amazon bedrock quick start

Amazon Bedrock을 사용하여 Generative AI 애플리케이션을 신속하게 구축하십시오

이 저장소에는 Amazon Bedrock의 기초 모델을 사용하여 다양한 AI 애플리케이션을 구축하기위한 코드 샘플이 포함되어 있습니다. 이미지 및 텍스트 생성 및 그 밖의 프로젝트를 가속화하는 방법을 배우십시오.

시작하기

로컬 사본을 올리거나 실행하려면 다음을 수행하십시오.

전제 조건

• 파이썬 3.9 이상
• 씨
• Amazon Bedrock에서 모델 액세스

설치

레포를 복제하십시오

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

필요한 패키지를 설치하십시오

pip install -r requirements.txt

용법

이 저장소에는 Amazon Bedrock의 기초 모델을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 보여주는 다양한 코드 샘플이 포함되어 있습니다. 각각을 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

이미지 생성

안정적인 확산을 사용하여 이미지를 생성하려면 다음 명령을 실행하십시오.

streamlit run sd_sample_st.py

이렇게하면 해당 이미지를 생성하기 위해 텍스트 프롬프트를 입력 할 수있는 유선형 앱이 시작됩니다.

텍스트 예

이 파이썬 스크립트를 실행하여 텍스트 요약, 코드 생성 및 Q & A와 같은 다른 텍스트 기반 응용 프로그램을 볼 수 있습니다.

python text_examples.py

이 스크립트는 이러한 각 응용 프로그램에 대한 결과를 출력하여 텍스트 기반 작업에서 기초 모델의 다양성을 보여줍니다.

챗봇

Amazon Bedrock, Langchain 및 Streamlit을 사용하여 구축 된 챗봇과 상호 작용하려면 실행하십시오.

streamlit run chat_bedrock_st.py

이것은 챗봇과 대화 할 수있는 간단한 앱을 시작하여 AI 구동 대화 기능을 직접 목격합니다.

헝겊 예

검색 증강 생성 (RAG)이 Langchain과 어떻게 작동하는지 확인하려면 실행하십시오.

python rag_example.py

이는 RAG가 외부 데이터를 생성 된 컨텐츠에 검색하고 통합하여 기초 모델을 어떻게 증대하는지 보여줍니다.

보안

자세한 내용은 기여를 참조하십시오.

특허

이 라이브러리는 MIT-0 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 라이센스 파일을 참조하십시오.