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您目前正在查看的页面是关于将 Amazon Bedrock 模型用作文本补全模型的文档。Bedrock 上许多流行的模型都是聊天补全模型。您可能正在寻找此页面。
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单一 API 提供来自领先 AI 公司（如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon）的多种高性能基础模型（FM），以及构建具有安全性、隐私性和负责任 AI 的生成式 AI 应用程序所需的一整套功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松地为您的用例尝试和评估顶级 FM，使用微调和 检索增强生成 (RAG) 等技术使用您的数据私下定制它们，并构建使用您的企业系统和数据源执行任务的代理。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，您无需管理任何基础设施，并且可以使用您已经熟悉的 AWS 服务安全地将生成式 AI 功能集成并部署到您的应用程序中。 
pip install -qU langchain-aws

from langchain_aws import BedrockLLM

llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin", model_id="amazon.titan-text-express-v1"
)

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自定义模型

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,
)

custom_llm.invoke(input="What is the recipe of mayonnaise?")

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适用于 Amazon Bedrock 的护栏

适用于 Amazon Bedrock 的护栏根据用例特定策略评估用户输入和模型响应，并提供额外的保护层，无论底层模型如何。护栏可应用于各种模型，包括 Anthropic Claude、Meta Llama 2、Cohere Command、AI21 Labs Jurassic 和 Amazon Titan Text，以及微调模型。注意：适用于 Amazon Bedrock 的护栏目前处于预览阶段，尚未普遍可用。如果您希望访问此功能，请通过您常用的 AWS 支持联系人联系。在本节中，我们将设置一个带有特定护栏的 Bedrock 语言模型，其中包括跟踪功能。 
from typing import Any

from langchain_core.callbacks import AsyncCallbackHandler


class BedrockAsyncCallbackHandler(AsyncCallbackHandler):
    # Async callback handler that can be used to handle callbacks from langchain.

    async def on_llm_error(self, error: BaseException, **kwargs: Any) -> Any:
        reason = kwargs.get("reason")
        if reason == "GUARDRAIL_INTERVENED":
            print(f"Guardrails: {kwargs}")


# Guardrails for Amazon Bedrock with trace
llm = BedrockLLM(
    credentials_profile_name="bedrock-admin",
    model_id="<Model_ID>",
    model_kwargs={},
    guardrails={"id": "<Guardrail_ID>", "version": "<Version>", "trace": True},
    callbacks=[BedrockAsyncCallbackHandler()],
)
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