要将 Amazon Bedrock 集成到更大的应用程序架构中，您可以使用 AWS SDK 从 AWS Lambda 函数或 API 后端调用其 API。 首先，设置一个具有必要权限来调用 Bedrock 的 Lambda 函数。 在 Lambda 代码中使用 AWS SDK（例如 Python 的 Boto3）将提示发送到 Bedrock 的基础模型并处理响应。 例如，Lambda 函数可以通过 API Gateway 接受用户的文本输入，将其传递给 Bedrock 的 Claude 模型进行总结，并返回结果。 确保 Lambda 的执行角色在其 IAM 策略中包含 bedrock:InvokeModel 权限。 这种方法非常适合事件驱动的工作流程，例如实时处理用户请求或由 S3 上传触发的批处理作业。
对于 API 后端，使用 Amazon API Gateway 创建一个 REST API，将请求转发到与 Bedrock 集成的 Lambda 函数。 配置 API Gateway 以处理身份验证、速率限制和输入验证。 例如，POST 端点可以接收包含提示的 JSON 有效负载，验证其结构，并将其转发到 Lambda 函数。 然后，Lambda 调用 Bedrock，等待响应，并返回生成的内容。 为了提高可扩展性，请考虑使用异步处理：将请求存储在 SQS 队列或 S3 中，使用 Lambda 处理它们，并通过 WebSocket 或轮询通知客户端。 这将 API 与 Bedrock 的响应时间分离，响应时间可能因模型和输入复杂性而异。
主要考虑因素包括安全性、错误处理和成本优化。 使用 HTTPS 加密 API Gateway 和 Lambda 的传输中的数据，并在需要时将 Bedrock 访问限制为特定的 IP 范围或 VPC 端点。 在 Lambda 中为瞬态 Bedrock 错误（例如，限制）实施重试，并将错误记录到 CloudWatch 以进行调试。 使用 AWS CloudTrail 监控使用情况并设置结算警报以避免意外成本，因为 Bedrock 按输入/输出令牌收费。 例如，如果您的应用程序处理大量文本，请测试不同的模型（如 Claude 与 Titan）以平衡成本和性能。 使用 Lambda 的并发控制来防止 Bedrock 使用量激增，并将频繁的请求（例如，常见的用户提示）缓存在 DynamoDB 或 ElastiCache 中以减少 API 调用。