bedrock-chat

在 AWS 上快速搭建基于 Claude 的聊天机器人,开箱即用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 538 🐛 待处理 135 👀 关注 22
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1324
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT-0许可证,可自行部署,无内置收费。

项目预览

bedrock-chat 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队aws-samples
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT-0许可证,可自行部署,无内置收费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT-0
主要语言TypeScript
技术栈/模型aws,bedrock,chatbot,claude,docker,fastapi,generative-ai,lambda,llm,python,react,streaming-response,websockets
GitHub 星标★ 1324
上线时间2023-08-22 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积88.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

bedrock-chat 是一个基于 AWS Bedrock 的原生聊天机器人应用,旨在帮助开发者快速构建和部署基于 Claude 等大语言模型的对话服务。它解决了在 AWS 环境中从零搭建生成式 AI 聊天界面的痛点,提供了完整的 Web 前端(React)和后端(FastAPI/Lambda)参考实现。核心能力包括:通过 Bedrock API 调用多种 LLM(如 Claude),支持流式响应(WebSocket)以提升交互体验,内置 Docker 容器化部署方案,并集成了 AWS 身份认证与权限管理。项目采用 TypeScript 和 Python 混合开发,结构清晰,适合作为企业级 AI 助手或内部知识问答系统的起点。其亮点在于深度绑定 AWS 生态,简化了与 Bedrock 的集成,同时提供了可扩展的架构,便于开发者根据需求定制模型和业务逻辑。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1324

使用教程

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:云服务 7 步

环境要求

  • 已安装 Docker 的环境
  • Node.js 运行环境(含 npm / npx)
  • 可用的 UNIX 环境(macOS / Linux / WSL)
  • 具备 Bedrock 权限的 AWS 账户,且已在目标区域开通模型访问
  • 本地磁盘空间充足(空间不足会导致 CDK bootstrap 失败)

安装与启动步骤

  1. 1开通 Bedrock 模型

    在 us-east-1 区域打开 Bedrock 的 Model access 页面,点 Manage model access,勾选计划使用的模型后 Save changes。

  2. 2克隆代码仓库

    把仓库克隆到本地,后续 CDK 命令都将在该目录及其 cdk 子目录中执行。

    git clone https://github.com/aws-samples/bedrock-chat
  3. 3安装 npm 依赖

    进入仓库的 cdk 目录,用 npm ci 按锁文件安装依赖,保证版本与项目一致。

    cd bedrock-chat
    cd cdk
    npm ci
  4. 4按需修改配置

    编辑 cdk/cdk.json,按需调整 bedrockRegion、允许访问的 IP 段、是否启用 SnapStart 等项。

  5. 5执行 CDK Bootstrap

    首次往目标区域部署前必须引导一次,用于创建 CDK 所需的基础资源。

    npx cdk bootstrap
  6. 6部署全部资源

    部署前后端及基础设施,过程会持续一段时间,完成后终端会打印各资源输出。

    npx cdk deploy --require-approval never --all
  7. 7访问 Web 应用

    在部署输出中找到 BedrockChatStack.FrontendURL,用浏览器打开这个 CloudFront 地址即可使用。

关键配置

配置项必填说明示例
bedrockRegion否Bedrock 可用的区域,注意并非所有区域都支持 Bedrockus-east-1
allowedIpV4AddressRanges否允许访问应用的 IPv4 地址范围["203.0.113.0/24"]
allowedIpV6AddressRanges否允许访问应用的 IPv6 地址范围["2001:db8::/32"]
enableLambdaSnapStart否默认 true;部署区域不支持 Python 函数 SnapStart 时设为 falsefalse
globalAvailableModels否全局控制聊天和机器人创建时下拉菜单中出现的模型["claude-v3.5-sonnet"]
logoPath否应用抽屉顶部显示图片的相对路径,位于 frontend/public 下images/logo.png

如何确认成功

部署输出中出现 BedrockChatStack.FrontendURL,浏览器打开该 CloudFront 地址能进入聊天界面即成功。

常见问题

Q:部署时 CDK bootstrap 报存储空间不足怎么办?

A:本地环境磁盘空间不足会导致引导失败,README 建议在部署前先扩容实例的卷容量再重试。

Q:部署到某些区域时 Lambda 相关资源报错?

A:这些区域不支持 Python 函数的 Lambda SnapStart,把 cdk.json 里的 enableLambdaSnapStart 改为 false 后重新部署。

Q:模型下拉菜单里看不到想用的模型?

A:先在部署区域的 Bedrock 控制台 Model access 中启用该模型,再用 globalAvailableModels 控制菜单中展示的模型。

Q:如何部署 dev、prod 等多套环境?

A:使用 parameter.ts 配合 -c envName 参数,例如 npx cdk deploy --all -c envName=dev;不指定时使用 default 环境。

注意事项

  • Bedrock 目前尚未覆盖所有区域,选择 bedrockRegion 前请确认目标区域支持所需模型。
  • 模型 ID 以 frontend/src/constants/index.ts 中的完整列表为准。
  • 同一 AWS 账号默认只能创建 100 个 Knowledge Base,可用多租户(shared)模式共享同一知识库。
  • README 未提供脱离 AWS 本地运行的方式,部署依赖真实 AWS 账户与凭证。

核心亮点

  • 原生集成 AWS Bedrock,无需自行管理模型推理基础设施
  • 提供 React 前端 + FastAPI/Lambda 后端完整参考实现,上手快
  • 支持流式响应(WebSocket),对话体验流畅

不足之处

  • 依赖 AWS 专有服务,迁移到其他云平台成本较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业快速搭建内部 AI 客服或知识问答助手
  • AWS 开发者学习 Bedrock 和生成式 AI 的最佳实践参考
  • 需要与 AWS 现有服务(如 Lambda、API Gateway)深度集成的聊天应用

替代项目

LangChain Chat、ChatGPT-Next-Web、Open WebUI

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