亚马逊Bedrock推出Kimi K3印度本地推理服务

pip install boto3 langchain requests

import os
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_community.llms import Bedrock

def initialize_bedrock_client(region_name="ap-south-1"):
    """
    初始化孟买或海得拉巴区域的Amazon Bedrock客户端。
    """
    try:
        client = boto3.client(
            service_name="bedrock-runtime",
            region_name=region_name
        )
        return client
    except ClientError as e:
        print(f"初始化Bedrock客户端出错: {e.response['Error']['Message']}")
        return None

def analyze_indic_document(file_path: str, native_language: str) -> str:
    """
    读取印度语言文档并使用Kimi K3提取关键见解。
    """
    # 初始化孟买区域Kimi K3的Bedrock大模型包装器
    llm = Bedrock(
        model_id="kimi.k3.v1:0",
        region_name="ap-south-1",
        model_kwargs={"temperature": 0.1, "max_tokens_to_sample": 2048}
    )
    
    prompt_template = """
    你是一位精通{language}的专家级法律和语言分析师。
    请阅读以下摘录，并用英文提供结构化摘要，
    同时突出显示任何关键的合规义务：
    
    文档内容：
    {document_text}
    
    摘要与核心见解：
    """
    
    prompt = PromptTemplate(
        input_variables=["language", "document_text"],
        template=prompt_template
    )
    
    chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
    
    # 模拟读取文档文本
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        document_text = f.read()
        
    response = chain.run(language=native_language, document_text=document_text)
    return response

if __name__ == "__main__":
    # 印地语监管文件的执行示例
    doc_path = "sample_hindi_contract.txt"
    if os.path.exists(doc_path):
        analysis = analyze_indic_document(doc_path, "Hindi")
        print("--- 文档分析结果 ---")
        print(analysis)
    else:
        print(f"未找到示例文件 {doc_path}。请提供有效路径。")