Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项托管服务,它提供来自各种 AI 提供商的基础模型,可通过统一的 API 使用。

Spring AI 支持通过 Amazon Bedrock 提供的所有聊天和嵌入 AI 模型,方法是实现 Spring 接口 ChatModelStreamingChatModelEmbeddingModel

此外,Spring AI 为所有客户端提供了 Spring 自动配置和 Boot 启动器,从而可以轻松引导和配置 Bedrock 模型。

入门指南

入门需要几个步骤

  • 将 Bedrock 的 Spring Boot 启动器添加到您的项目中。

  • 获取 AWS 凭证:如果您还没有 AWS 账户和 AWS CLI 配置,此视频指南可以帮助您进行配置:在不到 4 分钟内设置 AWS CLI 和 SDK!。您应该能够获取您的访问密钥和安全密钥。

  • 启用要使用的模型:转到Amazon Bedrock,然后从左侧的模型访问菜单配置对您将要使用的模型的访问权限。

项目依赖项

然后将 Spring Boot Starter 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 构建文件中

<dependency>
 <artifactId>spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter</artifactId>
 <groupId>org.springframework.ai</groupId>
</dependency>

或添加到 Gradle build.gradle 构建文件中。

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter'
}
请参阅依赖项管理部分,以将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

连接到 AWS Bedrock

使用 BedrockAwsConnectionProperties 配置 AWS 凭证和区域

spring.ai.bedrock.aws.region=us-east-1

spring.ai.bedrock.aws.access-key=YOUR_ACCESS_KEY
spring.ai.bedrock.aws.secret-key=YOUR_SECRET_KEY

spring.ai.bedrock.aws.timeout=10m

region 属性是必填的。

AWS 凭证按以下顺序解析

  1. Spring-AI Bedrock spring.ai.bedrock.aws.access-keyspring.ai.bedrock.aws.secret-key 属性。

  2. Java 系统属性 - aws.accessKeyIdaws.secretAccessKey

  3. 环境变量 - AWS_ACCESS_KEY_IDAWS_SECRET_ACCESS_KEY

  4. 来自系统属性或环境变量的 Web 身份令牌凭证。

  5. 所有 AWS SDK 和 AWS CLI 共享的默认位置(~/.aws/credentials)处的凭证配置文件。

  6. 如果设置了 AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI 环境变量并且安全管理器有权访问该变量,则通过 Amazon EC2 容器服务传递的凭证。

  7. 通过 Amazon EC2 元数据服务传递的实例配置文件凭证或设置 AWS_ACCESS_KEY_IDAWS_SECRET_ACCESS_KEY 环境变量。

AWS 区域按以下顺序解析

  1. Spring-AI Bedrock spring.ai.bedrock.aws.region 属性。

  2. Java 系统属性 - aws.region

  3. 环境变量 - AWS_REGION

  4. 所有 AWS SDK 和 AWS CLI 共享的默认位置(~/.aws/credentials)处的凭证配置文件。

  5. 通过 Amazon EC2 元数据服务传递的实例配置文件区域。

除了标准的 Spring-AI Bedrock 凭证和区域属性配置外,Spring-AI 还支持自定义 AwsCredentialsProviderAwsRegionProvider bean。

例如,同时使用 Spring-AI 和用于 Amazon Web Services 的 Spring Cloud。Spring-AI 与用于 Amazon Web Services 的 Spring Cloud 凭证配置兼容。

启用选定的 Bedrock 模型

默认情况下,所有模型都已禁用。您必须使用 spring.ai.bedrock.<model>.<chat|embedding>.enabled=true 属性显式启用所选的 Bedrock 模型。

以下是支持的 <model><chat|embedding> 组合

模型 聊天 聊天流 嵌入

llama

jurassic2

cohere

anthropic 2

anthropic 3

jurassic2 (WIP)

titan

是(但是,不支持批处理)

例如,要启用 Bedrock Llama 聊天模型,您需要设置 spring.ai.bedrock.llama.chat.enabled=true

接下来,您可以使用 spring.ai.bedrock.<model>.<chat|embedding>.* 属性配置每个模型,如提供的那样。

有关更多信息,请参阅下面每个支持模型的文档。