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# ChatBedrockConverse 集成

> 集成 ChatBedrockConverse 对话模型使用 LangChain JavaScript.

[Amazon Bedrock Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html) 是一个完全托管的服务，通过 API 提供来自领先 AI 初创公司和亚马逊的基础模型（FMs）。您可以从广泛的 FMs 中选择，找到最适合您用例的模型。它为 Bedrock 模型提供了一个统一的对话界面。

这将帮助您开始使用 `ChatBedrockConverse` [对话模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md)。有关所有 `ChatBedrockConverse` 功能和配置的详细文档，请访问 [API 参考](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-aws/ChatBedrockConverse)。

## 概述

### 集成细节

| 类 | 包 | 可序列化 | [PY 支持](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/python/integrations/chat/bedrock.md) | 下载 | 版本 |
| :- | :- | :-: | :-: | :-: | :-: |
| [`ChatBedrockConverse`](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-aws/ChatBedrockConverse) | [`@langchain/aws`](https://npmjs.com/@langchain/aws) | ✅ | ✅ | ![NPM - 下载](https://img.shields.io/npm/dm/@langchain/aws?style=flat-square\&label=%20&) | ![NPM - 版本](https://img.shields.io/npm/v/@langchain/aws?style=flat-square\&label=%20&) |

### 模型功能

请查看下表标题中的链接，了解如何使用特定功能。

| [工具调用](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/tools.md) | [结构化输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/structured-output.md) | [图像输入](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/messages.md#多模态) | 音频输入 | 视频输入 | [Token 级流式输出](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/streaming.md) | [Token 使用](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#token-使用) | [Logprobs](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/models.md#对数概率) |
| :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: | :-: |
| ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ |

## 设置

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 和密钥，并安装 `@langchain/aws` 集成包。

### 凭证

请访问 [AWS 文档](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/getting-started.html) 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](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html) 来完成。

在环境中设置您的 Bedrock 凭证：

```bash theme={null}
export BEDROCK_AWS_REGION="us-east-1"
export BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID="your-access-key-id"
export BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY="your-secret-access-key"
```

或者，设置为 `AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK` 进行 API 密钥认证。参见 [AWS Bedrock API 密钥文档](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/api-keys.html)。

如果您想获取模型调用的自动跟踪，也可以通过取消注释下方来设置您的 [LangSmith](https://docs.langchain.com/langsmith/observability) API 密钥：

```bash theme={null}
# export LANGSMITH_TRACING="true"
# export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"
```

### 安装

LangChain `ChatBedrockConverse` 集成位于 `@langchain/aws` 包中：

```bash npm theme={null}
npm install @langchain/aws @langchain/core
```

```bash yarn theme={null}
yarn add @langchain/aws @langchain/core
```

```bash pnpm theme={null}
pnpm add @langchain/aws @langchain/core
```

## 实例化

现在我们可以实例化我们的模型对象并生成对话补全。

有几种不同的方式可以与 AWS 进行认证——以下示例依赖于设置在环境变量中的访问密钥、秘密访问密钥和区域：

```typescript theme={null}
import { ChatBedrockConverse } from "@langchain/aws";

const llm = new ChatBedrockConverse({
  model: "us.anthropic.claude-sonnet-4-6",
  region: process.env.BEDROCK_AWS_REGION,
  credentials: {
    accessKeyId: process.env.BEDROCK_AWS_ACCESS_KEY_ID!,
    secretAccessKey: process.env.BEDROCK_AWS_SECRET_ACCESS_KEY!,
  },
});
```

## 调用

```typescript theme={null}
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
```

```text theme={null}
AIMessage {
  "id": "f5dc5791-224e-4fe5-ba2e-4cc51d9e7795",
  "content": "J'adore la programmation.",
  "additional_kwargs": {},
  "response_metadata": {
    "$metadata": {
      "httpStatusCode": 200,
      "requestId": "f5dc5791-224e-4fe5-ba2e-4cc51d9e7795",
      "attempts": 1,
      "totalRetryDelay": 0
    },
    "metrics": {
      "latencyMs": 584
    },
    "stopReason": "end_turn",
    "usage": {
      "inputTokens": 29,
      "outputTokens": 11,
      "totalTokens": 40
    }
  },
  "tool_calls": [],
  "invalid_tool_calls": [],
  "usage_metadata": {
    "input_tokens": 29,
    "output_tokens": 11,
    "total_tokens": 40
  }
}
```

```typescript theme={null}
console.log(aiMsg.content)
```

```text theme={null}
J'adore la programmation.
```

## 工具调用

使用 Bedrock 模型的工具调用方式与 [其他模型](https://langchain-docs-zh.mintlify.site/langchain/oss/langchain/tools.md) 类似，但请注意并非所有 Bedrock 模型都支持工具调用。请参考 [AWS 模型文档](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/welcome.html) 获取更多信息。

***

## API 参考

有关所有 `ChatBedrockConverse` 功能和配置的详细文档，请访问 [API 参考](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-aws/ChatBedrockConverse)。

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> 官方原文：[src/oss/javascript/integrations/chat/bedrock\_converse.mdx](https://github.com/langchain-ai/docs/blob/main/src/oss/javascript/integrations/chat/bedrock_converse.mdx) · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。


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