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# Beispiele für Amazon Bedrock Runtime unter Verwendung von SDK für SAP ABAP
<a name="sap-abap_bedrock-runtime_code_examples"></a>

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe des AWS SDK für SAP ABAP mit Amazon Bedrock Runtime Aktionen ausführen und gängige Szenarien implementieren.

Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kodex finden.

**Topics**
+ [Anthropic Claude](#anthropic_claude)
+ [Stabile Diffusion](#stable_diffusion)

## Anthropic Claude
<a name="anthropic_claude"></a>

### InvokeModel
<a name="bedrock-runtime_InvokeModel_AnthropicClaude_sap-abap_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie mit der Invoke-Model-API eine Textnachricht an Anthropic Claude gesendet wird.

**SDK für SAP ABAP**  
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/bdr#code-examples) einrichten und ausführen. 
Rufen Sie das Basismodell von Anthropic Claude 2 auf, um Text zu generieren. Dieses Beispiel verwendet Funktionen von/US2/CL\$1JSON, die in einigen Versionen möglicherweise nicht verfügbar sind. NetWeaver   

```
    "Claude V2 Input Parameters should be in a format like this:
*   {
*     "prompt":"\n\nHuman:\\nTell me a joke\n\nAssistant:\n",
*     "max_tokens_to_sample":2048,
*     "temperature":0.5,
*     "top_k":250,
*     "top_p":1.0,
*     "stop_sequences":[]
*   }

    DATA: BEGIN OF ls_input,
            prompt               TYPE string,
            max_tokens_to_sample TYPE /aws1/rt_shape_integer,
            temperature          TYPE /aws1/rt_shape_float,
            top_k                TYPE /aws1/rt_shape_integer,
            top_p                TYPE /aws1/rt_shape_float,
            stop_sequences       TYPE /aws1/rt_stringtab,
          END OF ls_input.

    "Leave ls_input-stop_sequences empty.
    ls_input-prompt = |\n\nHuman:\\n{ iv_prompt }\n\nAssistant:\n|.
    ls_input-max_tokens_to_sample = 2048.
    ls_input-temperature = '0.5'.
    ls_input-top_k = 250.
    ls_input-top_p = 1.

    "Serialize into JSON with /ui2/cl_json -- this assumes SAP_UI is installed.
    DATA(lv_json) = /ui2/cl_json=>serialize(
      data = ls_input
                pretty_name   = /ui2/cl_json=>pretty_mode-low_case ).

    TRY.
        DATA(lo_response) = lo_bdr->invokemodel(
          iv_body = /aws1/cl_rt_util=>string_to_xstring( lv_json )
          iv_modelid = 'anthropic.claude-v2'
          iv_accept = 'application/json'
          iv_contenttype = 'application/json' ).

        "Claude V2 Response format will be:
*       {
*         "completion": "Knock Knock...",
*         "stop_reason": "stop_sequence"
*       }
        DATA: BEGIN OF ls_response,
                completion  TYPE string,
                stop_reason TYPE string,
              END OF ls_response.

        /ui2/cl_json=>deserialize(
          EXPORTING jsonx = lo_response->get_body( )
                    pretty_name = /ui2/cl_json=>pretty_mode-camel_case
          CHANGING  data  = ls_response ).

        DATA(lv_answer) = ls_response-completion.
      CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex).
        WRITE / lo_ex->get_text( ).
        WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|.

    ENDTRY.
```
Rufen Sie das Basismodell von Anthropic Claude 2 auf, um Text mit dem L2-High-Level-Client zu generieren.  

```
    TRY.
        DATA(lo_bdr_l2_claude) = /aws1/cl_bdr_l2_factory=>create_claude_2( lo_bdr ).
        " iv_prompt can contain a prompt like 'tell me a joke about Java programmers'.
        DATA(lv_answer) = lo_bdr_l2_claude->prompt_for_text( iv_prompt ).
      CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex).
        WRITE / lo_ex->get_text( ).
        WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|.

    ENDTRY.
```
Rufen Sie das Basismodell von Anthropic Claude 3 auf, um Text mit dem L2-High-Level-Client zu generieren.  

```
    TRY.
        " Choose a model ID from Anthropic that supports the Messages API - currently this is
        " Claude v2, Claude v3 and v3.5.  For the list of model ID, see:
        " https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-ids.html

        " for the list of models that support the Messages API see:
        " https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-anthropic-claude-messages.html
        DATA(lo_bdr_l2_claude) = /aws1/cl_bdr_l2_factory=>create_anthropic_msg_api(
          io_bdr = lo_bdr
          iv_model_id = 'anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0' ).  " choosing Claude v3 Sonnet
        " iv_prompt can contain a prompt like 'tell me a joke about Java programmers'.
        DATA(lv_answer) = lo_bdr_l2_claude->prompt_for_text( iv_prompt = iv_prompt
                                                             iv_max_tokens = 100 ).
      CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex).
        WRITE / lo_ex->get_text( ).
        WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|.

    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der API-Referenz *zum AWS SDK für SAP ABAP*. 

## Stabile Diffusion
<a name="stable_diffusion"></a>

### InvokeModel
<a name="bedrock-runtime_InvokeModel_StableDiffusion_sap-abap_topic"></a>

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie Stability.ai Stable Diffusion XL in Amazon Bedrock aufrufen, um ein Bild zu generieren.

**SDK für SAP ABAP**  
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/bdr#code-examples) einrichten und ausführen. 
Erstellen Sie ein Bild mit Stable Diffusion.  

