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Llama2 Chat

Meta 的 Llama 2 Chat 是 Llama 2 系列大型语言模型的一部分。它在基于对话的应用程序中表现出色，参数规模范围从 70 亿到 700 亿不等。利用公共数据集和超过 100 万次人类注释，Llama Chat 提供了上下文感知的对话。

通过从公共数据源获取的 2 万亿标记进行训练，Llama-2-Chat 为深入洞察的对话提供了广泛的知识。严格的测试，包括超过 1,000 小时的红队测试和注释，确保了性能和安全性，使其成为 AI 驱动对话的可靠选择。

AWS Llama 2 模型页面和 Amazon Bedrock 用户指南包含了如何使用 AWS 托管模型的详细信息。

先决条件

请参考 Spring AI 在 Amazon Bedrock 上的文档以设置 API 访问。

添加仓库和 BOM

Spring AI 的构件发布在 Spring Milestone 和 Snapshot 仓库中。请参考仓库部分将这些仓库添加到您的构建系统中。

为了帮助依赖管理，Spring AI 提供了一个 BOM（材料清单），以确保整个项目中使用的是一致的 Spring AI 版本。请参考依赖管理部分将 Spring AI BOM 添加到您的构建系统中。

自动配置

将 spring-ai-bedrock-ai-spring-boot-starter 依赖项添加到您项目的 Maven pom.xml 文件中：

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