Titan Chat

Amazon Titan 基础模型 (FM) 通过一个完全托管的 API 为客户提供广泛的高性能图像、多模态嵌入和文本模型选择。Amazon Titan 模型由 AWS 创建，并在大型数据集上预先训练，使它们成为强大的通用模型，旨在支持各种用例，同时还支持负责任地使用 AI。按原样使用它们或使用你自己的数据私下进行自定义。 AWS Bedrock Titan Model Page 和 Amazon Bedrock User Guide 包含有关如何使用 AWS 托管模型的详细信息。

Prerequisites

请参阅 Spring AI documentation on Amazon Bedrock 以设置 API 访问。

Add Repositories and BOM

Spring AI 工件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 存储库中。有关将这些存储库添加到你的构建系统的说明，请参阅 Repositories 部分。

为了帮助进行依赖项管理，Spring AI 提供了一个 BOM（物料清单）以确保在整个项目中使用一致版本的 Spring AI。有关将 Spring AI BOM 添加到你的构建系统的说明，请参阅 Dependency Management 部分。

Auto-configuration

将 spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter 依赖项添加到项目 Maven 的 pom.xml 文件：

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

或添加到 Gradle build.gradle 构建文件中。

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

  1. 参见 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到你的构建文件中。

Enable Titan Chat

默认情况下，Titan 模型处于禁用状态。要启用它，请将 spring.ai.bedrock.titan.chat.enabled 属性设置为 true。导出环境变量是一种设置此配置属性的方法：

export SPRING_AI_BEDROCK_TITAN_CHAT_ENABLED=true

Chat Properties

spring.ai.bedrock.aws 前缀是配置与 AWS Bedrock 的连接的属性前缀。

Property Description Default

spring.ai.bedrock.aws.region

AWS region to use.

us-east-1

spring.ai.bedrock.aws.access-key

AWS access key.

-

spring.ai.bedrock.aws.secret-key

AWS secret key.

-

前缀 spring.ai.bedrock.titan.chat 是一个属性前缀，它可以配置 Titan 的聊天客户端实现。

Property Description Default

spring.ai.bedrock.titan.chat.enable

启用 Bedrock Titan 聊天客户端。在默认情况下禁用

false

spring.ai.bedrock.titan.chat.model

要使用的模型 ID。请参阅 TitanChatBedrockApi#TitanChatModel以了解支持的模型。

amazon.titan-text-lite-v1

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.temperature

控制输出的随机性。值可介于 [0.0,1.0]。

0.7

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.topP

采样时要考虑的标记的最大累积概率。

AWS Bedrock default

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.stopSequences

配置生成器识别的多达四个序列。在停止序列之后，生成器停止生成更多标记。返回的文本不包含停止序列。

AWS Bedrock default

spring.ai.bedrock.titan.chat.options.maxTokenCount

指定用于生成响应中的最大令牌数。请注意，模型可能会在达到此上限前停止。此参数只指定要生成的绝对最大令牌数。我们建议限制为 4,000 个令牌以获得最佳性能。

AWS Bedrock default

查看 TitanChatBedrockApi#TitanChatModel 了解其他模型 ID。支持的值为： amazon.titan-text-lite-v1 和 amazon.titan-text-express-v1。模型 ID 值也可在 AWS Bedrock documentation for base model IDs 中找到。

所有带有 spring.ai.bedrock.titan.chat.options 前缀的属性都可以通过在 Prompt 调用中添加一个特定于请求的 Chat Options 来在运行时覆盖。

Chat Options

BedrockTitanChatOptions.java 提供模型配置，如温度、topP 等。

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

在运行时，你可以通过向 Prompt 调用添加新的请求特定选项来覆盖默认选项。例如，覆盖特定请求的默认温度：

ChatResponse response = chatClient.call(
    new Prompt(
        "Generate the names of 5 famous pirates.",
        BedrockTitanChatOptions.builder()
            .withTemperature(0.4)
        .build()
    ));

