跳到主要内容

Amazon 捆绑包

Amazon Web Services (AWS) 提供广泛的 AI 和云服务。

Amazon Bedrock Converse

使用 Amazon Bedrock Converse API 生成文本。

输入参数

Some parameters are hidden by default in the visual editor. You can modify all parameters through the Controls in the component's header menu.

名称类型描述
input_valueString输入参数。用于文本生成的输入字符串。
system_messageString输入参数。传递给模型的系统消息。
streamBoolean输入参数。是否流式传输响应。仅在聊天中有效。默认值:false
model_idString输入参数。要使用的 Amazon Bedrock 模型。
aws_access_key_idSecretString输入参数。用于身份验证的 AWS Access Key。必填。
aws_secret_access_keySecretString输入参数。用于身份验证的 AWS Secret Key。必填。
aws_session_tokenSecretString输入参数。您的 AWS 账户会话令牌。仅在使用临时凭证时需要。
credentials_profile_nameString输入参数。要使用的 AWS 凭证配置文件的名称。如果未提供,将使用默认配置文件。
region_nameString输入参数。Bedrock 资源所在的 AWS 区域。默认值:us-east-1
endpoint_urlString输入参数。Bedrock 服务的自定义端点 URL。
temperatureFloat输入参数。控制输出的随机性。较高的值使输出更随机。默认值:0.7
max_tokensInteger输入参数。要生成的最大 token 数。默认值:4096
top_pFloat输入参数。核采样参数。控制输出的多样性。默认值:0.9
top_kInteger输入参数。限制考虑的最高概率词汇 token 的数量。注意:并非所有模型都支持 top_k。默认值:250
disable_streamingBoolean输入参数。如果为 True,则禁用流式响应。适用于批量处理。默认值:false
additional_model_fieldsDictionary输入参数。用于微调行为的额外特定于模型的参数。

Amazon Bedrock 嵌入 (Amazon Bedrock Embeddings)

Amazon Bedrock 嵌入 (Amazon Bedrock Embeddings) 组件用于从 Amazon Bedrock 加载嵌入模型。

有关在流中使用嵌入模型组件的更多信息,请参阅 嵌入模型组件

Amazon Bedrock 嵌入参数

Some parameters are hidden by default in the visual editor. You can modify all parameters through the Controls in the component's header menu.

名称类型描述
model_idString输入参数。要调用的模型 ID,例如 amazon.titan-embed-text-v1。这相当于 list-foundation-models API 中的 modelId 属性。
aws_access_key_idSecretString输入参数。用于身份验证的 AWS Access Key。
aws_secret_access_keySecretString输入参数。用于身份验证的 AWS Secret Key。
aws_session_tokenSecretString输入参数。您的 AWS 账户会话令牌。
credentials_profile_nameString输入参数。~/.aws/credentials~/.aws/config 中具有访问密钥或角色信息的 AWS 凭证配置文件的名称。
region_nameString输入参数。要使用的 AWS 区域,例如 us-west-2。如果未提供,则回退到 AWS_DEFAULT_REGION 环境变量或 ~/.aws/config 中指定的区域。
endpoint_urlString输入参数。用于设置除默认 AWS 端点以外的特定服务端点的 URL。

Amazon S3 Bucket Uploader

将数据上传到 Amazon S3 存储桶。

输入参数

Some parameters are hidden by default in the visual editor. You can modify all parameters through the Controls in the component's header menu.

名称类型描述
AWS Access Key IDSecretString输入参数。用于身份验证的 AWS Access Key ID。
AWS Secret KeySecretString输入参数。用于身份验证的 AWS Secret Key。
Bucket NameString输入参数。要上传文件的 S3 存储桶名称。
Strategy for file uploadString输入参数。文件上传策略。Store Data(默认)遍历 Data 输入,记录文件路径和文本内容,并在文件路径和文本内容均可用时将每个文件上传到指定的 S3 存储桶。Store Original File 遍历数据输入列表,从每个数据项中检索文件路径,并在文件路径可用时将文件上传到指定的 S3 存储桶,并记录正在上传的文件路径。
Data InputsData输入参数。要遍历并作为文件上传到指定 S3 存储桶的 Data 输入。
S3 PrefixString输入参数。S3 存储桶中上传文件的可选前缀(文件夹路径)。
Strip PathBoolean输入参数。上传时是否剥离文件路径。默认值:false

遗留 Amazon 组件 (Legacy Amazon components)

Legacy components are longer supported and can be removed in a future release. You can continue to use them in existing flows, but it is recommended that you replace them with supported components as soon as possible. Suggested replacements are included in the Legacy banner on components in your flows. They are also given in release notes and Langflow documentation whenever possible.

If you aren't sure how to replace a legacy component, Search for components by provider, service, or component name. The component may have been deprecated in favor of a completely new component, a similar component, or a new version of the same component in a different category.

If there is no obvious replacement, consider whether another component can be adapted to your use case. For example, many Core components provide generic functionality that can support multiple providers and use cases, such as the API Request component.

If neither of these options are viable, you could use the legacy component's code to create your own custom component, or start a discussion about the legacy component.

To discourage use of legacy components in new flows, these components are hidden by default. In the visual editor, you can click Component settings to toggle the Legacy filter.

以下 Amazon 组件处于遗留状态:

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 组件已弃用,取而代之的是 Amazon Bedrock Converse 组件,后者使用 Bedrock Converse API 进行对话处理。

要在您的流中使用 Amazon Bedrock 模型,请改用 Amazon Bedrock Converse 组件。

Search