使用 Amazon Bedrock Studio 构建生成式 AI 应用

Amazon Bedrock Studio 通过提供具有关键 Amazon Bedrock 功能（包括知识库、代理和 Guardrail）的快速原型设计环境，加速生成式 AI 应用程序的开发。

作为亚马逊云科技管理员，首先需要创建一个 Amazon Bedrock Studio 工作区，再选择并添加您希望给予工作区访问权限的用户。工作区创建完成后，您可以将工作区 URL 分享给相关用户。获得访问权限的用户可利用单点登录功能登录工作区，在其工作区内创建项目，并开始构建生成式 AI 应用。

导航到 Amazon Bedrock console，在左下方窗格中选择 Bedrock Studio。

在创建工作区之前，您需要通过 AWS IAM Identity Center 来配置和保护与您的身份提供商(IdP)的单点登录集成。有关如何配置各种 IdP 的详细说明，比如 AWS Directory Service for Microsoft Active Directory、Microsoft Entra ID 或 Okta，请查阅 AWS IAM Identity Center 用户指南。在本次演示中，我使用默认的 IAM Identity Center目录配置了用户访问。

接下来，选择创建工作区，输入工作区详细信息，并创建任何所需的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。

如有需要，还可为工作区选择默认的生成式 AI 模型和 embedding 模型。完成后，选择创建。

接下来，选择已创建的工作区。

再选择用户管理并添加用户或组，以选择您希望授予访问此工作区权限的用户。

返回概述选项卡，就可以复制 Bedrock Studio URL 并将其分享给用户了。

作为构建者，您现在可以导航到提供的 Amazon Bedrock Studio URL，并使用您的单点登录用户凭证登录。欢迎来到 Amazon Bedrock Studio！让我向您展示如何从业界领先的基础模型中进行选择，引入您的私有数据，使用函数进行 API 调用，并利用防护措施来保护您的应用。

选中探索按钮，即可开始选择可用的基础模型，并使用自然语言提示探索这些模型。

如果选中构建按钮，您可以在操场模式下开始构建生成式 AI 应用，尝试模型配置，迭代系统提示词以定义应用的行为，还能对新功能进行原型开发。

有了 Amazon Bedrock Studio，您可以上传单个文件，或者选择在 Amazon Bedrock 中创建的知识库，安全地引入您的私有数据，以实现应用的定制化。

使用函数进行 API 调用，使模型的响应更有针对性

函数调用允许基础模型在响应提示词时动态访问和整合外部数据或功能。模型会基于您提供的 OpenAPI schema 确定需要调用哪个函数。

函数使模型能够在响应中包含其无法直接访问或事先并不知晓的信息。例如，函数可以允许模型在响应中检索并包含当前的天气状况，即使模型本身并没有存储这些信息。

利用 Amazon Bedrock 的防护措施来保护您的应用

您可以根据您的用例实行定制化的安全措施和负责任的 AI 政策，从而建立防护措施，以实现用户与您的生成式 AI 应用之间的安全互动。

当您在 Amazon Bedrock Studio 中创建应用时，知识库、智能体和防护措施等相应的托管资源会自动部署到您的亚马逊云科技账户中。您可通过 Amazon Bedrock API 在下游应用中访问这些资源。

下面是我同事 Banjo Obayomi 提供的 Amazon Bedrock Studio 操作演示短视频。

Amazon Bedrock Studio 现已在亚马逊云科技的美国东部（北弗吉尼亚）和美国西部（俄勒冈）区域上线了公开预览版。如需了解更多详情，请访问 Amazon Bedrock Studio 页面和用户指南。