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您当前正在查阅的页面是关于将 Amazon Bedrock 模型用作文本补全模型的文档。Bedrock 上提供的许多流行模型是聊天补全模型您可能想查看此页面
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,通过 API 提供来自领先 AI 初创公司和亚马逊的基础模型 (FMs)。您可以从广泛的 FMs 中选择最适合您用例的模型。
本文将帮助您开始使用 LangChain 的 Bedrock 补全模型 (LLMs)。有关 Bedrock 功能和配置选项的详细文档,请参阅 API 参考

概述

集成详情

设置

要访问 Bedrock 模型,您需要创建一个 AWS 账户,获取 API 密钥,并安装 @langchain/community 集成以及几个对等依赖项。

凭证

前往 aws.amazon.com 注册 AWS Bedrock 并生成 API 密钥。完成后,设置以下环境变量:
如果您希望自动追踪模型调用,还可以通过取消注释以下行来设置您的 LangSmith API 密钥:

安装

LangChain Bedrock 集成位于 @langchain/community 包中:
并安装对等依赖项:
您也可以在 Web 环境(如 Edge 函数或 Cloudflare Workers)中使用 Bedrock,方法是省略 @aws-sdk/credential-provider-node 依赖项并使用 web 入口点:
并安装对等依赖项:
您也可以在 Web 环境(如 Edge 函数或 Cloudflare Workers)中使用 Bedrock,方法是省略 @aws-sdk/credential-provider-node 依赖项并使用 web 入口点:
并安装对等依赖项:
您也可以在 Web 环境(如 Edge 函数或 Cloudflare Workers)中使用 Bedrock,方法是省略 @aws-sdk/credential-provider-node 依赖项并使用 web 入口点:

实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全:

调用

请注意,某些模型需要特定的提示技术。例如,Anthropic 的 Claude-v2 模型如果提示不以 Human: 开头,则会抛出错误。

API 参考

有关所有 Bedrock 功能和配置的详细文档,请前往 API 参考