GenAI Quick Start PoCs 项目教程

GenAI Quick Start PoCs 项目教程

genai-quickstart-pocs This repository contains sample code demonstrating various use cases leveraging Amazon Bedrock and Generative AI. Each sample is a separate project with its own directory, and includes a basic Streamlit frontend to help users quickly set up a proof of concept. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-quickstart-pocs

1、项目介绍

GenAI Quick Start PoCs 是一个由 AWS 提供的开源项目，旨在展示如何利用 Amazon Bedrock 和 Generative AI 实现各种用例。每个示例都是一个独立的项目，包含自己的目录，并提供了一个基本的 Streamlit 前端，帮助用户快速设置概念验证（PoC）。

2、项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您已经安装了以下工具：

• Python 3.8 或更高版本
• Git
• AWS CLI
• Streamlit

克隆项目

首先，克隆项目到本地：

git clone https://github.com/aws-samples/genai-quickstart-pocs.git
cd genai-quickstart-pocs

安装依赖

进入项目目录后，安装所需的 Python 依赖包：

pip install -r requirements.txt

运行示例

选择一个示例项目，例如 Amazon-Bedrock-Summarization-Long-Document-POC，进入该目录并运行 Streamlit 应用：

cd Amazon-Bedrock-Summarization-Long-Document-POC
streamlit run app.py

3、应用案例和最佳实践

长文档摘要

示例项目: Amazon-Bedrock-Summarization-Long-Document-POC

描述: 该示例展示了如何使用 Amazon Bedrock 和 Generative AI 实现长文档摘要。用户可以上传大型 PDF 文档，文档将被分块并使用 Amazon Bedrock 进行摘要。

最佳实践:

• 确保文档格式正确，避免复杂的布局。
• 调整分块大小以优化摘要效果。

图像生成

示例项目: Amazon-Bedrock-Image-Generation-POC

描述: 该示例展示了如何使用 Amazon Bedrock 和 Generative AI 根据文本输入生成图像。

最佳实践:

• 提供清晰、具体的文本描述以获得更好的图像生成效果。
• 尝试不同的模型以找到最适合的生成结果。

4、典型生态项目

Amazon Bedrock

描述: Amazon Bedrock 是一个完全托管的服务，提供对各种生成式 AI 模型的访问，支持文本生成、图像生成、摘要等多种用例。

Streamlit

描述: Streamlit 是一个开源的 Python 库，用于快速构建和共享数据应用程序。在本项目中，Streamlit 用于创建用户友好的前端界面。

AWS CLI

描述: AWS CLI 是一个命令行工具，允许用户与 AWS 服务进行交互。在本项目中，AWS CLI 用于配置和管理 AWS 资源。

通过以上步骤，您可以快速启动并运行 GenAI Quick Start PoCs 项目，并探索各种生成式 AI 用例。

genai-quickstart-pocs This repository contains sample code demonstrating various use cases leveraging Amazon Bedrock and Generative AI. Each sample is a separate project with its own directory, and includes a basic Streamlit frontend to help users quickly set up a proof of concept. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/genai-quickstart-pocs