amazon bedrock quick start

Amazon Bedrockで生成AIアプリケーションをすばやく構築します

このリポジトリには、Amazon Bedrockの基礎モデルを使用して、多様なAIアプリケーションを構築するためのコードサンプルが含まれています。画像とテキストの生成およびそれ以降でプロジェクトを加速する方法を学びます。

はじめる

地元のコピーを稼働させるには、これらの簡単な手順に従ってください。

前提条件

• Python 3.9以上
• ピップ
• Amazon Bedrockでのモデルアクセス

インストール

レポをクローンします

git clone https://github.com/build-on-aws/amazon-bedrock-quick-start.git

必要なパッケージをインストールします

pip install -r requirements.txt

使用法

このリポジトリには、Amazon Bedrockの基礎モデルを使用してAIアプリケーションを構築する方法を示すさまざまなコードサンプルが含まれています。それぞれの使用方法は次のとおりです。

画像生成

安定した拡散を使用して画像を生成するには、次のコマンドを実行します。

streamlit run sd_sample_st.py

これにより、テキストプロンプトを入力して対応する画像を生成できるretrylidアプリが起動します。

テキストの例

このPythonスクリプトを実行して、テキストの要約、コード生成、Q＆Aなどのさまざまなテキストベースのアプリケーションを確認します。

python text_examples.py

このスクリプトは、これらの各アプリケーションの結果を出力し、テキストベースのタスクにおけるファンデーションモデルの汎用性を紹介します。

チャットボット

Amazon Bedrock、Langchain、およびRiremlitを使用して構築されたチャットボットと対話するには、実行してください。

streamlit run chat_bedrock_st.py

これにより、AIを搭載した会話機能を直接目撃して、チャットボットと会話をすることができる流線ライトアプリが起動します。

ラグの例

検索拡張生成（RAG）がLangchainでどのように機能するかを確認するには、実行してください。

python rag_example.py

これにより、生成されたコンテンツに外部データを取得および組み込むことにより、RAGが基礎モデルを補強する方法を示します。

安全

詳細については、貢献を参照してください。

ライセンス

このライブラリは、MIT-0ライセンスに基づいてライセンスされています。ライセンスファイルを参照してください。