boto3库调用AWS大模型的封装类

本文主要是介绍boto3库调用AWS大模型的封装类，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

要创建一个使用boto3库调用AWS Redshift、Llama2和Titan模型以及Amazon Kendra向量数据库的常用功能的Python工具类，我们需要首先澄清几个点：

AWS Redshift：Redshift是AWS提供的一个完全托管的、PB级数据仓库服务，它本身并不直接提供机器学习模型。因此，我假设你可能是指AWS的某种机器学习服务（例如SageMaker）来运行Llama2和Titan模型。

Llama2和Titan模型：Llama2和Titan是大型语言模型，通常这些模型不会在AWS Redshift上运行，而是会部署在如SageMaker这样的机器学习服务上，或者使用某种服务端的API调用。

Amazon Kendra：Kendra是AWS提供的一个智能搜索服务，它支持向量数据库来加速搜索查询。

由于Llama2和Titan模型不是AWS直接提供的服务，我们需要假设它们是通过某种方式（如SageMaker端点）在AWS上部署的。以下是一个简化的工具类示例，它展示了如何使用boto3来调用SageMaker端点（假设Llama2和Titan模型部署在这里）以及使用Kendra的API。

import boto3
import jsonclass AWSAIAssistant:def __init__(self, region_name):self.region_name = region_nameself.sagemaker_runtime = boto3.client('runtime.sagemaker', region_name=self.region_name)self.kendra = boto3.client('kendra', region_name=self.region_name)def invoke_sagemaker_endpoint(self, endpoint_name, input_data):"""调用SageMaker端点以执行Llama2或Titan模型推理。:param endpoint_name: SageMaker端点的名称:param input_data: 输入数据的JSON字符串:return: 模型的输出"""response = self.sagemaker_runtime.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name,Body=input_data,ContentType='application/json')return response['Body'].read().decode('utf-8')def query_kendra_index(self, index_id, query_text):"""使用Kendra查询向量数据库。:param index_id: Kendra索引的ID:param query_text: 查询文本:return: Kendra查询结果"""response = self.kendra.query(IndexId=index_id,QueryText=query_text,QueryResultTypeFilter='DOCUMENT')return response# 使用示例
ai_assistant = AWSAIAssistant('us-west-2')  # 替换为你的AWS区域# 假设你已经有一个SageMaker端点运行Llama2或Titan模型
endpoint_name = 'your-sagemaker-endpoint-name'  # 替换为你的SageMaker端点名称
input_data = json.dumps({'text': '你的输入文本'})  # 替换为实际的输入数据# 调用SageMaker端点进行推理
model_output = ai_assistant.invoke_sagemaker_endpoint(endpoint_name, input_data)
print("模型输出:", model_output)# 使用Kendra查询索引
index_id = 'your-kendra-index-id'  # 替换为你的Kendra索引ID
query_text = '你的查询文本'  # 替换为实际的查询文本
kendra_response = ai_assistant.query_kendra_index(index_id, query_text)
print("Kendra查询结果:", kendra_response)