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Bedrock

caution

您当前所在的页面记录了使用Amazon Bedrock模型作为文本完成模型的情况。Bedrock上提供的许多流行模型是聊天完成模型

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Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,提供来自领先AI公司的高性能基础模型(FMs)选择,如 AI21 LabsAnthropicCohereMetaStability AIAmazon,通过单一API提供,并附带一系列功能,帮助您构建具有安全性、隐私性和负责任AI的生成式AI应用程序。使用 Amazon Bedrock,您可以轻松地针对您的用例进行实验和评估顶级FMs,使用微调和 Retrieval Augmented GenerationRAG)等技术,利用您的数据对其进行私有化定制,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,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"
)
API Reference: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 的防护栏

Amazon Bedrock 的防护栏根据特定用例的策略评估用户输入和模型响应,并提供额外的保护层,无论底层模型如何。防护栏可以应用于多个模型,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 的防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,请通过您通常的 AWS 支持联系人联系。 在本节中,我们将设置一个具有特定防护栏的 Bedrock 语言模型,其中包括跟踪功能。

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()],
)
API Reference:AsyncCallbackHandler

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