bedrock

Bedrock 技能为软件代理工作流程集成 Amazon Bedrock 提供了全面的知识库。它专为致力于生成式 AI 应用程序的开发人员、云架构师和 AI 工程师而设计。此技能涵盖通过 AWS Python SDK (boto3) 和 AWS CLI 实现基础模型的具体技术细节，侧重于能降低上下文开销并保持稳健性能的高效率模式。它作为代理与 Claude、Titan、Llama、Mistral 和 Stable Diffusion 等模型交互的内部参考，确保代理能可靠地处理推理、对话记录与数据处理任务。

• 支持文本生成，具备低延迟响应的流式传输功能。

• 使用 Titan Embed Text 等模型生成向量嵌入的实现指南。

• 高级对话模式，包括系统提示管理与对话历史追踪。

• 关于模型访问请求、特定区域预配与用户授权 (EULA) 要求的配置逻辑。

• 在按需 (On-Demand)、预置吞吐量 (Provisioned Throughput) 与批量推理 (Batch Inference) 定价模型间转换的最佳实践。

• RAG (检索增强生成) 架构的集成策略。

• 使用此技能为 Bedrock Runtime 的 invoke-model 调用生成有效的 JSON 负载。

• 此技能包含处理 Claude 3 多模态输入（包括 base64 编码图像）的特定样板代码。

• 提供针对常见模型 ID 错误、内容类型不符以及 bedrock:InvokeModel IAM 权限范围错误的疑难排解指南。

• 适用于自动化 IaC 片段编写或对环境特定的访问问题进行调试。

• 确保所有请求皆提供 bedrock-runtime 架构所定义的有效 JSON 结构。