AWS SDK for Java 2.x - Amazon Bedrock

概要

AWS SDK for Java 2.x を使用して foundation models を呼び出します。クライアントを設定し、モデル固有の JSON ペイロードを構築し、エラーリカバリーを伴うストリーミング応答を処理し、RAG 用の埋め込みを作成し、生成 AI を Spring Boot アプリケーションに統合し、復元力のための指数バックオフを実装します。

使用するタイミング

• Claude、Llama、Titan、または Stable Diffusion でテキスト/画像生成を呼び出す
• BedrockClient と BedrockRuntimeClient インスタンスを設定する
• モデル固有のペイロード (Claude、Titan、Llama フォーマット) をビルドおよび解析する
• 非同期ハンドラーとエラーリカバリーを使用してリアルタイム AI 応答をストリーミングする
• 検索拡張生成 (RAG) 用の埋め込みを作成する
• 生成 AI を Spring Boot マイクロサービスに統合する
• 指数バックオフ再試行ロジックでスロットリングを処理する

クイックスタート

依存関係

<!-- Bedrock (モデル管理) -->
<dependency>
    <groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
    <artifactId>bedrock</artifactId>
</dependency>

<!-- Bedrock Runtime (モデル呼び出し) -->
<dependency>
    <groupId>software.amazon.awssdk</groupId>
    <artifactId>bedrockruntime</artifactId>
</dependency>

<!-- JSON 処理用 -->
<dependency>
    <groupId>org.json</groupId>
    <artifactId>json</artifactId>
    <version>20231013</version>
</dependency>

クライアントセットアップ

import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.bedrock.BedrockClient;
import software.amazon.awssdk.services.bedrockruntime.BedrockRuntimeClient;

// モデル管理クライアント
BedrockClient bedrockClient = BedrockClient.builder()
    .region(Region.US_EAST_1)
    .build();

// モデル呼び出しクライアント
BedrockRuntimeClient bedrockRuntimeClient = BedrockRuntimeClient.builder()
    .region(Region.US_EAST_1)
    .build();

手順

本番対応の Bedrock 統合については、以下のステップに従ってください：

1. AWS 認証情報を設定する - Bedrock 権限を持つ IAM ロールを設定する (アクセスキーは避ける)
2. モデルアクセスを有効にする - AWS コンソールで特定の foundation models へのアクセスをリクエストする
3. クライアントを初期化する - 再利用可能な BedrockClient および BedrockRuntimeClient インスタンスを作成する
4. モデルの可用性を検証する - 本番利用前に簡単な呼び出しでテストする
5. ペイロードをビルドする - 適切なフォーマットでモデル固有の JSON ペイロードを作成する
6. 応答を処理する - 応答構造を解析し、コンテンツを抽出する
7. ストリーミングを実装する - リアルタイム生成のためにレスポンスストリームハンドラーを使用する
8. エラーハンドリングを追加する - 指数バックオフを伴う再試行ロジックを実装する

検証チェックポイント: モデルアクセスと応答解析を検証するため、本番利用前に必ず簡単なプロンプト (例："Hello") でテストしてください。

例

Claude でのテキスト生成

public String generateWithClaude(BedrockRuntimeClient client, String prompt) {
    JSONObject payload = new JSONObject()
        .put("anthropic_version", "bedrock-2023-05-31")
        .put("max_tokens", 1000)
        .put("messages", new JSONObject[]{
            new JSONObject().put("role", "user").put("content", prompt)
        });

    InvokeModelResponse response = client.invokeModel(InvokeModelRequest.builder()
        .modelId("anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0")
        .body(SdkBytes.fromUtf8String(payload.toString()))
        .build());

    JSONObject responseBody = new JSONObject(response.body().asUtf8String());
    return responseBody.getJSONArray("content")
        .getJSONObject(0)
        .getString("text");
}

モデルディスカバリー

import software.amazon.awssdk.services.bedrock.model.*;

public List<FoundationModelSummary> listFoundationModels(BedrockClient bedrockClient) {
    return bedrockClient.listFoundationModels().modelSummaries();
}

