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项目介绍：Amazon Bedrock Samples

Amazon Bedrock Samples 是一个开源项目库，旨在帮助用户快速上手和使用 Amazon Bedrock 服务。通过这个项目库，用户可以查看和使用多个预构建的示例，这些示例可以为构建和优化 AI 应用程序提供灵感和指导。

内容概览

• Bedrock 简介：提供 Bedrock 服务的基础知识，帮助用户了解其基本功能和应用。
• 提示工程（Prompt Engineering）：包括了一些提示设计的技巧，帮助用户打造更有效的 AI 互动。
• 代理（Agents）：讲解如何实现生成式 AI 代理及其组件。
• 自定义模型导入：指导用户将自定义模型导入到 Bedrock 中进行使用。
• 多模态处理：介绍如何使用 Amazon Bedrock 处理多模态数据。
• 生成式 AI 的应用案例：提供生成式 AI 的实际应用场景示例，帮助用户更好地理解和使用 AI 技术。
• 检索增强生成（RAG）：实现 RAG 技术的指导。
• 负责任的 AI：倡导用户在使用 Bedrock 时以负责任和伦理的态度进行操作。
• 工作坊：提供 Amazon Bedrock 的实践课程示例。
• 从概念验证到生产：讲解如何使用 Bedrock 将工作负载推向生产环境。
• 嵌入：学习如何使用 Amazon Bedrock 提供的嵌入式模型。
• 可观察性与评估：学习 Amazon Bedrock 如何帮助改善模型和生成式 AI 应用程序的可观察性和评估。

快速开始

若要使用这些代码示例，确保你已获得 Amazon Bedrock 的访问权限。然后克隆此 GitHub 仓库，并导航到以上提及的目录之一。每个目录中都提供了详细的说明供用户参考。

启用 AWS IAM 权限

使用 Bedrock 服务前，你需要确保 AWS 环境下的身份(例如 SageMaker 的 Studio/notebook 执行角色，或自管理的笔记本下的角色或 IAM 用户)拥有足够的 AWS IAM 权限。具体步骤如下：

1. 打开 AWS IAM 控制台。
2. 查找相应角色或用户。
3. 添加权限，创建内联策略，并在 JSON 编辑器中粘贴示例权限策略。

示例权限策略如下：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockFullAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": ["bedrock:*"],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

注意，需要同时为 AWS 控制台用户/角色授予权限，以便在控制台中探索 Bedrock。

贡献

我们欢迎社区贡献者的参与！请查看 CONTRIBUTING.md 了解具体指南。

安全性

有关安全性问题的更多信息，请参阅 CONTRIBUTING.md。

许可证

该库基于 MIT-0 许可证发布，详见 LICENSE 文件。

这个项目库是一个丰富的资源，助力用户快速了解和应用 Amazon Bedrock，提升生成式 AI 应用开发的效率和效果。