使用 SDK for Python (Boto3) 的 Amazon Bedrock 示例 - AWS SDK 代码示例
操作场景

文档 AWS SDK 示例 GitHub 存储库中还有更多 S AWS DK 示例。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

使用 SDK for Python (Boto3) 的 Amazon Bedrock 示例

以下代码示例向您展示了如何使用 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK 与 Amazon Bedrock 配合使用来执行操作和实现常见场景。

操作是大型程序的代码摘录，必须在上下文中运行。您可以通过操作了解如何调用单个服务函数，还可以通过函数相关场景的上下文查看操作。

场景是向您演示如何通过在一个服务中调用多个函数或与其他 AWS 服务结合来完成特定任务的代码示例。

每个示例都包含一个指向完整源代码的链接，您可以从中找到有关如何在上下文中设置和运行代码的说明。

开始使用

以下代码示例演示了如何开始使用 Amazon Bedrock。

适用于 Python 的 SDK（Boto3）
注意

还有更多相关信息 GitHub。查找完整示例，学习如何在 AWS 代码示例存储库中进行设置和运行。


"""
Lists the available Amazon Bedrock models.
"""
import logging
import json
import boto3


from botocore.exceptions import ClientError


logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)


def list_foundation_models(bedrock_client):
    """
    Gets a list of available Amazon Bedrock foundation models.

    :return: The list of available bedrock foundation models.
    """

    try:
        response = bedrock_client.list_foundation_models()
        models = response["modelSummaries"]
        logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
        return models

    except ClientError:
        logger.error("Couldn't list foundation models.")
        raise


def main():
    """Entry point for the example. Uses the AWS SDK for Python (Boto3)
    to create an Amazon Bedrock client. Then lists the available Bedrock models
    in the region set in the callers profile and credentials.
    """

    bedrock_client = boto3.client(service_name="bedrock")

    fm_models = list_foundation_models(bedrock_client)
    for model in fm_models:
        print(f"Model: {model['modelName']}")
        print(json.dumps(model, indent=2))
        print("---------------------------\n")

    logger.info("Done.")


if __name__ == "__main__":
    main()

  • 有关 API 的详细信息，请参阅适用ListFoundationModels于 Python 的AWS SDK (Boto3) API 参考。

操作

以下代码示例演示如何使用 GetFoundationModel。

适用于 Python 的 SDK（Boto3）
注意

还有更多相关信息 GitHub。查找完整示例，学习如何在 AWS 代码示例存储库中进行设置和运行。

获取有关基础模型的详细信息。

    def get_foundation_model(self, model_identifier):
        """
        Get details about an Amazon Bedrock foundation model.

        :return: The foundation model's details.
        """

        try:
            return self.bedrock_client.get_foundation_model(
                modelIdentifier=model_identifier
            )["modelDetails"]
        except ClientError:
            logger.error(
                f"Couldn't get foundation models details for {model_identifier}"
            )
            raise

  • 有关 API 的详细信息，请参阅适用GetFoundationModel于 Python 的AWS SDK (Boto3) API 参考。

以下代码示例演示如何使用 ListFoundationModels。

适用于 Python 的 SDK（Boto3）
注意

还有更多相关信息 GitHub。查找完整示例，学习如何在 AWS 代码示例存储库中进行设置和运行。

列出可用的 Amazon Bedrock 基础模型。

    def list_foundation_models(self):
        """
        List the available Amazon Bedrock foundation models.

        :return: The list of available bedrock foundation models.
        """

        try:
            response = self.bedrock_client.list_foundation_models()
            models = response["modelSummaries"]
            logger.info("Got %s foundation models.", len(models))
            return models

        except ClientError:
            logger.error("Couldn't list foundation models.")
            raise

  • 有关 API 的详细信息，请参阅适用ListFoundationModels于 Python 的AWS SDK (Boto3) API 参考。

场景

以下代码示例演示了如何使用 Amazon Bedrock 和 Step Functions 构建和编排生成式人工智能应用程序。

适用于 Python 的 SDK（Boto3）

Amazon Bedrock 无服务器提示串接场景演示了如何使用 AWS Step Functions、Amazon Bedrock 和 https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html 来构建和编排复杂、无服务器且高度可扩展的生成式人工智能应用程序。该场景包含以下工作示例：

  • 为文学博客撰写一篇指定小说的分析。此示例说明了一个简单的、按顺序排列的提示链。

  • 生成一篇有关指定主题的短篇小说。此示例说明了人工智能如何以迭代方式处理其先前生成的项目列表。

  • 针对前往指定目的地的周末度假制定一份行程计划。此示例说明了如何并行处理多个不同的提示。

  • 向担任电影制片人的人类用户推销电影创意。此示例说明了如何使用不同的推理参数对同一个提示进行并行处理，如何回溯到链中的上一个步骤，以及如何将人工输入作为工作流程的一部分。

  • 根据用户手头的食材制定一个膳食计划。此示例说明了提示链如何整合两个不同的人工智能对话，通过两个人工智能角色相互进行辩论来改善最终结果。

  • 查找并总结当今最热门的 GitHub 存储库。此示例说明如何链接多个与外部 APIs交互的 AI 代理。

有关完整的源代码以及设置和运行说明，请参阅上的完整项目GitHub。

本示例中使用的服务

  • Amazon Bedrock

  • Amazon Bedrock 运行时系统

  • Amazon Bedrock 代理

  • Amazon Bedrock 代理运行时

  • Step Functions