マルチモデル呼び出し

public String invokeModel(BedrockRuntimeClient client, String modelId, String prompt) {
    JSONObject payload = createPayload(modelId, prompt);

    InvokeModelResponse response = client.invokeModel(request -> request
        .modelId(modelId)
        .body(SdkBytes.fromUtf8String(payload.toString())));

    return extractTextFromResponse(modelId, response.body().asUtf8String());
}

private JSONObject createPayload(String modelId, String prompt) {
    if (modelId.startsWith("anthropic.claude")) {
        return new JSONObject()
            .put("anthropic_version", "bedrock-2023-05-31")
            .put("max_tokens", 1000)
            .put("messages", new JSONObject[]{
                new JSONObject().put("role", "user").put("content", prompt)
            });
    } else if (modelId.startsWith("amazon.titan")) {
        return new JSONObject()
            .put("inputText", prompt)
            .put("textGenerationConfig", new JSONObject()
                .put("maxTokenCount", 512)
                .put("temperature", 0.7));
    } else if (modelId.startsWith("meta.llama")) {
        return new JSONObject()
            .put("prompt", "[INST] " + prompt + " [/INST]")
            .put("max_gen_len", 512)
            .put("temperature", 0.7);
    }
    throw new IllegalArgumentException("Unsupported model: " + modelId);
}

エラーハンドリングを伴うストリーミング応答

public String streamResponseWithRetry(BedrockRuntimeClient client, String modelId, String prompt, int maxRetries) {
    int attempt = 0;
    while (attempt < maxRetries) {
        try {
            JSONObject payload = createPayload(modelId, prompt);
            StringBuilder fullResponse = new StringBuilder();

            InvokeModelWithResponseStreamRequest request = InvokeModelWithResponseStreamRequest.builder()
                .modelId(modelId)
                .body(SdkBytes.fromUtf8String(payload.toString()))
                .build();

            client.invokeModelWithResponseStream(request,
                InvokeModelWithResponseStreamResponseHandler.builder()
                    .onEventStream(stream -> stream.forEach(event -> {
                        if (event instanceof PayloadPart) {
                            String chunk = ((PayloadPart) event).bytes().asUtf8String();
                            fullResponse.append(chunk);
                        }
                    }))
                    .onError(e -> System.err.println("Stream error: " + e.getMessage()))
                    .build());

            return fullResponse.toString();
        } catch (Exception e) {
            attempt++;
            if (attempt >= maxRetries) {
                throw new RuntimeException("Stream failed after " + maxRetries + " attempts", e);
            }
            try {
                Thread.sleep((long) Math.pow(2, attempt) * 1000); // 指数バックオフ
            } catch (InterruptedException ie) {
                Thread.currentThread().interrupt();
                throw new RuntimeException("Interrupted during retry", ie);
            }
        }
    }
    throw new RuntimeException("Unexpected error in streaming");
}

スロットリング用の指数バックオフ

import software.amazon.awssdk.awscore.exception.AwsServiceException;

public <T> T invokeWithRetry(Supplier<T> invocation, int maxRetries) {
    int attempt = 0;
    while (attempt < maxRetries) {
        try {
            return invocation.get();
        } catch (AwsServiceException e) {
            if (e.statusCode() == 429 || e.statusCode() >= 500) {
                attempt++;
                if (attempt >= maxRetries) throw e;
                long delayMs = Math.min(1000 * (1L << attempt) + (long) (Math.random() * 1000), 30000);
                Thread.sleep(delayMs);
            } else {
                throw e;
            }
        }
    }
    throw new IllegalStateException("Should not reach here");
}

テキスト埋め込み

public double[] createEmbeddings(BedrockRuntimeClient client, String text) {
    String modelId = "amazon.titan-embed-text-v1";

    JSONObject payload = new JSONObject().put("inputText", text);

    InvokeModelResponse response = client.invokeModel(request -> request
        .modelId(modelId)
        .body(SdkBytes.fromUtf8String(payload.toString())));

    JSONObject responseBody = new JSONObject(response.body().asUtf8String());
    JSONArray embeddingArray = responseBody.getJSONArray("embedding");

    double[] embeddings = new double[embeddingArray.length()];
    for (int i = 0; i < embeddingArray.length(); i++) {
        embeddings[i] = embeddingArray.getDouble(i);
    }
    return embeddings;
}

