Amazon Bedrock

根据 Bedrock 的建议，Spring AI 已过渡到使用 Amazon Bedrock 的 Converse API 来实现 Spring AI 中的所有 Chat 对话功能。Bedrock Converse API 具有以下主要优势：

  • 统一接口：编写一次代码，即可与任何支持的 Amazon Bedrock 模型一起使用

  • 模型灵活性：在不同对话模型之间无缝切换，无需更改代码

  • 扩展功能：通过专用结构支持模型特定参数

  • 工具支持：与函数调用和工具使用功能原生集成

  • 多模态能力：内置支持视觉及其他多模态功能

  • 面向未来：与 Amazon Bedrock 推荐的最佳实践保持一致

Converse API 不支持 embedding 操作，因此这些操作将保留在当前 API 中，并且现有 InvokeModel API 中的 embedding 模型功能将得到维护。

Amazon Bedrock 是一项托管服务，通过统一的 API 提供来自各种 AI 提供商的基础模型。

Spring AI 通过实现 Spring 的 EmbeddingModel 接口来支持通过 Amazon Bedrock 提供的 Embedding AI 模型。

此外，Spring AI 为所有客户端提供了 Spring 自动配置和 Boot Starters，使得 Bedrock 模型的引导和配置变得轻松简便。

入门

入门需要以下几个步骤

  • 将 Bedrock 的 Spring Boot starter 添加到您的项目。

  • 获取 AWS 凭证：如果您还没有 AWS 账户并配置 AWS CLI，这个视频指南可以帮助您进行配置：AWS CLI & SDK Setup in Less Than 4 Minutes!。您应该能够获取到您的访问密钥和安全密钥。

  • 启用要使用的模型：访问 Amazon Bedrock，并在左侧的“模型访问”菜单中，配置对您将使用的模型的访问权限。

项目依赖

然后将 Spring Boot Starter 依赖项添加到您的项目的 Maven pom.xml 构建文件

<dependency>
 <artifactId>spring-ai-starter-model-bedrock</artifactId>
 <groupId>org.springframework.ai</groupId>
</dependency>

或添加到您的 Gradle build.gradle 构建文件。

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-bedrock'
}
请参阅依赖管理部分，将 Spring AI BOM 添加到您的构建文件。

连接到 AWS Bedrock

使用 BedrockAwsConnectionProperties 配置 AWS 凭证和区域

spring.ai.bedrock.aws.region=us-east-1

spring.ai.bedrock.aws.access-key=YOUR_ACCESS_KEY
spring.ai.bedrock.aws.secret-key=YOUR_SECRET_KEY

spring.ai.bedrock.aws.timeout=10m

region 属性是必需的。

AWS 凭证按以下顺序解析

  1. Spring-AI Bedrock 的 spring.ai.bedrock.aws.access-key 和 spring.ai.bedrock.aws.secret-key 属性。

  2. Java 系统属性 - aws.accessKeyId 和 aws.secretAccessKey。

  3. 环境变量 - AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY。

  4. 来自系统属性或环境变量的 Web Identity Token 凭证。

  5. 默认位置 (~/.aws/credentials) 下的凭证配置文件，由所有 AWS SDK 和 AWS CLI 共享。

  6. 如果设置了 AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI 环境变量且安全管理器有权访问该变量，则通过 Amazon EC2 容器服务提供的凭证。

  7. 通过 Amazon EC2 元数据服务提供的实例配置文件凭证，或者设置 AWS_ACCESS_KEY_ID 和 AWS_SECRET_ACCESS_KEY 环境变量。

AWS 区域按以下顺序解析

  1. Spring-AI Bedrock 的 spring.ai.bedrock.aws.region 属性。

  2. Java 系统属性 - aws.region。

  3. 环境变量 - AWS_REGION。

  4. 默认位置 (~/.aws/credentials) 下的凭证配置文件，由所有 AWS SDK 和 AWS CLI 共享。

  5. 通过 Amazon EC2 元数据服务提供的实例配置文件区域。

除了标准的 Spring-AI Bedrock 凭证和区域属性配置外，Spring-AI 还支持自定义的 AwsCredentialsProvider 和 AwsRegionProvider bean。

例如，同时使用 Spring-AI 和 Spring Cloud for Amazon Web Services。Spring-AI 与 Spring Cloud for Amazon Web Services 的凭证配置兼容。

启用选定的 Bedrock 模型

默认情况下，所有模型都是禁用的。您必须使用 spring.ai.bedrock.<model>.embedding.enabled=true 属性显式启用所选的 Bedrock 模型。

以下是支持的 <model>s

模型

cohere

titan（暂不支持批量处理）

例如，要启用 Bedrock Cohere embedding 模型，您需要设置 spring.ai.bedrock.cohere.embedding.enabled=true。

接下来，您可以使用 spring.ai.bedrock.<model>.embedding.* 属性配置提供的每个模型。

有关更多信息，请参阅下方针对每个支持的模型的文档。