Amazon Bedrock Converse

Bedrock Converse API

Amazon Bedrock Converse API 为会话式 AI 模型提供了统一的接口，增强了功能，包括函数 / 工具调用、多模态输入和流式响应。

Bedrock Converse API 具有以下高级功能：

• 工具/函数调用：支持函数定义和对话期间的工具使用
• 多模态输入：能够处理对话中的文本和图像输入
• 流式处理支持：模型响应的实时流式处理
• 系统消息：支持系统级指令和上下文设置

Bedrock Converse API 提供跨多个模型提供商的统一接口，同时处理 AWS 特定的身份验证和基础设施问题。目前，支持 Converse API 的模型包括：Amazon Titan、Amazon Nova、AI21 Labs、Anthropic Claude、Cohere Command、Meta Llama、Mistral AI。

前提条件（Prerequisites）

请参阅《Amazon Bedrock 入门》来设置 API 访问

• 获取 AWS 凭证：如果您还没有 AWS 账户和 AWS CLI 配置，本视频指南可以帮助您：AWS CLI 和开发工具包设置不到 4 分钟！您应该能够获取您的访问和安全密钥。
• 启用要使用的模型：转到 Amazon Bedrock, 从左侧的 “模型访问” 菜单中，配置对您将要使用的模型的访问权限。

自动配置（Auto-configuration）

将 spring-ai-starter-model-bedrock-converse 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml或 Gradle build.gradle build文件中：

• Maven

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

• Gradle

  dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-starter-model-bedrock-converse'
  }

聊天属性（Chat Properties）

连接属性（Connection Properties）

前缀 spring.ai.bedrock.aws 是用于配置与 AWS Bedrock 的连接的属性前缀。

现在，通过以 spring.ai.model.chat 为前缀的顶级属性来配置和禁用 chat 自动配置。
要启用，spring.ai.model.chat=bedrock-converse (默认启用)
若要禁用，spring.ai.model.chat=none (或任何不匹配 bedrock-converse 的值)
这个更改是为了允许配置多个模型。

配置属性（Configuration Properties）

前缀 spring.ai.bedrock.converse.chat 是为 Converse API 配置 chat 模型实现的属性前缀。

运行时选项（Runtime Options）

使用便携式 ChatOptions 或 ToolCallingChatOptions 便携式构建器来创建模型配置，如 temperature、maxToken、topP 等。

在启动时，可以使用 BedrockConverseProxyChatModel (api，options) 构造函数或 spring.ai.bedrock.converse.chat.options.*属性来配置默认选项。

在运行时，可以通过在 Prompt 调用中添加新的、特定请求的 options 来覆盖默认 options:

var options = ToolCallingChatOptions.builder()
        .model("anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0")
        .temperature(0.6)
        .maxTokens(300)
        .toolCallbacks(List.of(FunctionToolCallback.builder("getCurrentWeather", new WeatherService())
            .description("Get the weather in location. Return temperature in 36°F or 36°C format. Use multi-turn if needed.")
            .inputType(WeatherService.Request.class)
            .build()))
        .build();

String response = ChatClient.create(this.chatModel)
    .prompt("What is current weather in Amsterdam?")
    .options(options)
    .call()
    .content();

工具 / 功能调用（Tool/Function Calling）

Bedrock Converse API 支持工具调用功能，允许模型在对话中使用工具。以下是如何定义和使用基于 @Tool 的工具的示例：

public class WeatherService {

    @Tool(description = "Get the weather in location")
    public String weatherByLocation(@ToolParam(description= "City or state name") String location) {
        ...
    }
}

String response = ChatClient.create(this.chatModel)
        .prompt("What's the weather like in Boston?")
        .tools(new WeatherService())
        .call()
        .content();

你也可以使用 java.util.function 添加 @Bean 注解 作为工具：

@Bean
@Description("Get the weather in location. Return temperature in 36°F or 36°C format.")
public Function<Request, Response> weatherFunction() {
    return new MockWeatherService();
}

String response = ChatClient.create(this.chatModel)
        .prompt("What's the weather like in Boston?")
        .toolNames("weatherFunction")
        .inputType(Request.class)
        .call()
        .content();

多模态（Multimodal）

多模态是指模型同时理解和处理来自不同来源信息的能力，包括文本、图像、视频、pdf、doc、html、md 和更多数据格式。

Bedrock Converse API 支持多模态输入，包括文本和图像输入，并且可以基于组合输入生成文本响应。

你需要一个支持多模态输入的模型，例如 Anthropic Claude 或 Amazon Nova 模型。

图片（Images）

对于支持视觉多模态的模型，如 Amazon Nova、Anthropic Claude 和 Llama 3.2, Amazon 的 Bedrock Converse API 允许您在有效负载中包含多个图像。这些模型可以分析传递的图像并回答问题，对图像进行分类，并根据提供的说明对图像进行总结。

