考虑到法律和监管要求的实施要点
在实施 RAG 时，您需要考虑适用于您的数据和地区的法律和监管要求。
例如，我们利用 AWS 提供的安全功能来解决数据隐私和合规性问题。
此外，数据加密和访问控制经过适当配置，以最大限度地降低操作风险。
如何创建使用 Lambda 调用 Bedrock 的函数
构建利用 Amazon Bedrock 的 Lambda 函数有几个重要步骤：
首先，创建一个 Lambda 函数并编写 Python 代码。
之后，我们将进行必要的设置并构建调用Amazon Bedrock的环境。
在本节中，我们将详细讲解创建Lambda函数的具体步骤以及设计要点。
创建并初始化 Lambda 函数
要创建 Lambda 函数，请在 AWS 管理控制台中创建一个新函数。
选择Python作为运行时，并设置函数名称和执行角色。
必须授予此角色适当的 IAM 策略才能访问 Amazon Bedrock。
接下来，指定处理程序并设置环境变量以完成初始设置。
配置终端节点以调用 Amazon Bedrock
要使用 Amazon Bedrock API，您需要配置特定的端点。
端点 URL 可以在 AWS 管理控 丹麦电报数据 制台中找到，并在 Lambda 函数内的代码中使用。
该端点可以设置为环境变量，以提高代码的可维护性。
编写 Python 代码和管理依赖项
在 Lambda 函数的 Python 代码中，使用“requests”或“boto3”库来发送 API 请求。
例如，使用“boto3”您可以轻松地向 Bedrock 端点发送请求：
此外，依赖库在“requirements.txt”中描述，打包并上传到 Lambda 函数。
安全设置对于安全操作 Lambda 函数非常重要。
例如，将 IAM 策略设置为最小权限并限制不必要的访问。
我们还对请求数据进行加密，并在将敏感信息存储在环境变量中时使用 AWS KMS（密钥管理服务）来保护敏感信息。
测试和部署