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。

本项目示例介绍了如何使用Anthropic公司提供的Claude模型和Amazon Bedrock的生成式AI来构建智能聊天机器人。该项目支持多种语言和个性化设置，并可通过API发布。提供详细的管理员仪表板、自动任务处理，以及简易的部署流程。项目架构基于AWS管理服务，确保应用程序的可扩展性、可靠性和安全性。

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。

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。

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 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。

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。

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。