快速上手 AWS Bedrock Chat 模型集成与应用

Amazon Bedrock 是一个完全托管的服务，汇集了来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司提供的高性能基础模型（Foundation Models，简称 FMs）。通过单一的 API，您可以访问这些模型并在生成式 AI 应用中快速加以运用。本文将带大家深入了解 AWS Bedrock Chat 模型的集成与使用，特别是如何通过 Python 和 langchain-aws 包快速实现翻译类任务。

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1. 技术背景介绍

AWS Bedrock 的目标是简化生成式 AI 应用的开发流程。它的主要优势包括：

• 模型选择灵活：支持多个领先的 AI 模型，如 Anthropic Claude 系列模型。
• 隐私与安全：能够私密地和安全地微调模型，并结合企业数据进行扩展开发。
• 无服务器化：无需管理任何基础设施。
• 接口统一：通过单一 API 集成多种模型。

常见应用场景有：文本翻译、文本生成、客户服务机器人、数据整理、智能问答系统等。

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2. 核心原理解析

AWS Bedrock 提供对模型的统一接口，开发者通过不同的模型 ID 和参数配置，即可快速调用特定的生成式 AI 模型完成任务。实现步骤主要包括以下几步：

1. 设置 AWS 账号并启用 Bedrock API。
2. 安装并配置 langchain-aws Python 包。
3. 使用模型 ID 创建对应的模型实例。
4. 定义输入消息结构并调用模型生成输出。

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3. 代码实现演示

以下是 AWS Bedrock Chat 模型的完整代码示例，展示一个将英文翻译为法语的任务。

3.1 环境准备

安装依赖

首先，安装 langchain-aws 包：

%pip install -qU langchain-aws

配置凭据

确保您已获取了 AWS 的 access key ID 和 secret key，并按以下方式设置环境变量：

import os
from getpass