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Los siguientes ejemplos de código muestran cómo preparar y enviar un mensaje a una variedad de modelos de idiomas extensos (LLMs) en Amazon Bedrock
- SDK para Go V2
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nota
Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS
. Invoque varios modelos fundacionales en Amazon Bedrock.
import ( "context" "encoding/base64" "fmt" "log" "math/rand" "os" "path/filepath" "strings" "github.com/aws/aws-sdk-go-v2/aws" "github.com/aws/aws-sdk-go-v2/service/bedrockruntime" "github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/gov2/bedrock-runtime/actions" "github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/gov2/demotools" ) // InvokeModelsScenario demonstrates how to use the Amazon Bedrock Runtime client // to invoke various foundation models for text and image generation // // 1. Generate text with Anthropic Claude 2 // 2. Generate text with AI21 Labs Jurassic-2 // 3. Generate text with Meta Llama 2 Chat // 4. Generate text and asynchronously process the response stream with Anthropic Claude 2 // 5. Generate an image with the Amazon Titan image generation model // 6. Generate text with Amazon Titan Text G1 Express model type InvokeModelsScenario struct { sdkConfig aws.Config invokeModelWrapper actions.InvokeModelWrapper responseStreamWrapper actions.InvokeModelWithResponseStreamWrapper questioner demotools.IQuestioner } // NewInvokeModelsScenario constructs an InvokeModelsScenario instance from a configuration. // It uses the specified config to get a Bedrock Runtime client and create wrappers for the // actions used in the scenario. func NewInvokeModelsScenario(sdkConfig aws.Config, questioner demotools.IQuestioner) InvokeModelsScenario { client := bedrockruntime.NewFromConfig(sdkConfig) return InvokeModelsScenario{ sdkConfig: sdkConfig, invokeModelWrapper: actions.InvokeModelWrapper{BedrockRuntimeClient: client}, responseStreamWrapper: actions.InvokeModelWithResponseStreamWrapper{BedrockRuntimeClient: client}, questioner: questioner, } } // Runs the interactive scenario. func (scenario InvokeModelsScenario) Run(ctx context.Context) { defer func() { if r := recover(); r != nil { log.Printf("Something went wrong with the demo: %v\n", r) } }() log.Println(strings.Repeat("=", 77)) log.Println("Welcome to the Amazon Bedrock Runtime model invocation demo.") log.Println(strings.Repeat("=", 77)) log.Printf("First, let's invoke a few large-language models using the synchronous client:\n\n") text2textPrompt := "In one paragraph, who are you?" log.Println(strings.Repeat("-", 77)) log.Printf("Invoking Claude with prompt: %v\n", text2textPrompt) scenario.InvokeClaude(ctx, text2textPrompt) log.Println(strings.Repeat("-", 77)) log.Printf("Invoking Jurassic-2 with prompt: %v\n", text2textPrompt) scenario.InvokeJurassic2(ctx, text2textPrompt) log.Println(strings.Repeat("=", 77)) log.Printf("Now, let's invoke Claude with the asynchronous client and process the response stream:\n\n") log.Println(strings.Repeat("-", 77)) log.Printf("Invoking Claude with prompt: %v\n", text2textPrompt) scenario.InvokeWithResponseStream(ctx, text2textPrompt) log.Println(strings.Repeat("=", 77)) log.Printf("Now, let's create an image with the Amazon Titan image generation model:\n\n") text2ImagePrompt := "stylized picture of a cute old steampunk robot" seed := rand.Int63n(2147483648) log.Println(strings.Repeat("-", 77)) log.Printf("Invoking Amazon Titan with prompt: %v\n", text2ImagePrompt) scenario.InvokeTitanImage(ctx, text2ImagePrompt, seed) log.Println(strings.Repeat("-", 77)) log.Printf("Invoking Titan Text Express with prompt: %v\n", text2textPrompt) scenario.InvokeTitanText(ctx, text2textPrompt) log.Println(strings.Repeat("=", 77)) log.Println("Thanks for watching!") log.Println(strings.Repeat("=", 77)) } func (scenario InvokeModelsScenario) InvokeClaude(ctx context.Context, prompt string) { completion, err := scenario.invokeModelWrapper.InvokeClaude(ctx, prompt) if err != nil { panic(err) } log.Printf("\nClaude : %v\n", strings.TrimSpace(completion)) } func (scenario InvokeModelsScenario) InvokeJurassic2(ctx context.Context, prompt string) { completion, err := scenario.invokeModelWrapper.InvokeJurassic2(ctx, prompt) if err != nil { panic(err) } log.Printf("\nJurassic-2 : %v\n", strings.TrimSpace(completion)) } func (scenario InvokeModelsScenario) InvokeWithResponseStream(ctx context.Context, prompt string) { log.Println("\nClaude with response stream:") _, err := scenario.responseStreamWrapper.InvokeModelWithResponseStream(ctx, prompt) if err != nil { panic(err) } log.Println() } func (scenario InvokeModelsScenario) InvokeTitanImage(ctx context.Context, prompt string, seed int64) { base64ImageData, err := scenario.invokeModelWrapper.InvokeTitanImage(ctx, prompt, seed) if err != nil { panic(err) } imagePath := saveImage(base64ImageData, "amazon.titan-image-generator-v1") fmt.Printf("The generated image has been saved to %s\n", imagePath) } func (scenario InvokeModelsScenario) InvokeTitanText(ctx context.Context, prompt string) { completion, err := scenario.invokeModelWrapper.InvokeTitanText(ctx, prompt) if err != nil { panic(err) } log.Printf("\nTitan Text Express : %v\n\n", strings.TrimSpace(completion)) }
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Para obtener información sobre la API, consulte los siguientes temas en la Referencia de la API de AWS SDK para Go .
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Para obtener una lista completa de guías para desarrolladores del AWS SDK y ejemplos de código, consulte. Uso de Amazon Bedrock con un SDK AWS En este tema también se incluye información sobre cómo comenzar a utilizar el SDK y detalles sobre sus versiones anteriores.