探索Amazon Bedrock：构建安全可靠的生成式AI应用
引言
Amazon Bedrock提供了一种简化构建生成式AI应用的方法。通过利用领先AI公司的基础模型，开发者可以轻松体验和评估不同的模型。本篇文章将带你了解如何利用Amazon Bedrock的强大功能创建和管理AI应用。
主要内容
1. 什么是Amazon Bedrock？
Amazon Bedrock是一项完全托管的服务，允许开发者通过单一API访问多个高性能的基础模型。这些模型由AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI等公司提供。Bedrock允许开发者进行私有化定制，如微调和增强检索（RAG），并能安全地集成到现有的AWS服务中。
2. 如何使用Amazon Bedrock的文本生成功能？
使用Bedrock的文本生成功能，开发者可以通过简单的API调用生成自然语言文本。以下是一个基本的代码示例，展示了如何使用Bedrock访问文本生成模型。
# 安装Langchain AWS库
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
from langchain_aws import BedrockLLM
# 初始化LLM
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
3. 定制模型与API代理
Amazon Bedrock允许使用自定义模型，开发者可以通过提供模型ARN进行配置。此外，由于网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。
custom_llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
provider="cohere",
model_id="<Custom model ARN>", # ARN like 'arn:aws:bedrock:...' obtained via provisioning the custom model
model_kwargs={"temperature": 1},
streaming=True,
)
custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
4. Amazon Bedrock的安全机制
Bedrock提供了一种称为Guardrails的机制，它可以评估用户输入和模型响应，并根据特定的策略提供额外的安全保护。目前，该功能处于预览阶段。
from typing import Any
from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler
class BedrockAsyncCallbackHandler(AsyncCallbackHandler):
async def on_llm_error(self, error: BaseException, **kwargs: Any) -> Any:
reason = kwargs.get("reason")
if reason == "GUARDRAIL_INTERVENED":
print(f"Guardrails: {kwargs}")
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="<Model_ID>",
model_kwargs={},
guardrails={"id": "<Guardrail_ID>", "version": "<Version>", "trace": True},
callbacks=[BedrockAsyncCallbackHandler()],
)
常见问题和解决方案
- 如何选择合适的模型？ 根据具体的应用场景和数据特性来选择最适合的基础模型。
- 如何应对网络限制？ 使用API代理服务可以提高访问性能和稳定性。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock简化了生成式AI应用的开发过程，为开发者提供了灵活性和安全性。更多信息可以参考以下资源：
参考资料
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