使用 AWS Bedrock 将 GenAI 添加到 Angular 应用程序
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将人工智能集成到 web 应用程序中已经变得越来越普遍。 aws bedrock 提供了一个强大的平台来访问和利用基础模型 (fm) 来构建生成式 ai 应用程序。本文将指导您使用 aws bedrock 将 ai 功能集成到 angular 应用程序中。
先决条件
分步指南
本文将指导您使用 aws bedrock 将 ai 功能集成到 angular 应用程序中。
1. 设置 aws bedrock
2. 创建 aws lambda 函数
const aws = require('aws-sdk');const bedrockclient = new aws.bedrock({ region: 'us-east-1' }); // replace with your regionexports.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; }};
3. 创建 angular 服务
生成新的 angular 服务:使用 angular cli 创建新服务来处理与 lambda 函数的交互。
ng generate service bedrock
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<string>('https://your-lambda-function-endpoint', { prompt }); }}</string>
4. 将 ai 集成到 angular 组件中
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; }); }}
结论:
通过执行以下步骤,您可以使用 aws bedrock 成功将 ai 功能集成到您的 angular 应用程序中。这种集成可以增强用户体验、自动化任务并为您的应用程序释放新的可能性。
注意:将 your_model_id 和 https://your-lambda-function-endpoint 等占位符替换为实际值。