要在向 Bedrock 服务发出请求时捕获和处理错误，首先在代码中使用结构化异常处理。大多数 AWS SDK（如适用于 Python/Boto3 或 JavaScript 的 AWS SDK）为 Bedrock 相关错误提供特定的异常类。将您的 Bedrock API 调用包装在 try-catch 块中以拦截异常，并检查错误类型或代码以确定原因。例如，在使用 Boto3 的 Python 中，您可以捕获 ClientError 并检查其 response 属性以获取 HTTP 状态代码或错误消息等详细信息。常见错误包括由于速率限制导致的限制 (ThrottlingException)、无效参数 (ValidationException) 或服务不可用。
接下来，实现逻辑以适当处理特定错误类型。对于瞬时错误（如限制或临时服务问题），使用带有指数退避的重试。 AWS SDK 通常包含内置的重试机制，您可以使用 Config 对象进行配置（例如，在 Boto3 中设置 max_attempts）。对于不可重试的错误（例如，无效输入），记录错误详细信息并通知用户或系统。例如，如果对 invoke_model 的请求因 ValidationException 失败，则记录无效参数并返回用户友好的消息。如果错误是由于权限引起的，请检查您的 IAM 角色策略或凭据。
最后，确保强大的日志记录和监控。记录错误代码、消息、时间戳和上下文（例如，发送到 Bedrock 的输入）以诊断问题。使用 AWS CloudWatch 跟踪错误率或限制事件等指标，并为关键故障设置警报。对于异步工作流程，请考虑使用死信队列来捕获失败的请求以供以后分析。例如，如果批量处理作业由于 ModelTimeoutException 失败，则记录错误并将任务路由到队列以进行重试。这种结构化方法确保错误是可见的、可操作的，并且对用户的干扰最小。