amazon bedrock claude3.5 sonnet

بناء تطبيق AI Alderative Aist مع Amazon Aurora و Amazon Bedrock Retherive Rether

Amazon Bedrock هي أسهل طريقة لبناء وتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع النماذج الأساسية (FMS) على AWS. يتم تدريب FMS على كميات هائلة من البيانات ، مما يسمح باستخدامها للإجابة على الأسئلة حول مجموعة متنوعة من الموضوعات. ومع ذلك ، إذا كنت ترغب في استخدام FM للإجابة على أسئلة حول بياناتك الخاصة التي قمت بتخزينها في Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) دلو أو قاعدة بيانات Amazon Aurora postgresql المتوافقة معها ، فأنت بحاجة إلى استخدام تقنية تُعرف باسم الجيل المعزز (RAG) لتوفير إجابات ذات صلة لعملائك.

بنيان

كملف الاختبار ، يتم استخدام البرنامج التعليمي PostgreSQL PDF.

متطلبات

• قم بإنشاء حساب AWS إذا لم يكن لديك بالفعل واحد وتسجيل الدخول. يجب أن يكون لدى مستخدم IAM الذي تستخدمه أذونات كافية لإجراء مكالمات خدمة AWS اللازمة وإدارة موارد AWS.
• تم تثبيت وتكوين AWS CLI
• GIT مثبت
• Terraform مثبت

تعليمات إعداد الأساس الأمازون

يجب أن تطلب الوصول إلى نموذج قبل أن تتمكن من استخدامه. إذا حاولت استخدام النموذج (مع واجهة برمجة التطبيقات أو وحدة التحكم) قبل أن تطلب الوصول إليه ، فإنك تتلقى رسالة خطأ. لمزيد من المعلومات ، راجع وصول النموذج.

1. في وحدة التحكم AWS ، حدد المنطقة التي تريد الوصول إليها من Amazon Bedrock. نوصي باستخدام منطقة US-East-1 (N. Virginia) حيث تتوفر جميع نماذج الأساس.

   

2. ابحث عن حجر الأساس من Amazon عن طريق البحث في وحدة التحكم AWS.

   

3. قم بتوسيع القائمة الجانبية وحدد الوصول إلى النموذج .

   

4. حدد زر التحرير .

5. استخدم مربعات الاختيار لتحديد النماذج التي ترغب في تمكينها. يتطلب هذا المبدأ التوجيهي نماذج Titan Text Embeddings V2 و Claude 3.5 Sonnet . انقر فوق حفظ التغييرات لتفعيل النماذج في حسابك. لا تتردد في تجربة نماذج أخرى إذا كنت ترغب في ذلك.

6. انتظر حتى تصبح النماذج متاحة.

   

النشر

1. إنشاء دليل جديد ، انتقل إلى هذا الدليل في محطة واستنساخ مستودع GitHub:

   git clone [email protected]:set-university/genai-workshops.git

2. تغيير الدليل إلى دليل النمط:

    cd workshop4

3. init terraform:

   terraform init

4. قم بتنزيل وحدات terraform:

   terraform get

5. نشر البنية التحتية:

   terraform plan
   terraform apply --auto-approve 

6. إذا لزم الأمر ، قم بتخصيص متغيرات terraform باستخدام ملف .tfwars المخصص
7. انتظر حتى يتم تكييفه. يستغرق حوالي 15 دقيقة.
8. بعد اكتمال النشر ، ألقِ نظرة على قسم المخرجات. سيكون هناك إدخال 'lambda_function_url' يحتوي على عنوان URL Lambda لاختبار البنية التحتية. انسخ عنوان URL هذا كما ستحتاجه للاختبارات الخاصة بك.

مزامنة قاعدة المعرفة الأساس مع مصدر البيانات في S3

1. اذهب إلى خدمة الأساس في وحدة التحكم AWS.

2. انقر فوق قواعد المعرفة ترك عنصر قائمة NAV.

3. انقر فوق قاعدة المعرفة التي تم إنشاؤها عبر Terraform.

   

4. حدد مصدر بيانات S3 وانقر فوق " المزامنة ".

   

5. انتظر الانتهاء من المزامنة (حوالي 5-10 دقيقة).

الاختبار

اتبع المثال أدناه واستبدل {your-lambda-url} بعنوان Lambda الخاص بك من الخطوة 8 من النشر.

 curl -X POST ' https://{your-lambda-url}/ ' 
   -H ' content-type: application/json ' 
   -d ' { "prompt": "what are the postgres versions?" } '

قد تبدو الاستجابة كما يلي:

 {"genai_response": "Current PostgreSQL version numbers consist of a major and a minor version number. For example, in version 10.1, 10 is the major version and 1 is the minor version. This indicates it's the first minor release of major version 10.nnFor PostgreSQL versions before 10.0, the version numbers consisted of three numbers, such as 9.5.3. In these cases, the major version is represented by the first two digit groups (e.g., 9.5), and the minor version is the third number (e.g., 3).nnMinor releases are always compatible with earlier and later minor releases of the same major version. For instance, version 10.1 is compatible with 10.0 and 10.6. Similarly, 9.5.3 is compatible with 9.5.0, 9.5.1, and 9.5.6."}

تنظيف

1. تشغيل Terraform تدمير الأمر.

   terraform destroy
   # type 'yes' to confirm

2. انتظر حتى يتم تدمير البنية التحتية AWS (حوالي 10-15 دقيقة).

موارد إضافية

• استرداد البيانات وإنشاء ردود الذكاء الاصطناعى بقواعد المعرفة
• مستندات terraform