点。

总结

在本篇文章中，我们深入探讨了 Amazon Bedrock 与流行协作平台 Slack 的无缝集成。逐步指南展示了如何在这两个强大工具之间建立直接连接，使您和您的团队能够在 Slack 工作空间中充分利用生成式 AI 的潜力。通过这次集成，您可以简化工作流程，提升生产力，轻松接触到生成式 AI 的最前沿能力。无论您是希望生成内容、分析数据还是探索创新想法，这次集成都使您能够在熟悉的 Slack 环境中做到这一切。

您还可以通过 为 Amazon Q Business 部署一个 Slack 网关 来进一步增强您的团队，Amazon Q 是一个基于企业系统知识和数据的生成式 AI 助手。要了解更多关于如何使用生成 AI 与 AWS 服务结合的信息，请参见 AWS 上的生成式 AI。

作者介绍

Rushabh Lokhande 是 AWS 专业服务数据与 ML 工程师，专注于协助客户实施大数据、机器学习、分析解决方案以及生成式 AI 解决方案。工作之余，他喜欢与家人共度时光、阅读、跑步和打高尔夫。

Andrew Ang 是 AWS 生成式 AI 创新中心的高级 ML 工程师，帮助客户构思和实施生成式 AI 概念验证项目。工作之余，他喜欢打壁球和观看旅游与美食视频。

John Losito 是 AWS 专业服务的助理云基础架构架构师，帮助客户利用 AWS CDK 或 Terraform 编写自动化脚本，以高效部署和管理云资源。工作之外，他喜欢与家人共度时光、锻炼和提升射箭技能。

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