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Claude3 × Streamlit:开发智能对话体验的终极组合
概述
通过本文,您将学会如何利用 Streamlit 框架快速搭建前端交互界面。该界面将集成图像上传功能,让用户可以方便地提交待处理图片。在后端,我们将借助 Amazon Bedrock 的 Message API,调用 Claude 3 家族中的 Sonnet 模型对图像进行理解和分析。
界面设计还将包含一个聊天窗口,实现人机对话交互。用户可以在此窗口中,基于上传图像提出连续性问题,例如询问图像中元素的性质、场景等详情。值得一提的是,我们将记录历史对话上下文,作为后续问答的参考依据。这一机制确保了对话的连贯性和一致性。
本文将为您一步步讲解实现过程,包括 Streamlit 界面设计、Bedrock API 集成,以及 Sonnet 模型调用等关键环节。我们还将分享一些实践中的经验和技巧,帮助您进一步提升应用质量和交互体验。
关于 Claude 3
Claude 3 是由 Anthropic 公司开发的一套大型人工智能语言模型。作为 Claude 家族的最新成员,它在自然语言处理、推理和生成等多个领域具有卓越能力。
Claude 3 的核心优势包括:
- 强大的多模态能力 – 可同时处理文本、图像、视频等不同模态的输入,在多模态任务上表现出色。
- 高质量的输出 – 生成的文本内容通顺流畅,语义准确,减少了幻觉性错误。
- 稳健的推理能力 – 能够有效理解和推理复杂的逻辑关系,完成多步推理任务。
- 广泛的知识涵盖范围 – 涉及科学、历史、艺术、法律等多个领域的知识。
- 集成了视觉模型 Sonnet – 赋予了出色的图像理解、分析和生成能力。
- 强调 AI 伦理和安全 – Claude 3 在设计时注重 AI 系统的安全性和道德操守。
总的来说,Claude 3 凭借强大的自然语言处理、推理和多模态能力,可广泛应用于问答系统、智能写作、内容创作、视觉辅助等多个领域,为人类带来高效智能的 AI 助手体验。
Let’s build
前置条件:开通服务
在进入 Amazon Bedrock 服务后,需要以下几个步骤:
- 在侧边栏点击“模型访问权限”
- 在右上角点击“管理模型访问权限”
- 点击“提交应用场景详细信息”
- 在 Anthropic 下找到 Claude 3 Sonnet 模型,并在前面打勾
- 最后在右下角点击“保存更改”
开通后,我们可以看到模型后面的访问状态,已经是处于“已授予访问权限”。
在本地配置访问权限
通过 IAM User 的 AK/SK 获取后,使用 aws-cli 命令行工具配置,您在本地程序访问 AWS 服务的权限。
由于访问权限的配置不是本文的重点,因此可以直接参考文档: 使用 IAM 用户凭证进行身份验证。
Show Me The Code
在我们接下来的项目开发过程中,需要用到的主要框架包括 Amazon Web Services(AWS)提供的 Python SDK boto3,以及用于构建数据应用的流行开源框架 Streamlit。
boto3
boto3 是 AWS 官方推出的 Python SDK,它提供了一组友好的面向对象的 API,使 Python 开发人员能够轻松地与 AWS 的各种服务进行交互和操作。无论是启动 EC2 实例、部署 Lambda 函数,还是操作 S3 存储桶、DynamoDB 数据库等,boto3 都提供了相应的接口。它极大地简化了 AWS 资源的管理和开发,是进行 AWS 云端开发的利器。
Streamlit
Streamlit 则是一个用 Python 构建的开源框架,旨在让数据科学家以最简单、最高效的方式创建丰富的数据应用程序和交互式数据产品。它支持多种数据类型和数据源的渲染,如 DataFrame、图像、视频等,并允许用户以 Python 脚本的形式编写界面逻辑。Streamlit 的响应式布局、缓存机制等特性使其构建可视化分析和数据产品的体验非常流畅。
总的来说,boto3 帮助我们高效操作 AWS 资源,而 Streamlit 则为构建数据应用提供了极佳的支持。两者结合将大大加快我们的开发效率。
关键代码解析
通过 boto3 我们可以轻松创建 bedrock-runtime 的客户端,然后通过这个客户端的 invoke_model
来调用 Claude 模型。其中 modelId
就是 claude 3 的模型。
接下来对 request 中需要传入的 body
进行代码展示:
body 中有 4 个关键参数:
anthropic_version
目前只能填写bedrock-2023-05-31
,未来随着模型的迭代应该会有更多可选参数。max_tokens
是 tokens 最大值的限制,这里是指 input 和 output 的累加值。在新的 Message API 中,每次消耗的 input tokens 和 output tokens 都会在返回值中明确给出。system
是用来设定 Claude 的“人设”,我们在这里需要设置一些符合我们输出预期的风格,告诉模型即将处理的任务目标,这样可以提高模型针对特定领域问题回答的精度。messages
是一个包含了角色(role)、信息类型(type)和值(source 或 text)的一个 json 字段。在这个 json 字段中,我们可以提交多个图片和一段文本信息。图片由 base 编码的字符串作为数据传入,目前支持 jpg、png、gif 和 webp 四种格式。历史的聊天记录也会存储在这个字段里面。
在这个样例代码中,我使用了 st.session
来存储会话的上下文信息。
而历史的聊天记录,我们则需要插入到用户的输入信息中。历史记录将插入到 messages
中。
由于 streamlit 每次都是根据代码的顺序去重新渲染界面的,所以我们还需要每次问答的文本记录起来,并且在下一次渲染界面的时候全部重绘。所以 show_chat_history()
这个函数会在每次获得文本输出后,先调用一次。
运行测试
运行代码前准备好 python 环境,我测试的是 python3.11
版本,理论上其他版本应该也能运行。
安装依赖包
完整代码
以下是完整代码,新建一个 app.py 的文件。复制粘贴全部代码到 app.py 中。其中 region 字段可以根据实际情况进行配置,这里选择的是 us-west-2
,需要配置成您在 Bedrock 中实际开通模型访问的区域。
运行
在命令行模式下,使用 streamlit run app.py
来运行。
应用会在本地启动一个 8501 端口,并且自动在浏览器中打开应用。
界面中,侧边栏包含一个可以上传图片的组件,右边则是一个聊天窗口。
测试
初体验——看图计算
我们上传一张描述三角形的图片,并输入计算它的面积
,让大语言模型计算它的面积。
我们可以看到 Claude 3 已经识别到这是一个三角形,并且准确的获取来三角形的“底”和“高”,并通过面积公式来计算出了这个三角形的面积。
再体验——上下文记忆
我们输入假设它的高是 4cm 呢?
,看看应用是否能够获取上下文并理解当前设定,依然能正确给出答案。
我们看到了答案,结果依然计算正确。说明这个应用能够正确理解上下文。虽然在第二个问题中,我们并没有明确说是计算面积,但是通过上图的回答,我们依然可以获得我们想要的答案。
总结
在 Claude 3 支持的多模态场景下,我们尝试了让模型去理解一个数学问题,并根据图片内容计算相关结果。除此之外,Claude 3 在归因、文本理解、多语言等方面相对 Claude 2 都有大幅度的性能提升。您可以根据本文提供的样例代码,构建您自己专属的 AI Bot。甚至您还可以尝试使用 Agent for Bedrock 来整合工作流,以满足构建更加专注于某个领域的智能体。
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参考链接
Anthropic Claude Messages API – Amazon Bedrock
AgentsforBedrockRuntime – Boto3 1.34.58 documentation