  1. 除了模型特定的 BedrockTitanChatOptions 之外，你还可以使用用 ChatOptionsBuilder#builder() 创建的便携式 ChatOptions 实例。

Sample Controller (Auto-configuration)

Create一个新的 Spring Boot 项目，并将 `spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter`添加到您的 pom（或 gradle）依赖项。

向 src/main/resources 目录中添加一个 application.properties 文件，以启用并配置 Titan 聊天客户端：

spring.ai.bedrock.aws.region=eu-central-1
spring.ai.bedrock.aws.access-key=${AWS_ACCESS_KEY_ID}
spring.ai.bedrock.aws.secret-key=${AWS_SECRET_ACCESS_KEY}

spring.ai.bedrock.titan.chat.enabled=true
spring.ai.bedrock.titan.chat.options.temperature=0.8

将 regions、access-key 和 secret-key 替换为 AWS 凭证。

这将创建一个 BedrockTitanChatClient 实现，您可以在将该实现注入自己的类中。下面是一个简单的 @Controller 类的示例，它使用了聊天客户端来生成文本。

@RestController
public class ChatController {

    private final BedrockTitanChatClient chatClient;

    @Autowired
    public ChatController(BedrockTitanChatClient chatClient) {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @GetMapping("/ai/generate")
    public Map generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {
        return Map.of("generation", chatClient.call(message));
    }

    @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 chatClient.stream(prompt);
    }
}

Manual Configuration

BedrockTitanChatClient实现 ChatClient`和 `StreamingChatClient，并使用 Low-level TitanChatBedrockApi Client连接到 Bedrock Titanic 服务。

将 spring-ai-bedrock 依赖项添加到项目的 Maven pom.xml 文件：

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

或添加到 Gradle build.gradle 构建文件中。

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

  1. 参见 Dependency Management 部分，将 Spring AI BOM 添加到你的构建文件中。

接下来，创建一个 BedrockTitanChatClient 并将其用于文本生成：

TitanChatBedrockApi titanApi = new TitanChatBedrockApi(
    TitanChatModel.TITAN_TEXT_EXPRESS_V1.id(),
	EnvironmentVariableCredentialsProvider.create(),
    Region.US_EAST_1.id(), new ObjectMapper());

BedrockTitanChatClient chatClient = new BedrockTitanChatClient(titanApi,
    BedrockTitanChatOptions.builder()
        .withTemperature(0.6f)
        .withTopP(0.8f)
        .withMaxTokenCount(100)
    .build());

ChatResponse response = chatClient.call(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

// Or with streaming responses
Flux<ChatResponse> response = chatClient.stream(
    new Prompt("Generate the names of 5 famous pirates."));

Low-level TitanChatBedrockApi Client

TitanChatBedrockApi 在 AWS Bedrock Bedrock Titan models 之上提供轻量级 Java 客户端。

下面的类图说明了 TitanChatBedrockApi 接口和构建模块：

bedrock titan chat low level api

客户端支持 amazon.titan-text-lite-v1 和 amazon.titan-text-express-v1 模型，用于同步（例如 chatCompletion()）和流式（例如 chatCompletionStream()）响应。

下面是一个简单的片段，说明如何以编程方式使用 API：

TitanChatBedrockApi titanBedrockApi = new TitanChatBedrockApi(TitanChatCompletionModel.TITAN_TEXT_EXPRESS_V1.id(),
		Region.EU_CENTRAL_1.id());

TitanChatRequest titanChatRequest = TitanChatRequest.builder("Give me the names of 3 famous pirates?")
	.withTemperature(0.5f)
	.withTopP(0.9f)
	.withMaxTokenCount(100)
	.withStopSequences(List.of("|"))
	.build();

TitanChatResponse response = titanBedrockApi.chatCompletion(titanChatRequest);

Flux<TitanChatResponseChunk> response = titanBedrockApi.chatCompletionStream(titanChatRequest);

List<TitanChatResponseChunk> results = response.collectList().block();

关注 TitanChatBedrockApi 的 JavaDoc 了解详细信息。