泰坦聊天

Amazon Titan 基础模型 (FM) 通过完全托管的 API 为客户提供了广泛的高性能图像、多模态嵌入和文本模型选择。 Amazon Titan 模型由 AWS 创建,并在大型数据集上进行预训练,使其成为强大的通用模型,旨在支持各种使用案例,同时还支持负责任地使用 AI。 按原样使用它们,或使用您自己的数据私下自定义它们。spring-doc.cadn.net.cn

AWS Bedrock Titan 模型页面Amazon Bedrock 用户指南包含有关如何使用 AWS 托管模型的详细信息。spring-doc.cadn.net.cn

先决条件

添加存储库和 BOM

Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 存储库中。请参阅 Repositories 部分,将这些存储库添加到您的构建系统中。spring-doc.cadn.net.cn

为了帮助进行依赖项管理,Spring AI 提供了一个 BOM(物料清单),以确保在整个项目中使用一致的 Spring AI 版本。请参阅依赖项管理部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。spring-doc.cadn.net.cn

自动配置

添加spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter依赖项添加到项目的 Mavenpom.xml文件:spring-doc.cadn.net.cn

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

或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。spring-doc.cadn.net.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter'
}
请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

启用 Titan Chat

默认情况下,Titan 模型处于禁用状态。 要启用它,请将spring.ai.bedrock.titan.chat.enabledproperty 设置为true. 导出环境变量是设置此配置属性的一种方法:spring-doc.cadn.net.cn

export SPRING_AI_BEDROCK_TITAN_CHAT_ENABLED=true

聊天属性

前缀spring.ai.bedrock.aws是用于配置与 AWS Bedrock 的连接的属性前缀。spring-doc.cadn.net.cn

财产 描述 违约

spring.ai.bedrock.aws.regionspring-doc.cadn.net.cn

要使用的 AWS 区域。spring-doc.cadn.net.cn

us-east-1 (美国东部-1)spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.aws.timeoutspring-doc.cadn.net.cn

要使用的 AWS 超时。spring-doc.cadn.net.cn

5 分钟spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.aws.access-keyspring-doc.cadn.net.cn

AWS 访问密钥。spring-doc.cadn.net.cn

-spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.aws.secret-keyspring-doc.cadn.net.cn

AWS 密钥。spring-doc.cadn.net.cn

-spring-doc.cadn.net.cn

前缀spring.ai.bedrock.titan.chat是为 Titan 配置聊天模型实现的属性前缀。spring-doc.cadn.net.cn

财产 描述 违约

spring.ai.bedrock.titan.chat.enabledspring-doc.cadn.net.cn

启用 Bedrock Titan 聊天模型。默认禁用spring-doc.cadn.net.cn

spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.titan.chat.modelspring-doc.cadn.net.cn

要使用的模型 ID。有关支持的模型,请参阅 TitanChatBedrockApi#TitanChatModelspring-doc.cadn.net.cn

亚马逊 .titan-text-lite-v1spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.temperaturespring-doc.cadn.net.cn

控制输出的随机性。值的范围可以超过 [0.0,1.0]spring-doc.cadn.net.cn

0.7spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.topPspring-doc.cadn.net.cn

采样时要考虑的 token 的最大累积概率。spring-doc.cadn.net.cn

AWS Bedrock 默认spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.stopSequencesspring-doc.cadn.net.cn

配置生成式识别的最多四个序列。在停止序列之后,生成停止生成更多标记。返回的文本不包含停止序列。spring-doc.cadn.net.cn

AWS Bedrock 默认spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.maxTokenCountspring-doc.cadn.net.cn

指定要在生成的响应中使用的最大令牌数。请注意,模型可能会在达到此最大值之前停止。此参数仅指定要生成的 Token 的绝对最大数量。我们建议将令牌数限制为 4,000 个,以获得最佳性能。spring-doc.cadn.net.cn

AWS Bedrock 默认spring-doc.cadn.net.cn

查看 TitanChatBedrockApi#TitanChatModel 以获取其他模型 ID。 支持的值为:amazon.titan-text-lite-v1,amazon.titan-text-express-v1amazon.titan-text-premier-v1:0. 模型 ID 值也可以在 AWS Bedrock 文档中找到基本模型 IDspring-doc.cadn.net.cn

所有前缀为spring.ai.bedrock.titan.chat.options可以通过将特定于请求的运行时选项添加到Prompt叫。

运行时选项

BedrockTitanChatOptions.java 提供模型配置,例如 temperature、topP 等。spring-doc.cadn.net.cn

启动时,可以使用BedrockTitanChatModel(api, options)constructor 或spring.ai.bedrock.titan.chat.options.*性能。spring-doc.cadn.net.cn

