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Utilisez la capacité de raisonnement d'Anthropic Claude 3.7 Sonnet sur Amazon Bedrock

Mode de mise au point
Utilisez la capacité de raisonnement d'Anthropic Claude 3.7 Sonnet sur Amazon Bedrock - AWS Exemples de code SDK

D'autres exemples de AWS SDK sont disponibles dans le référentiel AWS Doc SDK Examples GitHub .

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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L'exemple de code suivant montre comment utiliser la capacité de raisonnement d'Anthropic Claude 3.7 Sonnet sur Amazon Bedrock

Java
SDK pour Java 2.x
Note

Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Utilisez la capacité de raisonnement d'Anthropic Claude 3.7 Sonnet pour générer des réponses textuelles en streaming.

import com.example.bedrockruntime.models.anthropicClaude.lib.ReasoningResponse; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.DefaultCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.core.document.Document; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.BedrockRuntimeAsyncClient; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.model.*; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference; /** * This example demonstrates how to use Anthropic Claude 3.7 Sonnet's reasoning * capability to generate streaming text responses. * It shows how to: * - Set up the Amazon Bedrock runtime client * - Create a message * - Configure a streaming request * - Set up a stream handler to process the response chunks * - Process the streaming response */ public class ReasoningStream { public static ReasoningResponse reasoningStream() { // Create the Amazon Bedrock runtime client var client = BedrockRuntimeAsyncClient.builder() .credentialsProvider(DefaultCredentialsProvider.create()) .region(Region.US_EAST_1) .build(); // Specify the model ID. For the latest available models, see: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html var modelId = "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"; // Create the message with the user's prompt var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; var message = Message.builder() .content(ContentBlock.fromText(prompt)) .role(ConversationRole.USER) .build(); // Configure reasoning parameters with a 2000 token budget Document reasoningConfig = Document.mapBuilder() .putDocument("thinking", Document.mapBuilder() .putString("type", "enabled") .putNumber("budget_tokens", 2000) .build()) .build(); // Configure the request with the message, model ID, and reasoning config ConverseStreamRequest request = ConverseStreamRequest.builder() .additionalModelRequestFields(reasoningConfig) .messages(message) .modelId(modelId) .build(); StringBuilder reasoning = new StringBuilder(); StringBuilder text = new StringBuilder(); AtomicReference<ReasoningResponse> finalresponse = new AtomicReference<>(); // Set up the stream handler to processes chunks of the response as they arrive var streamHandler = ConverseStreamResponseHandler.builder() .subscriber(ConverseStreamResponseHandler.Visitor.builder() .onContentBlockDelta(chunk -> { ContentBlockDelta delta = chunk.delta(); if (delta.reasoningContent() != null) { if (reasoning.isEmpty()) { System.out.println("\n<thinking>"); } if (delta.reasoningContent().text() != null) { System.out.print(delta.reasoningContent().text()); reasoning.append(delta.reasoningContent().text()); } } else if (delta.text() != null) { if (text.isEmpty()) { System.out.println("\n</thinking>\n"); } System.out.print(delta.text()); text.append(delta.text()); } System.out.flush(); // Ensure immediate output of each chunk }).build()) .onComplete(() -> finalresponse.set(new ReasoningResponse( ReasoningContentBlock.fromReasoningText(t -> t.text(reasoning.toString())), text.toString() ))) .onError(err -> System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, err.getMessage())) .build(); // Step 6: Send the streaming request and process the response // - Send the request to the model // - Attach the handler to process response chunks as they arrive // - Handle any errors during streaming try { client.converseStream(request, streamHandler).get(); return finalresponse.get(); } catch (ExecutionException | InterruptedException e) { System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, e.getCause().getMessage()); throw new RuntimeException(e); } catch (Exception e) { System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, e.getMessage()); throw new RuntimeException(e); } } public static void main(String[] args) { reasoningStream(); } }
  • Pour plus de détails sur l'API, consultez Converse dans le guide de référence des AWS SDK for Java 2.x API.

SDK pour Java 2.x
Note

Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

Utilisez la capacité de raisonnement d'Anthropic Claude 3.7 Sonnet pour générer des réponses textuelles en streaming.

import com.example.bedrockruntime.models.anthropicClaude.lib.ReasoningResponse; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.DefaultCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.core.document.Document; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.BedrockRuntimeAsyncClient; import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.model.*; import java.util.concurrent.ExecutionException; import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference; /** * This example demonstrates how to use Anthropic Claude 3.7 Sonnet's reasoning * capability to generate streaming text responses. * It shows how to: * - Set up the Amazon Bedrock runtime client * - Create a message * - Configure a streaming request * - Set up a stream handler to process the response chunks * - Process the streaming response */ public class ReasoningStream { public static ReasoningResponse reasoningStream() { // Create the Amazon Bedrock runtime client var client = BedrockRuntimeAsyncClient.builder() .credentialsProvider(DefaultCredentialsProvider.create()) .region(Region.US_EAST_1) .build(); // Specify the model ID. For the latest available models, see: // https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-supported.html var modelId = "us.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0"; // Create the message with the user's prompt var prompt = "Describe the purpose of a 'hello world' program in one line."; var message = Message.builder() .content(ContentBlock.fromText(prompt)) .role(ConversationRole.USER) .build(); // Configure reasoning parameters with a 2000 token budget Document reasoningConfig = Document.mapBuilder() .putDocument("thinking", Document.mapBuilder() .putString("type", "enabled") .putNumber("budget_tokens", 2000) .build()) .build(); // Configure the request with the message, model ID, and reasoning config ConverseStreamRequest request = ConverseStreamRequest.builder() .additionalModelRequestFields(reasoningConfig) .messages(message) .modelId(modelId) .build(); StringBuilder reasoning = new StringBuilder(); StringBuilder text = new StringBuilder(); AtomicReference<ReasoningResponse> finalresponse = new AtomicReference<>(); // Set up the stream handler to processes chunks of the response as they arrive var streamHandler = ConverseStreamResponseHandler.builder() .subscriber(ConverseStreamResponseHandler.Visitor.builder() .onContentBlockDelta(chunk -> { ContentBlockDelta delta = chunk.delta(); if (delta.reasoningContent() != null) { if (reasoning.isEmpty()) { System.out.println("\n<thinking>"); } if (delta.reasoningContent().text() != null) { System.out.print(delta.reasoningContent().text()); reasoning.append(delta.reasoningContent().text()); } } else if (delta.text() != null) { if (text.isEmpty()) { System.out.println("\n</thinking>\n"); } System.out.print(delta.text()); text.append(delta.text()); } System.out.flush(); // Ensure immediate output of each chunk }).build()) .onComplete(() -> finalresponse.set(new ReasoningResponse( ReasoningContentBlock.fromReasoningText(t -> t.text(reasoning.toString())), text.toString() ))) .onError(err -> System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, err.getMessage())) .build(); // Step 6: Send the streaming request and process the response // - Send the request to the model // - Attach the handler to process response chunks as they arrive // - Handle any errors during streaming try { client.converseStream(request, streamHandler).get(); return finalresponse.get(); } catch (ExecutionException | InterruptedException e) { System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, e.getCause().getMessage()); throw new RuntimeException(e); } catch (Exception e) { System.err.printf("Can't invoke '%s': %s", modelId, e.getMessage()); throw new RuntimeException(e); } } public static void main(String[] args) { reasoningStream(); } }
  • Pour plus de détails sur l'API, consultez Converse dans le guide de référence des AWS SDK for Java 2.x API.

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