«Если рабочий хочет хорошо выполнять свою работу, он должен сначала заточить свои инструменты» — Конфуций, «Аналитики Конфуция. Лу Лингун»
титульная страница > программирование > Добавление GenAI в приложение Angular с использованием AWS Bedrock

Добавление GenAI в приложение Angular с использованием AWS Bedrock

Опубликовано 19 августа 2024 г.
Просматривать:293

Adding GenAI to Angular Application Using AWS Bedrock

Интеграция ИИ в веб-приложения становится все более распространенной. AWS Bedrock предлагает мощную платформу для доступа и использования базовых моделей (FM) для создания генеративных приложений искусственного интеллекта. В этой статье вы узнаете, как включить возможности искусственного интеллекта в приложение Angular с помощью AWS Bedrock.

Предварительные условия

  • Базовое понимание Angular и TypeScript.
  • Учетная запись AWS с необходимыми разрешениями.
  • Установлены Node.js и npm (или Yarn).
  • Настроен проект Angular.

Пошаговое руководство

Эта статья поможет вам включить возможности искусственного интеллекта в приложение Angular с помощью AWS Bedrock.

1. Настройка AWS Bedrock

  • Создайте учетную запись AWS. Если у вас ее нет, создайте учетную запись AWS.
  • Настройте роли IAM: создайте роли IAM с необходимыми разрешениями для доступа к AWS Bedrock и другим необходимым сервисам.
  • Выберите модель фундамента: AWS Bedrock предлагает множество моделей фундамента от разных поставщиков. Выберите модель, которая лучше всего соответствует требованиям вашего приложения.

2. Создание лямбда-функции AWS

  • Создайте новую функцию Lambda. Используйте консоль управления AWS или интерфейс командной строки AWS, чтобы создать новую функцию Lambda.
  • Выберите среду выполнения Node.js: выберите Node.js в качестве среды выполнения для вашей функции.
  • Напишите код функции Lambda: этот код будет взаимодействовать с API AWS Bedrock для отправки подсказок и получения ответов.
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;
  }
};
  • Настройте функцию: установите соответствующую роль IAM и переменные среды.

3. Создание сервиса Angular

Создайте новый сервис Angular: используйте Angular CLI, чтобы создать новый сервис для обработки взаимодействия с функцией Lambda.

ng generate service bedrock
  • Inject HttpClient: внедрить HttpClient для выполнения HTTP-запросов к функции Lambda.
  • Создайте метод для вызова функции Lambda: этот метод отправит запрос функции Lambda и вернет ответ.
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. Интеграция ИИ в ваш Angular-компонент

  • Импортируйте сервис Bedrock: импортируйте сервис Bedrock в свой компонент.
  • Создайте форму или поле ввода: разрешите пользователям вводить текст в виде подсказки.
  • Вызов службы Bedrock: когда пользователь отправляет запрос, вызовите службу Bedrock для генерации текста.
  • Отобразить сгенерированный текст: отобразите сгенерированный текст в представлении вашего компонента.
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;
      });
  }
}

Заключение:

Следуя этим шагам, вы сможете успешно интегрировать возможности искусственного интеллекта в свое приложение Angular с помощью AWS Bedrock. Эта интеграция может улучшить взаимодействие с пользователем, автоматизировать задачи и открыть новые возможности для вашего приложения.

Примечание. Замените заполнители, такие как YOUR_MODEL_ID и https://your-lambda-function-endpoint, фактическими значениями.

Заявление о выпуске Эта статья воспроизведена по адресу: https://dev.to/this-is-angular/adding-genai-to-angular-application-using-aws-bedrock-e0i?1 Если есть какие-либо нарушения, свяжитесь с Study_golang@163. .com, чтобы удалить его
Последний учебник Более>

Изучайте китайский

Отказ от ответственности: Все предоставленные ресурсы частично взяты из Интернета. В случае нарушения ваших авторских прав или других прав и интересов, пожалуйста, объясните подробные причины и предоставьте доказательства авторских прав или прав и интересов, а затем отправьте их по электронной почте: [email protected]. Мы сделаем это за вас как можно скорее.

Copyright© 2022 湘ICP备2022001581号-3