Spring Boot 統合

@Configuration
public class BedrockConfiguration {

    @Bean
    public BedrockClient bedrockClient() {
        return BedrockClient.builder()
            .region(Region.US_EAST_1)
            .build();
    }

    @Bean
    public BedrockRuntimeClient bedrockRuntimeClient() {
        return BedrockRuntimeClient.builder()
            .region(Region.US_EAST_1)
            .build();
    }
}

@Service
public class BedrockAIService {

    private final BedrockRuntimeClient bedrockRuntimeClient;
    private final ObjectMapper mapper;

    @Value("${bedrock.default-model-id:anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0}")
    private String defaultModelId;

    public BedrockAIService(BedrockRuntimeClient bedrockRuntimeClient, ObjectMapper mapper) {
        this.bedrockRuntimeClient = bedrockRuntimeClient;
        this.mapper = mapper;
    }

    public String generateText(String prompt) {
        Map<String, Object> payload = Map.of(
            "anthropic_version", "bedrock-2023-05-31",
            "max_tokens", 1000,
            "messages", List.of(Map.of("role", "user", "content", prompt))
        );

        InvokeModelResponse response = bedrockRuntimeClient.invokeModel(
            InvokeModelRequest.builder()
                .modelId(defaultModelId)
                .body(SdkBytes.fromUtf8String(mapper.writeValueAsString(payload)))
                .build());

        return extractText(response.body().asUtf8String());
    }
}

包括的な使用パターンについては、examples ディレクトリを参照してください。

ベストプラクティス

モデル選択

• Claude 4.5 Sonnet: 複雑な推論、分析、クリエイティブなタスク
• Claude 4.5 Haiku: リアルタイムアプリケーション向けの高速で安価
• Llama 3.1: 一般的なタスク向けのオープンソース代替
• Titan: AWS ネイティブ、シンプルなテキスト生成向けのコスト効率

パフォーマンス

• クライアントインスタンスを再利用する (リクエストごとに新しいクライアントを作成しない)
• I/O 操作には非同期クライアントを使用する
• 長い応答にはストリーミングを実装する
• foundation model リストをキャッシュする

セキュリティ

• 機密のプロンプトデータをログに出力しない
• 認証に IAM ロールを使用する
• ユーザー入力をサニタイズしてプロンプトインジェクションを防ぐ
• パブリックアプリケーションでレート制限を実装する

制約と警告

• コスト管理: Bedrock API 呼び出しはトークンごとに料金が発生します。使用状況監視と予算アラートを実装してください。
• モデルアクセス: Foundation models は AWS コンソールで有効にする必要があります。地域の可用性を確認してください。
• レート制限: スロットリングに対して指数バックオフを実装してください。モデルごとの制限を確認してください。
• ペイロードサイズ: 最大ペイロードサイズはモデルによって異なります。大規模なドキュメントにはチャンキングを使用してください。
• ストリーミングの複雑性: 部分コンテンツとエラーリカバリーを慎重に処理してください。
• データプライバシー: プロンプトと応答は AWS によってログされる可能性があります。データポリシーを確認してください。
• 認証情報: 認証情報をコードに埋め込まないでください。EC2/Lambda には IAM ロールを使用してください。

一般的なモデル ID

• Claude Sonnet 4.5: anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0
• Claude Haiku 4.5: anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0
• Llama 3.1 70B: meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0
• Titan Embeddings: amazon.titan-embed-text-v1

完全なリストについては Model Reference を参照してください。

参考資料

• Advanced Topics - マルチモデルパターン、高度なエラーハンドリング
• Model Reference - 詳細な仕様、ペイロードフォーマット
• Testing Strategies - ユニットテスト、LocalStack 統合
• AWS Bedrock User Guide
• AWS SDK Examples
• Supported Models

関連スキル

• aws-sdk-java-v2-core - AWS SDK コアパターン
• langchain4j-ai-services-patterns - LangChain4j 統合
• spring-boot-dependency-injection - Spring DI パターン