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Amazon Bedrock生成式AI应用示例集

Amazon Bedrock 生成式AI RAG 模型评估语言模型 Github 开源项目

项目展示了多个Amazon Bedrock生成式AI应用实例，包括文档摘要、RAG问答、图像生成等。提供Python和.NET两种实现，并集成Streamlit前端，方便快速验证概念。这些示例为开发者提供了丰富的参考，有助于构建创新AI解决方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

amazon-bedrock-workshop - 实践教程助力掌握生成式AI应用

AWSAmazon BedrockGithub基础模型开源项目机器学习生成式AI

Amazon Bedrock Workshop提供一系列实践实验，涵盖文本生成、知识库构建、模型定制、图像处理和智能代理等生成式AI应用。开发者通过动手实践，可以掌握Bedrock API和SDK的使用方法，学习如何将基础模型应用于实际场景，提升开发效率。本教程适合希望深入了解Amazon Bedrock功能并探索生成式AI潜力的技术人员。

amazon-bedrock-samples - 全面掌握Amazon Bedrock服务的使用和管理

AI权限管理AI解决方案Amazon BedrockGithub开源项目模型微调生成式AI

该资源库提供了全面的示例帮助客户快速上手Amazon Bedrock服务，包括基础教程、模型微调、AI解决方案探索等。同时，项目还强调了如何安全和道德地使用这些高级AI技术。

rag-using-langchain-amazon-bedrock-and-opensearch - 基于Amazon Bedrock和OpenSearch构建检索增强生成系统

Amazon BedrockGithubLangChainOpenSearchRAGTitan开源项目

这个开源项目展示了如何使用Amazon Bedrock的Titan模型和OpenSearch的向量引擎来构建检索增强生成(RAG)系统。项目利用LangChain框架将嵌入文本存储在OpenSearch中,为语言模型提供更精准的上下文。开发者可以选择Amazon Bedrock提供的多种基础模型,包括Anthropic Claude和AI21 Labs的Jurassic系列。项目文档详细介绍了从OpenSearch集群部署到数据加载和查询的全过程,为有意实践RAG技术的开发者提供了完整的参考。

bedrock-access-gateway - 利用OpenAI API轻松接入Amazon Bedrock基础模型

AWS FargateAmazon BedrockBedrock Access GatewayChat Completion APIsGithubOpenAI开源项目

使用OpenAI API和SDK无缝访问多种Amazon Bedrock基础模型，无需更改代码。支持流式响应、模型、聊天完成、工具调用和多模式API，适合测试Amazon Bedrock模型功能的开发者。不支持旧版文本完成API，请使用聊天完成API。

aws-genai-llm-chatbot - 在AWS上部署多模型和多RAG支持的聊天机器人

AWS CDKAmazon BedrockAmazon SageMakerGithubLarge Language Models多模态语言模型开源项目

该解决方案提供现成代码，允许在AWS账户中实验多种大型语言模型和多模态语言模型。支持的模型包括Amazon Bedrock、Amazon SageMaker自托管模型以及通过API的第三方模型，如Anthropic、Cohere、AI21 Labs和OpenAI。项目包含详细文档、部署指南和集成资源，加速生成式AI解决方案的开发。

generative-ai-cdk-constructs - 利用多服务AWS CDK模式构建生成型AI架构

AWS CDKAWS Generative AI CDK ConstructsAWS LambdaAmazon BedrockAmazon SageMakerGithub开源项目

AWS Generative AI CDK Constructs库是一个开源扩展包，提供多服务和架构良好的模式，帮助开发者通过代码定义解决方案，实现可预测和可重复的基础设施。该库基于AWS CDK，涵盖数据摄取管道、问答系统、文档摘要和SageMaker模型部署等多种场景，并遵循最佳实践配置，适用于Python、TypeScript、C#和Go。旨在简化生成型AI解决方案开发流程，帮助快速上手并构建稳定可靠的架构。

GenerativeAIExamples - 生成式AI示例，快速部署和测试

GithubLangChainNVIDIANeMoRAGTriton开源项目

NVIDIA提供的生成式AI示例，使用CUDA-X软件栈和NVIDIA GPU，展示快速部署、测试和扩展AI模型的方法。包括最新的RAG管道构建技巧、实验性示例和企业应用，支持本地和远程推理，集成流行LLM编程框架，并附有详细开发文档。

GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架

GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法

GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架，提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes，支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例，支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。

generative-ai-on-aws - 在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的全面指南

AWSGenerative AIGithub人工智能开源项目模型优化深度学习

这本由AWS专家编写的指南全面介绍了在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的过程。内容涵盖从基础知识到高级技术，包括提示工程、大型语言模型、模型优化、微调技术、RLHF、RAG和多模态模型等。本书探讨了如何利用Amazon Bedrock等AWS服务构建先进的生成式AI解决方案，为开发者和企业提供了在AWS上实施生成式AI的实用知识。

langchain-examples - LangChain框架多功能AI应用示例

GithubLangChainStreamlit应用大语言模型开源项目生成式AI问答生成

该项目包含了一系列利用LangChain框架的应用示例，适用于聊天机器人、文本摘要、数据生成、代码理解和问答等场景。项目介绍了与LangChain、OpenAI、Chroma等服务的集成，并提供了代码示例和应用演示，帮助用户更好地掌握相关技术。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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