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。
本文将指导您使用 AWS Bedrock 将 AI 功能集成到 Angular 应用程序中。
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; } };
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 }); } }
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; }); } }
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。
以上是使用 AWS Bedrock 将 GenAI 添加到 Angular 应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!