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Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它通过一个单一 API 提供来自领先 AI 公司（如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon）的高性能基础模型 (FM) 选择，以及构建具有安全性、隐私和负责任 AI 的生成式 AI 应用程序所需的一整套功能。 这将帮助您开始使用 Amazon Bedrock 聊天模型。有关所有 BedrockChat 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
更新的 ChatBedrockConverse 聊天模型现已通过专用 @langchain/aws 集成包提供。使用此包可以与更多模型进行 工具调用。

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概览

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集成详情

类别包本地可序列化PY 支持下载量版本
BedrockChat@langchain/community❌✅✅NPM - DownloadsNPM - Version

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模型功能

有关如何使用特定功能的指南，请参阅下表标题中的链接。
工具调用结构化输出JSON 模式图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输Token 用量Logprobs
✅✅❌✅❌❌✅✅❌

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设置

要访问 Bedrock 模型，您需要创建一个 AWS 账户，设置 Bedrock API 服务，获取访问密钥 ID 和秘密密钥，并安装 @langchain/community 集成包。

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凭据

请访问 AWS 文档 以注册 AWS 并设置您的凭证。您还需要为您的账户开启模型访问权限，您可以 按照这些说明 进行操作。 如果您希望对模型调用进行自动跟踪，您还可以通过取消注释下方内容来设置您的 LangSmith API 密钥：
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain BedrockChat 集成位于 @langchain/community 包中。您还需要安装几个官方的 AWS 包作为对等依赖项 
npm install @langchain/community @langchain/core @aws-crypto/sha256-js @aws-sdk/credential-provider-node @smithy/protocol-http @smithy/signature-v4 @smithy/eventstream-codec @smithy/util-utf8 @aws-sdk/types
您也可以在 Web 环境中使用 BedrockChat，例如 Edge 函数或 Cloudflare Workers，通过省略 @aws-sdk/credential-provider-node 依赖项并使用 Web 入口点 
npm install @langchain/community @langchain/core @aws-crypto/sha256-js @smithy/protocol-http @smithy/signature-v4 @smithy/eventstream-codec @smithy/util-utf8 @aws-sdk/types

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实例化

目前，聊天模型集成仅支持 Anthropic、Cohere 和 Mistral 模型。对于来自 AI21 或 Amazon 的基础模型，请参阅 文本生成 Bedrock 变体。 有几种不同的方法可以进行 AWS 身份验证——下面的示例依赖于在您的环境变量中设置的访问密钥、秘密访问密钥和区域：
import { BedrockChat } from "@langchain/community/chat_models/bedrock";

const llm = new BedrockChat({
  model: "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
  region: process.env.BEDROCK_AWS_REGION,
  credentials: {
    accessKeyId: process.env.BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID!,
    secretAccessKey: process.env.BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY!,
  },
  // endpointUrl: "custom.amazonaws.com",
  // modelKwargs: {
  //   anthropic_version: "bedrock-2023-05-31",
  // },
});

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调用

const aiMsg = await llm.invoke([
  [
    "system",
    "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
  ],
  ["human", "I love programming."],
])
aiMsg

AIMessage {
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {
    "id": "msg_bdrk_01RwhfuWkLLcp7ks1X3u8bwd"
  },
  "response_metadata": {
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "model": "claude-3-5-sonnet-20240620",
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
      "input_tokens": 29,
      "output_tokens": 11
    }
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": []
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore la programmation.

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工具调用

使用 Bedrock 模型进行工具调用与 其他模型 的工作方式类似，但请注意并非所有 Bedrock 模型都支持工具调用。请参阅 AWS 模型文档 以获取更多信息。

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API 参考

有关所有 BedrockChat 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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