使用Anthropic的Claude 3在Amazon

Bedrock中生成AWS CloudFormation代码的架构

关键要点

多模态能力 Claude 3可以同时分析图像和文本，带来更全面的理解。架构图转代码可以通过上传架构图生成初步的CloudFormation模板，快速原型设计。使用案例包括将白板会议转为AWS基础设施快速部署、利用网络图生成模板。最佳实践改进图表、使用多模态RAG方法提升模型性能。

在本篇文章中，我们将探讨如何利用Anthropic的Claude 3在Amazon Bedrock平台上，快速将架构设计转化为AWS CloudFormation代码。

Anthropic的Claude 3模型提供多模态能力，使其能够处理图像和文本。在图像理解方面，Claude 3可以分析视觉信息和文本数据，促使更全面的解读。例如，我们能够向模型提问“图像中有哪些物体，它们是如何相对定位的？”或询问与商业智能BI任务相关的数据，如“公司A在企业市场的2023年销售趋势是什么？”这展示了Claude 3在生成性人工智能互动中所带来的额外丰富性。

具体而言，当我们在设计AWS架构时，构建架构图可以清晰展示不同服务之间的关系与交互。借助Claude 3的图像分析能力，我们可以将架构图作为输入，生成AWS CloudFormation模板，无需手动编写代码。

从架构到代码的使用案例

以下是一些相关的使用案例：

使用案例描述将白板会议转换为AWS基础设施通过转化白板上绘制的架构图，快速生成CloudFormation模板的初步草稿。快速部署架构图使用网络上找到的架构图生成模板，可以快速尝试新设计。通过协作图表简化AWS基础设施设计在全体会议期间绘制的架构图可直接生成CloudFormation模板，促进快速协作和落实行动方案。

解决方案概述

为演示此解决方案，我们使用Streamlit提供图表和提示的接口。Amazon Bedrock调用Anthropic的Claude 3 Sonnet模型，Utilizes多模态能力，而AWS Fargate作为Web应用的计算引擎。以下图表展示了逐步流程。

工作流程包括以下步骤：

用户在Streamlit应用程序上上传架构图JPEG或PNG，调用Amazon Bedrock API，利用Claude 3 Sonnet模型生成架构的逐步解释。调用Claude 3 Sonnet模型，并使用逐步解释和少量学习fewshot learning示例生成初步的CloudFormation代码。用户通过聊天界面手动提供指示，以更新初步的CloudFormation代码。

步骤1和2在上传架构图时执行一次。要触发对AWS CloudFormation代码的更改步骤3，请从Streamlit应用程序提供更新指示。

生成的CloudFormation模板供参考，不适用于生产级应用，开发者需根据安全指南测试和验证模板。

少量提示

为了帮助Claude 3 Sonnet更好地理解CloudFormation代码的编写实践，我们使用少量提示，提供三个CloudFormation模板作为参考示例。接触多个模板将使其能够分析和学习组织模板中一致实现的结构、资源定义和参数配置等要素。以下示例可在GitHub repo中找到。

将架构转换为 AWS CloudFormation 代码，使用 Anthropic 的 Claude

此外，Claude 3 Sonnet还可以通过少量提示观察不同资源和服务在CloudFormation模板中的配置和集成方式，获取自动化部署和管理各种AWS资源的见解，如Amazon S3、AWS Lambda、Amazon DynamoDB和AWS Step Functions。

前提条件

要访问Claude 3 Sonnet基础模型，您需要通过Amazon Bedrock控制台申请访问。要查看说明，请参考管理对Amazon Bedrock基础模型的访问。在申请访问后，您可以部署以下developmentyaml CloudFormation模板来为演示提供基础设施。

使用下表可以在useast1或uswest2快速启动CloudFormation模板。

区域堆栈useast1developmentyamluswest2developmentyaml

启动模板时，可以指定所需的Amazon Bedrock模型ID。如果您希望使用不同的模型，可以在部署期间将其Amazon Bedrock模型ID作为参数传递。确保在此之前申请了对所需模型的访问权限，并确保该模型具备您特定用例所需的视觉能力。

启动CloudFormation堆栈后，前往AWS CloudFormation控制台的堆栈输出选项卡，收集Amazon CloudFront URL。在浏览器中输入该URL以查看Web应用程序。

在本文中，我们讨论了用于三个不同样本的CloudFormation模板生成。可以在GitHub repo中找到样本架构图。这些样本与少量学习示例相似，这是故意如此。作为该架构的补充，可以使用基于检索增强生成RAG的方法，从知识库检索相关CloudFormation模板以动态增强提示。

清理

要清理本演示中使用的资源，请按以下步骤操作：

在AWS CloudFormation控制台中，选择导航窗格中的堆栈。选择已部署的yaml developmentyaml堆栈，然后选择删除。

结论

通过Anthony的Claude 3 Sonnet演示的模式，开发者可以轻松将他们的架构构思转化为现实，只需勾勒出所需的云解决方案。Claude 3 Sonnet强大的图像理解能力将分析这些图图并生成CloudFormation代码，最小化初始复杂编程任务的需求。这种以视觉为驱动的方法使各种技能水平的开发者都能加速原型开发和创新。

您可以探索其他模式，例如引入RAG和代理工作流，以提升代码生成的准确性。您还可以考虑通过微调LLM实现更大的灵活性来编写CloudFormation代码。

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希望您已亲自体验到Claude 3 Sonnet的强大，现在就开始使用一些最佳实践设计您的架构图，提升原型能力。

有关额外资源，请参考以下链接： Anthropic的Claude 3视觉 Anthropic的Claude在Amazon Bedrock AWS CloudFormation用户指南 GitHub repo