打造智能应用：使用Amazon Bedrock的最佳实践指南
引言
随着生成式AI的兴起，各大公司纷纷推出了自己的AI服务产品。Amazon Bedrock便是其中一个新兴的强大平台，它提供了一套全面的解决方案，可以帮助开发者快速构建生成式AI应用程序。本文将带您了解如何使用Amazon Bedrock这一平台的基础功能、进行模型定制以及集成到您的应用中。
主要内容
什么是Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock是一项完全托管的服务，支持来自多家领先AI公司的高性能基础模型（FMs），如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和Amazon自己的模型。通过Bedrock，开发者可以使用单一的API来探索和评估这些模型，并根据需求进行私有化定制。
使用Amazon Bedrock快速启动
要使用Bedrock，首先需要安装相关工具包，并使用AWS凭据来配置访问。
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
接着，您可以使用以下示例代码来快速创建一个语言模型实例：
from langchain_aws import BedrockLLM
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
定制化模型
Amazon Bedrock允许您根据特定的业务需求来定制模型。
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,
)
response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
使用模型守护
Bedrock提供了称为“守护”的功能，可以根据特定的使用案例策略来评估用户输入和模型响应，以确保模型运行在安全的环境下。
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_with_guardrails = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="<Model_ID>",
guardrails={"id": "<Guardrail_ID>", "version": "<Version>", "trace": True},
callbacks=[BedrockAsyncCallbackHandler()],
)
常见问题和解决方案
网络限制问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
使用不兼容的模型或版本
确保选择的模型及版本与您的应用需求匹配，并留意官方文档的更新。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock是一个功能强大的平台，为开发生成式AI应用提供了便捷的入口。通过本文的介绍，希望您能更好地利用其丰富的功能。您可以访问以下资源来获取更多信息：
参考资料
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