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@moritalous

Bedrockのストリーミングレスポンスをストリームのまま返却するLambdaの作り方（LangChainも対応）

Posted at

Bedrockを使ったアプリをLambdaで動作させたい！
レスポンスはストリームで返したい！！

と思って調べたところ、結構条件があることがわかりました。

ストリーミングレスポンスを返却するための条件

ストリーミングレスポンスを返却するためにはいくつか条件があります。

Lambdaの実装方法の条件

Lambdaの実装方法が、以下の方法である必要があります。

  • Node.jsのマネージドランタイム
  • カスタムランタイム（参考）
  • Lambda Web Adapter（参考）

Pythonなどのマネージドランタイムではストリーミングレスポンスがサポートされていませんので、注意が必要です。

Lambdaの呼び出し方の条件

呼び出し側にも条件があります。

  • Function URLs
  • InvokeWithResponseStream API

今回は、Node.jsのマネージドランタイム（ver.20）とFunction URLsの組み合わせで、ストリーム形式のレスポンスを返却することができましたので紹介します。（TypeScriptで記述しています）

ストリームじゃない基本パターン

まずはストリームじゃないLambdaを作ります。

Bedrock RuntimeのAWS SDKをインストールします。

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

関数のコードを作成します。

index.mts
import { APIGatewayEvent, Context, Handler } from "aws-lambda";

import {
  BedrockRuntimeClient,
  InvokeModelCommand,
} from "@aws-sdk/client-bedrock-runtime";

const modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0";
// Create a new Bedrock Runtime client instance.
const client = new BedrockRuntimeClient({ region: "us-east-1" });

export const handler: Handler<object, object> = async (
  event: APIGatewayEvent,
  _context: Context
) => {
  const body = JSON.parse(event.body);
  const prompt = body.prompt;

  // Prepare the payload for the model.
  const payload = {
    anthropic_version: "bedrock-2023-05-31",
    max_tokens: 1000,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [{ type: "text", text: prompt }],
      },
    ],
  };

  // Invoke Claude with the payload and wait for the response.
  const command = new InvokeModelCommand({
    contentType: "application/json",
    body: JSON.stringify(payload),
    modelId,
  });
  const apiResponse = await client.send(command);

  let responseBody = {};
  if (apiResponse.body) {
    responseBody = JSON.parse(new TextDecoder().decode(apiResponse.body));
  }

  return responseBody;
};

SAMのtemplate.yamlです。認証なしのFunction URLsを有効にしています。

template.yaml
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Resources:
  Function1:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      CodeUri: src/Function
      Handler: index1.handler
      Runtime: nodejs20.x
      MemorySize: 512
      Timeout: 30
      Tracing: Active
      FunctionUrlConfig:
        AuthType: NONE
      Policies:
        - !GetAtt FunctionPolicy.PolicyArn
    Metadata:
      BuildMethod: esbuild
      BuildProperties:
        EntryPoints:
          - index1.mts
        External:
          - '@aws-sdk/*'
          - aws-sdk
        Minify: false
  Function1LogGroup:
    Type: AWS::Logs::LogGroup
    DeletionPolicy: Retain
    Properties:
      LogGroupName: !Sub /aws/lambda/${Function1}
  FunctionPolicy:
    Type: AWS::IAM::ManagedPolicy
    Properties:
      PolicyDocument:
        Version: 2012-10-17
        Statement:
          - Effect: Allow
            Action:
              - bedrock:*
            Resource:
              - '*'

ビルドしてデプロイします

sam build
sam deploy --guided

呼び出します。

curl https://***.lambda-url.us-east-1.on.aws/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "こんにちは"}'
レスポンス（フォーマット済み）
{
    "role": "assistant",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
        "output_tokens": 9,
        "input_tokens": 12
    },
    "stop_reason": "end_turn",
    "model": "claude-3-haiku-48k-20240307",
    "id": "msg_017oooCp8bWLMeStcRt8tfhR",
    "type": "message",
    "content": [
        {
            "text": "こんにちは!",
            "type": "text"
        }
    ]
}

レスポンスは一度にまとめて返却されます。

Bedrockからはストリームでうけて、ストリームじゃないレスポンスを返す

InvokeModelの代わりにInvokeModelWithResponseを使い、Bedrockからストリーミングでレスポンスを受け取ります。

index.mts（一部抜粋）
  import {
    BedrockRuntimeClient,
-   InvokeModelCommand,
+   InvokeModelWithResponseStreamCommand,
  } from "@aws-sdk/client-bedrock-runtime";
index.mts（一部抜粋）
    // Invoke Claude with the payload and wait for the response.
-   const command = new InvokeModelCommand({
+   const command = new InvokeModelWithResponseStreamCommand({
      contentType: "application/json",
      body: JSON.stringify(payload),
      modelId,
    });

受けたレスポンスの処理方法が変わります。

apiResponse.bodyが細切れのチャンクで取得できるので、取得のたびにchunkとして受け取ります。Bedrockが生成したトークン部分のみを抜き出して連結することで、completeMessageを完成させます。

index.mts（一部抜粋）
-   let responseBody = "";
-   if (apiResponse.body) {
-     responseBody = JSON.parse(new TextDecoder().decode(apiResponse.body));
-   }
+   let completeMessage = "";
+ 
+   // Decode and process the response stream
+   for await (const item of apiResponse.body) {
+     const chunk = JSON.parse(new TextDecoder().decode(item.chunk.bytes));
+     const chunk_type = chunk.type;
+ 
+     if (chunk_type === "content_block_delta") {
+       const text = chunk.delta.text;
+       completeMessage = completeMessage + text;
+     }
+   }

