探索Amazon Bedrock：构建安全与高效的生成式AI应用
引言
在当今的AI发展浪潮中，生成式AI正在迅速改变我们的日常生活和商业运作方式。Amazon Bedrock作为一项全新的服务，提供了与领先AI公司合作的高性能基础模型（FMs），让开发者可以通过单一API构建生成式AI应用。本篇文章旨在介绍Amazon Bedrock的基本用法，并提供具体的代码示例，帮助开发者轻松上手并应对潜在的挑战。
主要内容
什么是Amazon Bedrock？
Amazon Bedrock是一项完全托管的服务，它为开发者提供了从领先AI公司（如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和Amazon）获取高性能基础模型的选择。这些模型可帮助开发者构建拥有安全性、隐私和责任感的生成式AI应用。
如何使用Amazon Bedrock？
使用Amazon Bedrock，用户可以轻松地试验和评估顶级基础模型，将其私密定制化以及通过技术如微调和检索增强生成（RAG）来实现个性化，并创建能够使用企业系统和数据源执行任务的代理。由于Amazon Bedrock是无服务器的，用户无需管理基础设施，并可以使用已有的AWS服务将生成式AI功能安全地集成和部署到应用程序中。
安装与配置
首先，确保已安装langchain_aws库：
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
然后，您可以通过以下Python代码连接Amazon Bedrock：
from langchain_aws import BedrockLLM
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
自定义模型与API代理使用
您还可以使用自定义模型进行开发，为了提高访问的稳定性，建议使用API代理服务：
custom_llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
provider="cohere",
model_id="<Custom model ARN>", # 指定自定义模型的ARN
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
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何设置带有特定防护措施的Bedrock语言模型：
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 = 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
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务以避免访问不稳定的问题。
- 模型调用错误：确保提供正确的模型ARN和配置参数，如
credentials_profile_name和model_id。
总结和进一步学习资源
Amazon Bedrock为开发者提供了一个灵活的平台来创建高效、安全的生成式AI应用。通过本文的介绍和示例，您应该能够开始使用该平台并处理常见挑战。欲获取更多信息，可以查看以下资源：
参考资料
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