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Bedrock

注意

您当前位于一个页面,该页面记录了将 Amazon Bedrock 模型用作 文本完成模型。Bedrock 上提供的大多数流行模型都是 聊天完成模型

您可能在寻找 此页面

Amazon Bedrock 是一种完全托管的服务,它通过单个 API 提供来自领先 AI 公司(如 AI21 LabsAnthropicCohereMetaStability AIAmazon)的选择高性能基础模型 (FM),以及构建生成式 AI 应用程序所需的安全、隐私和负责任 AI 的广泛功能。使用 Amazon Bedrock,您可以轻松地试验和评估最适合您用例的顶级 FM,使用微调和 检索增强生成 (RAG) 等技术使用您的数据私下定制它们,并构建使用您的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,因此您无需管理任何基础设施,并且可以使用您已经熟悉的 AWS 服务安全地将生成式 AI 功能集成和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"
)

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 的安全措施

Amazon Bedrock 的安全措施 根据用例特定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,无论底层模型如何。安全措施可以应用于所有模型,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 的安全措施目前处于预览阶段,尚未普遍发布。如果您想访问此功能,请联系您的 AWS 支持人员。在本节中,我们将使用包含跟踪功能的安全措施设置一个 Bedrock 语言模型。

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()],
)

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