探索Amazon Bedrock：构建强大且安全的生成AI应用

最新推荐文章于 2025-04-23 20:29:15 发布

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文章标签：人工智能安全 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aGRGWRF/article/details/144623398

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# 探索Amazon Bedrock：构建强大且安全的生成AI应用

## 引言

在AI迅猛发展的今天，如何高效地使用和管理基础模型成为企业关注的焦点。Amazon Bedrock通过提供一整套来自顶级AI公司的高性能基础模型（FMs），为构建生成AI应用提供了强大的支持。本文将带你深入了解Amazon Bedrock，展示如何利用这项服务私密地微调模型，以及通过API实现AI能力的集成和部署。

## 主要内容

### 什么是Amazon Bedrock？

Amazon Bedrock是一个完全托管的服务，旨在简化企业使用大型AI模型的过程。通过Bedrock，你可以不必管理基础设施，轻松地在服务器无状态的环境中测试和评估各种顶级基础模型。

### 如何使用Amazon Bedrock？

1. **选择和测试模型**：使用Bedrock，你可以选择适合自己需求的基础模型进行实验和评估。
   
2. **微调和定制**：通过技术如微调和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG），你可以使用自己的数据来定制这些基础模型。

3. **部署和集成**：Bedrock允许无缝地将生成AI的能力集成到现有的AWS服务中，从而安全地将其部署到应用中。

### 安全和隐私保护

Amazon Bedrock不仅注重生成AI应用的性能，还非常关注安全与隐私保护。通过使用如护栏（Guardrails）这样的安全措施，用户输入和模型响应都可以被有效地管理和控制。

## 代码示例

下面的代码展示了如何在Amazon Bedrock中创建和调用一个基础语言模型：

```python
# 首先安装必要的库
%pip install --upgrade --quiet langchain_aws

from langchain_aws import BedrockLLM

# 创建一个基础语言模型实例
llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin", 
    model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)

# 自定义模型示例
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,
)

# 调用模型
response = custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")
print(response)  # 使用API代理服务提高访问稳定性