引言
随着生成式AI的快速发展，企业对高性能基础模型（Foundation Models, FMs）的需求不断增加。Amazon Bedrock作为一项全托管服务，提供了来自多家顶尖AI公司的一系列强大的基础模型。本文旨在为开发者介绍如何使用Amazon Bedrock构建和定制生成式AI应用，并展示其在企业环境中的实际应用。
主要内容
使用Amazon Bedrock的优势
Amazon Bedrock不仅简化了基础模型的访问和使用，还提供了多种工具来保护数据的安全性和隐私性。它支持使用AWS的其他服务进行无缝集成和部署。这种灵活性允许开发者轻松尝试和评估不同的模型，以找到最适合其特定用例的解决方案。
模型定制与私有化
Bedrock支持使用诸如微调（fine-tuning）和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）等技术来私有化您的模型。这样，开发者可以通过集成企业系统和数据源来增强模型的能力。
Guardrails的使用
Amazon Bedrock提供了名为Guardrails的功能，用于评估用户输入和模型响应。这些「防护栏」增加了额外的安全层，确保模型的输出符合特定的策略标准。尽管此功能目前在预览阶段，但为开发者提供了更高的控制水平。
代码示例
下面的代码展示了如何使用Amazon Bedrock和Langchain库来调用一个定制模型：
# 确保安装最新版本的库
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
from langchain_aws import BedrockLLM
# 初始化LLM，使用代理服务提高访问稳定性
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
# 使用自定义模型
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,
)
# 调用模型
response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response)
常见问题和解决方案
访问限制问题
由于网络限制，某些地区可能难以直接访问API。在这种情况下，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性和速度。这将有助于避免网络延迟和连接问题。
模型响应不符合预期
这可能是由于没有正确设定模型参数或未能应用适当的Guardrails。开发者应确保参数设置符合预期用例，并在必要时调整模型的微调和设置。
总结和进一步学习资源
通过Amazon Bedrock，开发者可以享受灵活而强大的生成式AI模型平台，利用其丰富的工具集和安全功能来定制符合企业需求的AI应用。进一步学习可以查阅以下资源：
参考资料
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