利用 Amazon Bedrock 基础模型生成高效邮件回复

本文主要是介绍利用 Amazon Bedrock 基础模型生成高效邮件回复，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

概述

亚马逊 Bedrock 是亚马逊云科技（AWS）推出的旗舰服务，旨在推动生成式人工智能（AI）在各行业中的广泛应用。其核心功能是提供由顶尖AI公司（如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和亚马逊）开发的多种基础模型（FMs）。这些模型是各种AI应用的基础，经过针对特定用例和行业需求的优化。

亚马逊 Bedrock 的独特之处在于其统一的模型访问方式，通过单一API即可访问多个模型。这一简化的开发流程，使用户能够轻松与多种基础模型进行交互，而无需进行大量代码修改。此外，Bedrock 还提供强大的定制化功能，用户可以根据自己的领域或任务对预训练模型进行微调，从而提升模型的性能和准确性。

亚马逊 Bedrock 的另一个亮点是对高级AI技术的支持，如检索增强生成（RAG）。通过结合基于检索的模型和生成模型的优势，RAG能够在自然语言处理（NLP）任务中生成上下文相关且精准的回复。Bedrock 基于无服务器架构，免去基础设施管理的复杂性，让用户专注于构建AI应用。同时，它还与其他AWS服务无缝集成，确保兼容现有的基础设施、安全特性和数据管理工具。

亚马逊 Bedrock 非常重视安全性、隐私性和负责任的AI实践，为用户提供全面的控制和防护措施，保障敏感数据的安全，并在AI开发和部署的整个生命周期内维护高标准的道德准则。总的来说，亚马逊 Bedrock 为各类组织提供了一个全面的平台，助力其利用生成式AI驱动创新，同时严格遵循安全、隐私和道德标准。

架构图

验证 Bedrock 模型访问权限

• 确保您位于美国东部（弗吉尼亚北部）区域，即 us-east-1 区域。

• 点击顶部的“服务”菜单，然后选择“Bedrock”导航到 Bedrock 页面。

• 在 Bedrock 页面左侧菜单中选择“Model Access”（模型访问）。

• 向下滚动到 AI21 Labs 模型部分，确认模型访问权限已授予。

创建 SageMaker Notebook 实例

1. 确保您位于美国东部（弗吉尼亚北部）区域，即 us-east-1 区域。在顶部搜索栏中搜索 Amazon SageMaker，并导航到 SageMaker 服务页面。

2. 在 SageMaker 仪表板上，从左侧菜单中选择“Notebook”（笔记本），然后选择“Notebook instances”（笔记本实例）。

3. 点击“Create notebook instance”（创建笔记本实例）按钮。

   • 为笔记本实例填写以下信息：
     • 名称：SageMakerInstance
     • 笔记本实例类型：ml.t2.medium
     • 平台标识符：Amazon Linux 2, Jupyter Lab 3
     • IAM 角色选择：SageMakerInstanceRole
   • 保留其余设置为默认。
   • 点击“Create Notebook instance”（创建笔记本实例）按钮。

4. 等待状态变为“InService”，笔记本实例的创建可能需要5分钟。

5. 在笔记本实例的操作栏中点击“Open Jupyter”（打开 Jupyter）。

 

生成电子邮件回复

在此步骤中，我们将使用 Amazon Bedrock 基础模型生成电子邮件回复。

1. 在 JupyterLab 中点击“New”按钮，并从下拉框中选择 conda_python3 笔记本。

2. 点击“Files”菜单中的“Rename”按钮，将笔记本重命名为 Demo_Email_generation。

3. 将以下代码粘贴到 Jupyter Notebook 的代码块中，以使用 Stable Diffusion 模型生成图像。

   import boto3
   import jsonprompt_data = """
   Compose a response email to Demo Labs, informing them about the process of email generation using Amazon Bedrock
   """bedrock = boto3.client(service_name="bedrock-runtime")payload = {"prompt": prompt_data,"maxTokens": 512,"temperature": 0.8,"topP": 0.8,
   }body = json.dumps(payload)model_id = "ai21.j2-mid-v1"response = bedrock.invoke_model(body=body,modelId=model_id,accept="application/json",contentType="application/json",
   )response_body = json.loads(response.get("body").read())
   response_text = response_body.get("completions")[0].get("data").get("text")print(response_text)
   

   

4. 点击“Run”按钮运行代码。

5. 成功执行后，您将获得电子邮件回复作为输出。

总结

通过本教程，我们展示了如何使用 Amazon Bedrock 基础模型来生成电子邮件回复。整个过程包括创建 SageMaker Notebook 实例、设置 JupyterLab 环境、运行代码并最终生成所需的电子邮件内容。这一过程不仅展现了 Amazon Bedrock 的强大功能，还证明了它在简化生成式AI应用中的实用性。通过这些步骤，用户可以轻松地集成和使用顶尖AI模型来自动化日常任务，提升工作效率。

 

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