將 AI 整合到 Web 應用程式中已經變得越來越普遍。 AWS Bedrock 提供了一個強大的平台來存取和利用基礎模型 (FM) 來建立生成式 AI 應用程式。本文將指導您使用 AWS Bedrock 將 AI 功能整合到 Angular 應用程式中。
先決條件
- 對 Angular 和 TypeScript 有基本了解。
- 具有必要權限的AWS帳戶。
- 安裝了 Node.js 和 npm（或yarn）。
- Angular 項目已建立。
逐步指南
本文將指導您使用 AWS Bedrock 將 AI 功能整合到 Angular 應用程式中。
1. 設定 AWS Bedrock
- 建立一個 AWS 帳戶：如果您沒有，請建立一個 AWS 帳戶。
- 設定 IAM 角色：建立具有存取 AWS Bedrock 和其他所需服務所需權限的 IAM 角色。
- 選擇基礎模型：AWS Bedrock 提供來自不同供應商的多種基礎模型。選擇最適合您的應用要求的型號。
2. 建立 AWS Lambda 函數
- 建立新的 Lambda 函數：使用 AWS 管理主控台或 AWS CLI 建立新的 Lambda 函數。
- 選擇 Node.js 執行時期：選擇 Node.js 作為函數的執行時期。
- 編寫 Lambda 函數程式碼：此程式碼將與 AWS Bedrock API 互動以傳送提示並接收回應。
雷雷
3. 創建 Angular 服務
產生新的 Angular 服務：使用 Angular CLI 建立新服務來處理與 Lambda 函數的互動。
雷雷
- Inject HttpClient：注入 HttpClient 以向 Lambda 函數發出 HTTP 請求。
- 建立一個呼叫 Lambda 函數的方法：該方法將向 Lambda 函數發送提示並回傳回應。
雷雷
4. 將 AI 整合到 Angular 元件中
- 導入 Bedrock 服務：將 Bedrock 服務匯入到您的元件中。
- 建立表單或輸入欄位：允許使用者輸入文字作為提示。
- 呼叫Bedrock服務：當使用者提交提示時，呼叫Bedrock服務產生文字。
- 顯示產生的文字：在組件的檢視中顯示產生的文字。
雷雷
結論：
透過執行以下步驟，您可以使用 AWS Bedrock 成功將 AI 功能整合到您的 Angular 應用程式中。這種整合可以增強使用者體驗、自動化任務並為您的應用程式釋放新的可能性。
注意：將 YOUR_MODEL_ID 和 https://your-lambda-function-endpoint 等佔位符替換為實際值。
以上是使用 AWS Bedrock 將 GenAI 新增至 Angular 應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
