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Amazon Bedrock 是一项全面管理的服务，通过单个 API 提供了来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs）的选择，同时提供了一整套您构建具有安全性、隐私性和负责任 AI 的生成式 AI 应用程序所需的功能。 这将帮助您开始使用Amazon Bedrock 聊天模型。有关所有 BedrockChat 功能和配置的详细文档，请访问 API参考。
更新的 ChatBedrockConverse 聊天模型现在可通过专门的 @langchain/aws 集成包获取。使用此包，您可以与更多模型配合使用 工具调用。

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概述

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集成详情

类包本地可序列化PY 支持下载量版本
BedrockChat@langchain/community❌✅✅NPM - 下载量NPM - 版本

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模型功能

请参阅下表标题中的链接，了解如何使用特定功能。
工具调用结构化输出JSON模式图像输入音频输入视频输入令牌级流令牌使用Logprobs
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安装

要访问Bedrock模型，您需要创建一个AWS账户，设置Bedrock API服务，获取访问密钥ID和秘密密钥，并安装@langchain/community集成包。

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凭证

前往 AWS 文档 注册 AWS 并设置您的凭证。您还需要为您的账户开启模型访问权限，可以通过 遵循这些说明 来完成。 如果您想获取模型调用的自动化跟踪，您也可以通过取消以下注释来设置您的 LangSmith API 密钥： 
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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安装

LangChain BedrockChat 集成位于 @langchain/community 包中。您还需要安装几个官方 AWS 包作为依赖项： 
npm install @langchain/community @langchain/core @aws-crypto/sha256-js @aws-sdk/credential-provider-node @smithy/protocol-http @smithy/signature-v4 @smithy/eventstream-codec @smithy/util-utf8 @aws-sdk/types
您还可以通过省略 @aws-sdk/credential-provider-node 依赖项并使用 Web 入口点，在 Edge 函数或 Cloudflare Workers 等网络环境中使用 BedrockChat。 
npm install @langchain/community @langchain/core @aws-crypto/sha256-js @smithy/protocol-http @smithy/signature-v4 @smithy/eventstream-codec @smithy/util-utf8 @aws-sdk/types

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实例化

目前，仅支持Anthropic、Cohere和Mistral模型与聊天模型集成。对于来自AI21或Amazon的基础模型，请参阅文本生成Bedrock变体。 AWS认证有几种不同的方式，以下示例依赖于在您的环境变量中设置的访问密钥、秘密访问密钥和区域： 
import { BedrockChat } from "@langchain/community/chat_models/bedrock";

const llm = new BedrockChat({
  model: "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
  region: process.env.BEDROCK_AWS_REGION,
  credentials: {
    accessKeyId: process.env.BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID!,
    secretAccessKey: process.env.BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY!,
  },
  // endpointUrl: "custom.amazonaws.com",
  // modelKwargs: {
  //   anthropic_version: "bedrock-2023-05-31",
  // },
});

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调用

const aiMsg = await llm.invoke([
  [
    "system",
    "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
  ],
  ["human", "I love programming."],
])
aiMsg

AIMessage {
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {
    "id": "msg_bdrk_01RwhfuWkLLcp7ks1X3u8bwd"
  },
  "response_metadata": {
    "type": "message",
    "role": "assistant",
    "model": "claude-3-5-sonnet-20240620",
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null,
    "usage": {
      "input_tokens": 29,
      "output_tokens": 11
    }
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": []
}

console.log(aiMsg.content)

J'adore la programmation.

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工具调用

工具调用Bedrock模型的方式与其他模型[(/oss/javascript/langchain/tools)]类似，但请注意，并非所有Bedrock模型都支持工具调用。请参阅AWS模型文档获取更多信息。

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API 参考文档

有关所有 BedrockChat 功能和配置的详细文档，请参阅 API参考。
在GitHub上编辑此页面的源代码。
通过MCP将这些文档编程连接到Claude、VSCode等，以获取实时答案。