```
    "Stable Diffusion Input Parameters should be in a format like this:
*   {
*     "text_prompts": [
*       {"text":"Draw a dolphin with a mustache"},
*       {"text":"Make it photorealistic"}
*     ],
*     "cfg_scale":10,
*     "seed":0,
*     "steps":50
*   }
    TYPES: BEGIN OF prompt_ts,
             text TYPE /aws1/rt_shape_string,
           END OF prompt_ts.

    DATA: BEGIN OF ls_input,
            text_prompts TYPE STANDARD TABLE OF prompt_ts,
            cfg_scale    TYPE /aws1/rt_shape_integer,
            seed         TYPE /aws1/rt_shape_integer,
            steps        TYPE /aws1/rt_shape_integer,
          END OF ls_input.

    APPEND VALUE prompt_ts( text = iv_prompt ) TO ls_input-text_prompts.
    ls_input-cfg_scale = 10.
    ls_input-seed = 0. "or better, choose a random integer.
    ls_input-steps = 50.

    DATA(lv_json) = /ui2/cl_json=>serialize(
      data = ls_input
                pretty_name   = /ui2/cl_json=>pretty_mode-low_case ).

    TRY.
        DATA(lo_response) = lo_bdr->invokemodel(
          iv_body = /aws1/cl_rt_util=>string_to_xstring( lv_json )
          iv_modelid = 'stability.stable-diffusion-xl-v1'
          iv_accept = 'application/json'
          iv_contenttype = 'application/json' ).

        "Stable Diffusion Result Format:
*       {
*         "result": "success",
*         "artifacts": [
*           {
*             "seed": 0,
*             "base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAgAAA....
*             "finishReason": "SUCCESS"
*           }
*         ]
*       }
        TYPES: BEGIN OF artifact_ts,
                 seed         TYPE /aws1/rt_shape_integer,
                 base64       TYPE /aws1/rt_shape_string,
                 finishreason TYPE /aws1/rt_shape_string,
               END OF artifact_ts.

        DATA: BEGIN OF ls_response,
                result    TYPE /aws1/rt_shape_string,
                artifacts TYPE STANDARD TABLE OF artifact_ts,
              END OF ls_response.

        /ui2/cl_json=>deserialize(
          EXPORTING jsonx = lo_response->get_body( )
                    pretty_name = /ui2/cl_json=>pretty_mode-camel_case
          CHANGING  data  = ls_response ).
        IF ls_response-artifacts IS NOT INITIAL.
          DATA(lv_image) = cl_http_utility=>if_http_utility~decode_x_base64( ls_response-artifacts[ 1 ]-base64 ).
        ENDIF.
      CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex).
        WRITE / lo_ex->get_text( ).
        WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|.

    ENDTRY.
```
Rufen Sie das Basismodell von Stability.ai Stable Diffusion XL auf, um Bilder mit dem L2-High-Level-Client zu generieren.  

```
    TRY.
        DATA(lo_bdr_l2_sd) = /aws1/cl_bdr_l2_factory=>create_stable_diffusion_xl_1( lo_bdr ).
        " iv_prompt contains a prompt like 'Show me a picture of a unicorn reading an enterprise financial report'.
        DATA(lv_image) = lo_bdr_l2_sd->text_to_image( iv_prompt ).
      CATCH /aws1/cx_bdraccessdeniedex INTO DATA(lo_ex).
        WRITE / lo_ex->get_text( ).
        WRITE / |Don't forget to enable model access at https://console.aws.amazon.com/bedrock/home?#/modelaccess|.

    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [InvokeModel](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*. 