目前，Bedrock Converse 支持，包括 image/jpeg, image/png, image/gif 和 image/webp mime 类型的 base64 编码图像。

Spring AI 的消息接口通过引入媒体类型来支持多模态 AI 模型。它使用 Spring 的 org.springframework.util.MimeType 和一个 java.lang.Object来包含消息中媒体附件的数据和信息，用于原始媒体数据。

下面是一个简单的代码示例，演示了用户文本与图像的组合。

String response = ChatClient.create(chatModel)
    .prompt()
    .user(u -> u.text("Explain what do you see on this picture?")
        .media(Media.Format.IMAGE_PNG, new ClassPathResource("/test.png")))
    .call()
    .content();

logger.info(response);

它将 test.png 图像作为输入：

伴随着 “解释一下你在这张照片上看到了什么？” 的文本信息，并产生类似以下内容的回复：

The image shows a close-up view of a wire fruit basket containing several pieces of fruit.
...

视频（Video）

Amazon Nova 模型允许您在有效负载中包含单个视频，该视频可以以 base64 格式或通过 Amazon S3 URI 提供。

目前，Bedrock Nova 支持 video/x-matroska, video/quicktime, video/mp4, video/webm, video/x-flv, video/mpeg, video/x-ms-wmv 和 video/3gpp mime 类型的视频。

Spring AI 的消息接口通过引入媒体类型来支持多模态 AI 模型。它使用 Spring 的 org.springframework.util.MimeType 和一个 java.lang.Object 来包含消息中媒体附件的数据和信息，用于原始媒体数据。

下面是一个简单的代码示例，演示了用户文本与视频的组合。

String response = ChatClient.create(chatModel)
    .prompt()
    .user(u -> u.text("Explain what do you see in this video?")
        .media(Media.Format.VIDEO_MP4, new ClassPathResource("/test.video.mp4")))
    .call()
    .content();

logger.info(response);

它将 test.video.mp4 图像作为输入：

伴随文本消息 “解释一下你在这个视频中看到了什么？”, 并生成类似以下内容的回复：

The video shows a group of baby chickens, also known as chicks, huddled together on a surface
...

文档（Documents）

对于某些模型，Bedrock 允许您通过 Converse API 文档支持将文档包含在负载中，该支持可以以字节为单位提供。文档支持有两种不同的变体，如下所述：

• 文本文档类型 (txt、csv、html、md 等), 其中重点在于文本理解。这些用例包括基于文档中的文本元素进行回答。
• 媒体文档类型 (pdf、docx、xlsx), 其中强调基于视觉的理解来回答问题。这些用例包括基于图表、图表等回答问题。

目前，Anthropic PDF (beta) 和 Amazon Bedrock Nova 模型支持文档多模态。

下面是一个简单的代码示例，演示了用户文本与媒体文档的组合。

String response = ChatClient.create(chatModel)
    .prompt()
    .user(u -> u.text(
            "You are a very professional document summarization specialist. Please summarize the given document.")
        .media(Media.Format.DOC_PDF, new ClassPathResource("/spring-ai-reference-overview.pdf")))
    .call()
    .content();

logger.info(response);

它将 spring-ai-reference-overview.pdf 文档作为输入：

伴随着 “您是一位非常专业的文档总结专家。请总结给出的文档” 的短信，并产生类似这样的回复：

**Introduction:**
- Spring AI is designed to simplify the development of applications with artificial intelligence (AI) capabilities, aiming to avoid unnecessary complexity.
...

Sample Controller

创建一个新的 Spring Boot 项目，并将 spring-ai-starter-model-bedrock-converse 添加到你的依赖项中。

在src/main/resources 下添加 application.properties文件：

spring.ai.bedrock.aws.region=eu-central-1
spring.ai.bedrock.aws.timeout=10m
spring.ai.bedrock.aws.access-key=${AWS_ACCESS_KEY_ID}
spring.ai.bedrock.aws.secret-key=${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}
# session token is only required for temporary credentials
spring.ai.bedrock.aws.session-token=${AWS_SESSION_TOKEN}

spring.ai.bedrock.converse.chat.options.temperature=0.8
spring.ai.bedrock.converse.chat.options.top-k=15

下面是一个使用聊天模型的示例控制器：

@RestController
public class ChatController {

    private final AnthropicChatModel chatModel;

    @Autowired
    public ChatController(AnthropicChatModel chatModel) {
        this.chatModel = chatModel;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    @Operation(summary = "文本生成")
    public Map<String, Object> generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "你好！") String message) {
        try {
            String response = chatModel.call(message);
            return Map.of(
                "success", true,
                "generation", response,
                "message", "Generated successfully"
            );
        } catch (Exception e) {
            return Map.of(
                "success", false,
                "error", e.getMessage(),
                "message", "Generation failed"
            );
        }
    }

    @GetMapping("/ai/generateStream")
    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));
        return this.chatModel.stream(prompt);
    }

}