JSONにして返却します。

index.mts（一部抜粋）
-   return responseBody;
+   return { content: completeMessage };

cURLで呼び出します。最終的にJSONを構築して返却しているので、Lambdaの呼び出し側からすると動作は変わりません。

curl https://***.lambda-url.us-east-1.on.aws/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "こんにちは"}'

{
    "content": "はい、こんにちは。どのようなお手伝いができますでしょうか。私は皆様のお役に立てるよう、できる限りサポートさせていただきます。何か質問やご依頼がございましたら、どうぞお聞かせください。"
}

Bedrockから受けたストリームをストリームで返す

いよいよストリームで返却します。

まず、template.yamlを修正します。Function URLsのパラメーターとしてInvokeModeにRESPONSE_STREAMを指定します。（未指定の場合はBUFFEREDが設定されます）

template.yaml（一部抜粋）
      FunctionUrlConfig:
        AuthType: NONE
+       InvokeMode: RESPONSE_STREAM

次にLambda関数のソースコードを修正します。

ハンドラー関数をawslambda.streamifyResponse()デコレーターでラップします。
また、第二引数にresponseStreamパラメータが追加になります。

index.mts（一部抜粋）
- export const handler: Handler<object, object> = async (
-   event: APIGatewayEvent,
-   _context: Context
- ) => {
+ export const handler: Handler<object, object> = awslambda.streamifyResponse(
+   async (event: APIGatewayEvent, responseStream, _context: Context) => {

...

- };
+   }
+ );

TypeScriptの型エラーが気になる場合、こちらを参考に以下のような型定義ファイルを作成しましょう

export class HttpResponseStream {
    static from(underlyingStream: any, prelude: any): any;
}

declare global {
    namespace awslambda {
        function streamifyResponse(handler: any, options?: any): any;
        let HttpResponseStream: HttpResponseStream;
    }
}

responseStream.write()メソッドを使い、チャンクを都度書き込みます。
最後にresponseStream.end()でストリームを終了します。
returnは不要です。

index.mts（一部抜粋）
- let completeMessage = "";

  for await (const item of apiResponse.body) {
    const chunk = JSON.parse(new TextDecoder().decode(item.chunk.bytes));
    const chunk_type = chunk.type;

    if (chunk_type === "content_block_delta") {
      const text = chunk.delta.text;
-     completeMessage = completeMessage + text;
+     responseStream.write(text);
    }
  }

- return { content: completeMessage };
+ responseStream.end();

cURLで呼び出します。cURLにはバッファリング機能があるので、ストリーミングレスポンスを正しく確認するために、-N（--no-buffer）オプションを付与します。

curl -N https://***.lambda-url.us-east-1.on.aws/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "こんにちは"}'

Bedrockが生成した文字だけを返却しているので、JSONではなくテキストになります。

こんにちは。どのようなお手伝いができますか?

（伝わらないと思いますが、）うまくストリームで返却されました。

LangChainもストリームレスポンス

Bedrockでストリーミングできたので、LangChainでもやってみましょう。

npm add langchain @langchain/community
index_langchain.mts
import { APIGatewayEvent, Context, Handler } from "aws-lambda";

import { BedrockChat } from "@langchain/community/chat_models/bedrock";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

const modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0";

export const handler: Handler<object, object> = awslambda.streamifyResponse(
  async (event: APIGatewayEvent, responseStream, _context: Context) => {
    const body = JSON.parse(event.body);
    const prompt = body.prompt;

    // Create a chat model.
    const bedrockChat = new BedrockChat({
      model: modelId,
      region: "us-east-1",
      streaming: true,
    });

    // Create a parser.
    const parser = new StringOutputParser();

    // Create a chain.
    const chain = bedrockChat.pipe(parser);

    // Stream the response.
    const stream = await chain.stream(prompt);

    for await (const chunk of stream) {
      responseStream.write(chunk);
    }

    responseStream.end();
  }
);

Bedrockよりも少しシンプルですね。StringOutputParserのおかげだと思います。

curl -N https://***.lambda-url.us-east-1.on.aws/ -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "こんにちは"}'

こんにちは。どのようなお話しができればよろしいでしょうか?私はあなたのお役に立てるよう、できる限りの知識と能力を発揮させていただきます。どうぞ、ご質問やご要望をお聞かせください。

LangChainの場合は、もうちょっとスマートな書き方ができます。

ストリームの終了を自動で行ってくれるpipeline()を使用します。

index_langchain.mts（一部抜粋）
+
+ import { Readable } from "stream";
+ import { pipeline } from "stream/promises";
index_langchain.mts（一部抜粋）
-    for await (const chunk of stream) {
-      responseStream.write(chunk);
-    }
-
-    responseStream.end();
+    pipeline(Readable.from(stream), responseStream);

forループ部分も不要になってスッキリしますね。

index_langchain.mts
import { APIGatewayEvent, Context, Handler } from "aws-lambda";

import { Readable } from "stream";
import { pipeline } from "stream/promises";

import { BedrockChat } from "@langchain/community/chat_models/bedrock";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";

const modelId = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0";

export const handler: Handler<object, object> = awslambda.streamifyResponse(
  async (event: APIGatewayEvent, responseStream, _context: Context) => {
    const body = JSON.parse(event.body);
    const prompt = body.prompt;

    // Create a chat model.
    const bedrockChat = new BedrockChat({
      model: modelId,
      region: "us-east-1",
      streaming: true,
    });

    // Create a parser.
    const parser = new StringOutputParser();

    // Create a chain.
    const chain = bedrockChat.pipe(parser);

    // Stream the response.
    const stream = await chain.stream(prompt);

    // Pipe the stream to the response.
    pipeline(Readable.from(stream), responseStream);
  }
);

Transformという機能を使うと、Bedrockの場合でも生成した文字列だけ抽出できるようですが、私の力ではうまくいきませんでした。😫

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