BedrockEmbeddings 集成

使用 LangChain Python 集成 BedrockEmbeddings 嵌入模型。

Amazon Bedrock 是一个完全托管的服务，提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型（FMs）的单一 API，并附带构建生成式 AI 应用所需的广泛功能，涵盖安全、隐私和负责任 AI。通过 Amazon Bedrock，您可以轻松实验并评估适用于业务场景的顶尖 FMs，利用您的数据进行私有化定制（如通过微调和 Retrieval Augmented Generation（RAG）），并构建能够执行任务、调用企业系统和数据源的智能体。由于 Amazon Bedrock 是无服务架构，您无需管理任何基础设施，并可通过已熟悉的 AWS 服务安全集成和部署生成式 AI 功能到您的应用程序中。

pip install -qU  boto3

from langchain_aws import BedrockEmbeddings

embeddings = BedrockEmbeddings(
    credentials_profile_name="bedrock-admin", region_name="us-east-1"
)

embeddings.embed_query("This is a content of the document")

embeddings.embed_documents(
    ["This is a content of the document", "This is another document"]
)

# async embed query
await embeddings.aembed_query("This is a content of the document")

# async embed documents
await embeddings.aembed_documents(
    ["This is a content of the document", "This is another document"]
)

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官方原文：src/oss/python/integrations/embeddings/bedrock.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。