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标题: 深入探索Amazon Bedrock：构建安全高效的生成式AI应用 [打印本页]

作者: 张春 时间: 2024-11-24 14:46
标题: 深入探索Amazon Bedrock：构建安全高效的生成式AI应用
弁言

在AI技能迅猛发展的期间，如何高效、安全地构建生成式AI应用成为开发者面临的重要课题。Amazon推出的Bedrock服务，通过整合多家领先AI公司的底子模子，提供了一种方便的、无需管理底子办法的解决方案。本篇文章将先容Amazon Bedrock的焦点功能、使用方法以及相关注意事项，资助你在自己的项目中有效应用这一强大的工具。
重要内容

什么是Amazon Bedrock？

Amazon Bedrock是一种全托管服务，集成了来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和Amazon的高性能底子模子。通过统一的API接口，开发者可以轻松实行和微调这些模子，用于各种生成式AI应用。Bedrock简化了底子架构管理，同时确保了应用的安全性和隐私保护。
如何使用Amazon Bedrock？

Amazon Bedrock提供了一系列的功能，包括：

模子选择和实行：可以选择合适的底子模子举行测试。
自定义模子：使用微调或检索加强生成等技能，基于企业数据定制模子。
任务实行代理：构建代理步伐，通过企业体系和数据源实行特定任务。

使用示例

以下是一个使用Bedrock的代码示例，展示了如何集成和调用自定义模子：

# 安装必要的Python包
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
from langchain_aws import BedrockLLM
# 初始化语言模型（LLM）
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
)
# 自定义模型
custom_llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
provider="cohere",
model_id="<自定义模型的ARN>", # ARN like 'arn:aws:bedrock:...'
model_kwargs={"temperature": 1},
streaming=True,
)
# 调用模型
response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response)

复制代码

应用保护措施

Amazon Bedrock引入了名为"Guardrails"的安全措施，根据特定用例策略评估用户输入和模子相应，提供额外的保护层。下面是设置带有防护栏的Bedrock模子的示例代码：

from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler
from typing import Any
class BedrockAsyncCallbackHandler(AsyncCallbackHandler):
# 异步回调处理程序
async def on_llm_error(self, error: BaseException, **kwargs: Any) -> Any:
reason = kwargs.get("reason")
if reason == "GUARDRAIL_INTERVENED":
print(f"Guardrails: {kwargs}")
# 设置含防护栏的模型
llm = BedrockLLM(
credentials_profile_name="bedrock-admin",
model_id="<Model_ID>",
model_kwargs={},
guardrails={"id": "<Guardrail_ID>", "version": "<Version>", "trace": True},
callbacks=[BedrockAsyncCallbackHandler()],
)

复制代码

常见问题和解决方案

网络访问问题：由于网络限定，某些地区的开发者可能必要使用API代理服务，以提高访问稳固性。
防护栏限定：在使用Guardrails时，假如模子相应受到干预，可以检察详细信息以相识被干预的缘故原由。

总结和进一步学习资源

Amazon Bedrock结合了高性能模子和易于使用的接口，是开发生成式AI应用的理想平台。通过本文的先容，希望你对如何利用Bedrock有所相识。欲进一步学习，可以参考以下资源：

Amazon Bedrock 官方文档
LangChain on AWS GitHub 仓库

参考资料

Amazon Bedrock Documentation

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