在运行时,您可以通过向Prompt叫。 例如,要覆盖特定请求的默认温度:spring-doc.cadn.net.cn

ChatResponse response = chatModel.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        BedrockTitanChatOptions.builder()
            .withTemperature(0.4)
        .build()
    ));
除了特定于模型的 BedrockTitanChatOptions 之外,您还可以使用通过 ChatOptionsBuilder#builder() 创建的可移植 ChatOptions 实例。

Samples控制器

创建一个新的 Spring Boot 项目并添加spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter添加到您的 POM(或 Gradle)依赖项中。spring-doc.cadn.net.cn

添加application.properties文件中的src/main/resources目录中,以启用和配置 Titan 聊天模型:spring-doc.cadn.net.cn

spring.ai.bedrock.aws.region=eu-central-1
spring.ai.bedrock.aws.timeout=1000ms
spring.ai.bedrock.aws.access-key=${AWS_ACCESS_KEY_ID}
spring.ai.bedrock.aws.secret-key=${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}

spring.ai.bedrock.titan.chat.enabled=true
spring.ai.bedrock.titan.chat.options.temperature=0.8
regions,access-keysecret-key替换为您的 AWS 凭证。

这将创建一个BedrockTitanChatModel实现,您可以将其注入到您的类中。 下面是一个简单的示例@Controller使用 Chat 模型生成文本的类。spring-doc.cadn.net.cn

@RestController
public class ChatController {

    private final BedrockTitanChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(BedrockTitanChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", this.chatModel.call(message));
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
	public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }
}

手动配置

BedrockTitanChatModel 实现了ChatModelStreamingChatModel并使用 Low-level TitanChatBedrockApi Client 连接到 Bedrock Titanic 服务。spring-doc.cadn.net.cn

添加spring-ai-bedrock依赖项添加到项目的 Mavenpom.xml文件:spring-doc.cadn.net.cn

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

或发送到您的 Gradlebuild.gradlebuild 文件。spring-doc.cadn.net.cn

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-bedrock'
}
请参阅 Dependency Management 部分,将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件中。

接下来,创建一个 BedrockTitanChatModel 并将其用于文本生成:spring-doc.cadn.net.cn

TitanChatBedrockApi titanApi = new TitanChatBedrockApi(
    TitanChatModel.TITAN_TEXT_EXPRESS_V1.id(),
	EnvironmentVariableCredentialsProvider.create(),
    Region.US_EAST_1.id(),
    new ObjectMapper(),
    Duration.ofMillis(1000L));

BedrockTitanChatModel chatModel = new BedrockTitanChatModel(this.titanApi,
    BedrockTitanChatOptions.builder()
        .withTemperature(0.6)
        .withTopP(0.8)
        .withMaxTokenCount(100)
    .build());

ChatResponse response = this.chatModel.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> response = this.chatModel.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

低级 TitanChatBedrockApi 客户端

TitanChatBedrockApi 提供的是基于 AWS Bedrock Bedrock Titan 模型的轻量级 Java 客户端。spring-doc.cadn.net.cn

下面的类图说明了 TitanChatBedrockApi 接口和构建块:spring-doc.cadn.net.cn

Bedrock Titan Chat 低级 API

客户端支持amazon.titan-text-lite-v1amazon.titan-text-express-v1同步模型(例如chatCompletion()) 和流式处理(例如chatCompletionStream()) 响应。spring-doc.cadn.net.cn

以下是如何以编程方式使用 api 的简单代码段:spring-doc.cadn.net.cn

TitanChatBedrockApi titanBedrockApi = new TitanChatBedrockApi(TitanChatCompletionModel.TITAN_TEXT_EXPRESS_V1.id(),
		Region.US_EAST_1.id(), Duration.ofMillis(1000L));

TitanChatRequest titanChatRequest = TitanChatRequest.builder("Give me the names of 3 famous pirates?")
	.withTemperature(0.5)
	.withTopP(0.9)
	.withMaxTokenCount(100)
	.withStopSequences(List.of("|"))
	.build();

TitanChatResponse response = this.titanBedrockApi.chatCompletion(this.titanChatRequest);

Flux<TitanChatResponseChunk> response = this.titanBedrockApi.chatCompletionStream(this.titanChatRequest);

List<TitanChatResponseChunk> results = this.response.collectList().block();

有关详细信息,请遵循 TitanChatBedrockApi 的 JavaDoc。spring-doc.cadn.net.cn