Claude on Amazon Bedrock：AWS 集成实战

Anthropic 官方课程 | 免费 | 高级 | 预计学习时间：90 分钟

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课程概述

本课程由 Anthropic 为 AWS 生态系统创建，全面覆盖通过 Amazon Bedrock 集成和部署 Claude AI 模型的技术实现。课程涵盖实现模式、优化技术和真实世界应用开发，帮助开发者在 AWS 上构建生产级 AI 应用。

模块一：Bedrock 基础设置

1.1 Amazon Bedrock 概览

Amazon Bedrock 是 AWS 的全托管基础模型服务，提供统一的 API 接口访问多个 AI 模型（包括 Claude）。通过 Bedrock 使用 Claude 的优势：

• 与 AWS 安全体系（IAM、VPC）原生集成
• 数据不离开 AWS 区域，满足合规要求
• 统一的计费和监控
• 与其他 AWS 服务无缝协作

1.2 SDK 配置

使用 AWS SDK (boto3) 调用 Bedrock 上的 Claude，配置认证、区域和模型参数。

模块二：对话与提示词工程

2.1 多轮对话实现

在 Bedrock 上实现上下文连续的多轮对话，配置系统提示词和对话历史管理。

2.2 提示词评估框架

构建系统化的提示词评估流程：设计测试数据集，创建模型评分和代码评分两种自动化评估方法。

模块三：工具使用与函数调用

3.1 JSON Schema 工具定义

使用 JSON Schema 定义可调用的工具，包括参数类型、描述和约束。

3.2 批量操作

通过 Bedrock 批量推理 API 实现大规模并行工具调用。

模块四：RAG 管道构建

4.1 完整 RAG 架构

• 文本分块策略（固定长度、语义分割）
• 使用 Amazon Bedrock Embeddings 生成向量
• BM25 关键词搜索与语义搜索结合
• 上下文检索（Contextual Retrieval）优化

模块五：高级功能

5.1 扩展思考

在 Bedrock 上使用 Claude 的扩展思考能力，适用于复杂推理任务。

5.2 视觉能力与 PDF 处理

通过 Bedrock API 使用 Claude 的多模态能力，处理图片和 PDF 文档。

5.3 提示缓存

利用 Bedrock 的提示缓存功能降低成本和延迟。

模块六：Claude Code 与 MCP

6.1 自动化调试

使用 Claude Code 在 AWS 环境中进行自动化调试和任务执行。

6.2 MCP 集成

在 Bedrock 应用中实现 MCP 协议，定义工具、资源和提示。

模块七：推理优化

• 流式输出（Streaming）配置
• Temperature 和 Top-p 参数调优
• 结构化数据提取模式
• 令牌使用优化策略

前置要求

• 熟练的 Python 编程能力
• 基本的 AWS 服务和 Amazon Bedrock 知识

适合人群

• 在 AWS 上构建 AI 应用的后端和全栈开发者
• ML 工程师和技术架构师
• DevOps 工程师

本课程由 Anthropic 官方提供，灵阙学院提供中文导读与知识扩展。完整互动课程请访问 Anthropic Academy。