웹 애플리케이션에 AI를 통합하는 것이 점점 더 보편화되고 있습니다. AWS Bedrock은 생성적 AI 애플리케이션 구축을 위한 기반 모델(FM)에 액세스하고 활용할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 이 문서에서는 AWS Bedrock을 사용하여 AI 기능을 Angular 애플리케이션에 통합하는 방법을 안내합니다.
이 기사에서는 AWS Bedrock을 사용하여 AI 기능을 Angular 애플리케이션에 통합하는 방법을 안내합니다.
const AWS = require('aws-sdk'); const bedrockClient = new AWS.Bedrock({ region: 'us-east-1' }); // Replace with your region exports.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; } };
새 Angular 서비스 생성: Angular CLI를 사용하여 Lambda 함수와의 상호 작용을 처리하는 새 서비스를 생성합니다.
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 }); } }
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; }); } }
이러한 단계를 따르면 AWS Bedrock을 사용하여 AI 기능을 Angular 애플리케이션에 성공적으로 통합할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 사용자 경험을 향상하고 작업을 자동화하며 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.
참고: YOUR_MODEL_ID 및 https://your-lambda-function-endpoint와 같은 자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요.
위 내용은 AWS Bedrock을 사용하여 Angular 애플리케이션에 GenAI 추가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!