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Bedrock

注意

您目前正在浏览一个页面，该页面介绍了如何将 Amazon Bedrock 模型用作文本补全模型。Bedrock 上许多流行的模型是聊天补全模型。

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Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单一 API 提供来自领先人工智能公司（如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon）的高性能基础模型（FM）供您选择，同时还提供构建安全、私密且负责任的生成式 AI 应用程序所需的广泛功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松地为您的用例尝试和评估顶级 FM，利用微调和 检索增强生成 (RAG) 等技术使用您的数据私密地定制它们，并构建使用您的企业系统和数据源执行任务的智能体。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，您无需管理任何基础设施，并且可以使用您熟悉的 AWS 服务安全地将生成式 AI 功能集成并部署到您的应用程序中。

%pip install --upgrade --quiet langchain_aws
from langchain_aws import BedrockLLM

llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin", model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)
API 参考：BedrockLLM

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,
)

custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")

Amazon Bedrock 的护栏​

Amazon Bedrock 的护栏根据特定用例的策略评估用户输入和模型响应，并提供额外的安全保护层，无论底层模型是什么。护栏可应用于各种模型，包括 Anthropic Claude、Meta Llama 2、Cohere Command、AI21 Labs Jurassic 和 Amazon Titan Text，以及微调模型。注意：Amazon Bedrock 的护栏目前处于预览阶段，尚未普遍可用。如果您希望访问此功能，请联系您常用的 AWS 支持联系人。在本节中，我们将设置一个具有特定护栏的 Bedrock 语言模型，这些护栏包含跟踪功能。

from typing import Any

from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler


class BedrockAsyncCallbackHandler(AsyncCallbackHandler):
    # Async callback handler that can be used to handle callbacks from langchain.

    async def on_llm_error(self, error: BaseException, **kwargs: Any) -> Any:
        reason = kwargs.get("reason")
        if reason == "GUARDRAIL_INTERVENED":
            print(f"Guardrails: {kwargs}")


# Guardrails for Amazon Bedrock with trace
llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin",
    model_id="<Model_ID>",
    model_kwargs={},
    guardrails={"id": "<Guardrail_ID>", "version": "<Version>", "trace": True},
    callbacks=[BedrockAsyncCallbackHandler()],
)