[Bug]: llama_index与Bedrock:Anthropic Claude提示问题

oyt4ldly 于 5个月前发布在其他

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错误描述：
llm = Bedrock(model="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0")
messages = [
    ChatMessage(role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"),
    ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
]
llm.chat(messages=[
    ChatMessage(role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"),
    ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
])
以上代码抛出以下错误
文件 "C:\Users\Jay\OneDrivecoding_projects\RAG_AWS_Neptune\venv\Lib\site-packages\llama_index\llms\bedrock\utils.py", line 157, in get_request_body
如果 len(prompt) > 0 and prompt[0]["role"] == "system":
~~~~~~~~~^^^^^^^^
TypeError: string indices must be integers, not 'str'
这发生在'chat'和'complete'方法上
版本
0.10.68
重现步骤：

### 安装库：

pip install llama-index-llms-bedrock
pip install llama-index
from llama_index.llms.bedrock import Bedrock
llm = Bedrock(model="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0", region_name="ap-south-1")
messages = [
    ChatMessage(role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"),
    ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
]
response=llm.chat(messages=[
    ChatMessage(role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"),
    ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
])
相关日志/回溯

* 无响应*

llama_index

来源：https://github.com/run-llama/llama_index/issues/15587

4条答案

按热度按时间

qgelzfjb1#

嘿，@jayanthma!我在这里帮助你解决任何错误、问题或贡献，当你等待人类维护者时。让我们一起解决这个问题！
你遇到的错误是由于 prompt 参数被期望为字符串，但代码试图将其作为字典列表访问。这种不匹配导致了 TypeError 。
在 llama_index.llms.bedrock.utils 中的 get_request_body 函数中，prompt 参数应该是一个字符串。对于 anthropic.claude 模型，提示应该按照以下格式进行：

"\n\nHuman: {user_message}\n\nAssistant: "

这是你可以修改代码以确保提示正确格式化的方法：

from llama_index.llms.bedrock import Bedrock
from llama_index.core.base.llms.types import ChatMessage

llm = Bedrock(model="anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0", region_name="ap-south-1")
messages = [
    ChatMessage(role="system", content="You are a pirate with a colorful personality"),
    ChatMessage(role="user", content="Tell me a story"),
]
response = llm.chat(messages=messages)

确保将 ChatMessage 对象正确传递给 llm.chat 方法。prompt 将由 get_request_body 函数内部格式化，以匹配 anthropic.claude 模型 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/tests/llms/test_bedrock.py) 的预期结构。