एआई को वेब अनुप्रयोगों में एकीकृत करना तेजी से प्रचलित हो गया है। एडब्ल्यूएस बेडरॉक जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए फाउंडेशन मॉडल (एफएम) तक पहुंचने और उनका लाभ उठाने के लिए एक शक्तिशाली मंच प्रदान करता है। यह लेख AWS बेडरॉक का उपयोग करके आपके एंगुलर एप्लिकेशन में AI क्षमताओं को शामिल करने में आपका मार्गदर्शन करेगा।

आवश्यक शर्तें

• कोणीय और टाइपस्क्रिप्ट की बुनियादी समझ।
• आवश्यक अनुमतियों के साथ AWS खाता।
• नोड.जेएस और एनपीएम (या यार्न) स्थापित।
• एक कोणीय परियोजना की स्थापना।

चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका

यह लेख AWS बेडरॉक का उपयोग करके आपके एंगुलर एप्लिकेशन में AI क्षमताओं को शामिल करने में आपका मार्गदर्शन करेगा।

1. AWS बेडरॉक की स्थापना

• एक AWS खाता बनाएं: यदि आपके पास एक नहीं है, तो एक AWS खाता बनाएं।
• IAM भूमिकाएँ सेट करें: AWS बेडरॉक और अन्य आवश्यक सेवाओं तक पहुँचने के लिए आवश्यक अनुमतियों के साथ IAM भूमिकाएँ बनाएँ।
• एक फाउंडेशन मॉडल चुनें: एडब्ल्यूएस बेडरॉक विभिन्न प्रदाताओं से विभिन्न प्रकार के फाउंडेशन मॉडल पेश करता है। वह मॉडल चुनें जो आपके एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हो।

2. AWS लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाना

• एक नया लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाएं: एक नया लैम्ब्डा फ़ंक्शन बनाने के लिए AWS प्रबंधन कंसोल या AWS CLI का उपयोग करें।
• Node.js रनटाइम चुनें: अपने फ़ंक्शन के लिए रनटाइम के रूप में Node.js चुनें।
• लैम्ब्डा फ़ंक्शन कोड लिखें: यह कोड संकेत भेजने और प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए एडब्ल्यूएस बेडरॉक एपीआई के साथ इंटरैक्ट करेगा।

const AWS = require('aws-sdk');

const bedrockClient = new AWS.Bedrock({ region: 'us-east-1' }); // Replace with your region

exports.handler = async (event) => {
  const prompt = event.prompt;

  const params = {
    modelId: 'YOUR_MODEL_ID', // Replace with your model ID
    inputText: prompt
  };

  try {
    const response = await bedrockClient.generateText(params).promise();
    return response.text;
  } catch (error) {
    console.error(error);
    throw error;
  }
};

• फ़ंक्शन कॉन्फ़िगर करें: उपयुक्त IAM भूमिका और पर्यावरण चर सेट करें।

3. एक कोणीय सेवा बनाना

एक नई एंगुलर सेवा उत्पन्न करें: लैम्ब्डा फ़ंक्शन के साथ इंटरैक्शन को संभालने के लिए एक नई सेवा बनाने के लिए एंगुलर सीएलआई का उपयोग करें।

ng generate service bedrock

• HttpClient इंजेक्ट करें: Lambda फ़ंक्शन में HTTP अनुरोध करने के लिए HttpClient इंजेक्ट करें।
• लैम्ब्डा फ़ंक्शन को कॉल करने के लिए एक विधि बनाएं: यह विधि लैम्ब्डा फ़ंक्शन को संकेत भेजेगी और प्रतिक्रिया वापस कर देगी।

import { Injectable } from '@angular/core';
import { HttpClient } from '@angular/common/http';

@Injectable({
  providedIn: 'root'
})
export class BedrockService {
  constructor(private http: HttpClient) {}

  generateText(prompt: string) {
    return this.http.post('https://your-lambda-function-endpoint', { prompt });
  }
}

4. एआई को अपने कोणीय घटक में एकीकृत करना

• बेडरॉक सेवा आयात करें: बेडरॉक सेवा को अपने घटक में आयात करें।
• एक फॉर्म या इनपुट फ़ील्ड बनाएं: उपयोगकर्ताओं को संकेत के रूप में टेक्स्ट इनपुट करने की अनुमति दें।
• बेडरॉक सेवा को कॉल करें: जब कोई उपयोगकर्ता संकेत सबमिट करता है, तो टेक्स्ट उत्पन्न करने के लिए बेडरॉक सेवा को कॉल करें।
• जनरेट किया गया टेक्स्ट प्रदर्शित करें: जेनरेट किए गए टेक्स्ट को अपने घटक के दृश्य में प्रदर्शित करें।

import { Component } from '@angular/core';
import { BedrockService } from './bedrock.service';

@Component({
  selector: 'app-my-component',
  templateUrl: './my-component.component.html',
  styleUrls: ['./my-component.component.css']
})
export class MyComponent {
  prompt: string = '';
  generatedText: string = '';

  constructor(private bedrockService: BedrockService) {}

  generate() {
    this.bedrockService.generateText(this.prompt)
      .subscribe(text => {
        this.generatedText = text;
      });
  }
}

निष्कर्ष:

इन चरणों का पालन करके, आप AWS बेडरॉक का उपयोग करके AI क्षमताओं को अपने एंगुलर एप्लिकेशन में सफलतापूर्वक एकीकृत कर सकते हैं। यह एकीकरण उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सकता है, कार्यों को स्वचालित कर सकता है और आपके एप्लिकेशन के लिए नई संभावनाओं को अनलॉक कर सकता है।

ध्यान दें: YOUR_MODEL_ID और https://your-lambda-function-endpoint जैसे प्लेसहोल्डर्स को वास्तविक मानों से बदलें।