要创建一个使用boto3库调用AWS Redshift、Llama2和Titan模型以及Amazon Kendra向量数据库的常用功能的Python工具类，我们需要首先澄清几个点：

AWS Redshift：Redshift是AWS提供的一个完全托管的、PB级数据仓库服务，它本身并不直接提供机器学习模型。因此，我假设你可能是指AWS的某种机器学习服务（例如SageMaker）来运行Llama2和Titan模型。

Llama2和Titan模型：Llama2和Titan是大型语言模型，通常这些模型不会在AWS Redshift上运行，而是会部署在如SageMaker这样的机器学习服务上，或者使用某种服务端的API调用。

Amazon Kendra：Kendra是AWS提供的一个智能搜索服务，它支持向量数据库来加速搜索查询。

由于Llama2和Titan模型不是AWS直接提供的服务，我们需要假设它们是通过某种方式（如SageMaker端点）在AWS上部署的。以下是一个简化的工具类示例，它展示了如何使用boto3来调用SageMaker端点（假设Llama2和Titan模型部署在这里）以及使用Kendra的API。

import boto3
import json
class AWSAIAssistant:
    def __init__(self, region_name):
        self.region_name = region_name
        self.sagemaker_runtime = boto3.client('runtime.sagemaker', region_name=self.region_name)
        self.kendra = boto3.client('kendra', region_name=self.region_name)
    def invoke_sagemaker_endpoint(self, endpoint_name, input_data):
        """
        调用SageMaker端点以执行Llama2或Titan模型推理。
        
        :param endpoint_name: SageMaker端点的名称
        :param input_data: 输入数据的JSON字符串
        :return: 模型的输出
        """
        response = self.sagemaker_runtime.invoke_endpoint(
            EndpointName=endpoint_name,
            Body=input_data,
            ContentType='application/json'
        )
        return response['Body'].read().decode('utf-8')
    def query_kendra_index(self, index_id, query_text):
        """
        使用Kendra查询向量数据库。
        
        :param index_id: Kendra索引的ID
        :param query_text: 查询文本
        :return: Kendra查询结果
        """
        response = self.kendra.query(
            IndexId=index_id,
            QueryText=query_text,
            QueryResultTypeFilter='DOCUMENT'
        )
        return response
# 使用示例
ai_assistant = AWSAIAssistant('us-west-2')  # 替换为你的AWS区域
# 假设你已经有一个SageMaker端点运行Llama2或Titan模型
endpoint_name = 'your-sagemaker-endpoint-name'  # 替换为你的SageMaker端点名称
input_data = json.dumps({'text': '你的输入文本'})  # 替换为实际的输入数据
# 调用SageMaker端点进行推理
model_output = ai_assistant.invoke_sagemaker_endpoint(endpoint_name, input_data)
print("模型输出:", model_output)
# 使用Kendra查询索引
index_id = 'your-kendra-index-id'  # 替换为你的Kendra索引ID
query_text = '你的查询文本'  # 替换为实际的查询文本
kendra_response = ai_assistant.query_kendra_index(index_id, query_text)
print("Kendra查询结果:", kendra_response)

假设你已经设置好了SageMaker端点和Kendra索引。在真实的应用场景中，你可能需要处理错误、添加认证机制、优化性能以及处理更复杂的输入和输出数据。

此外，对于Llama2和Titan模型，你需要确保它们已经被正确部署在SageMaker端点上，并且你知道如何格式化输入数据以及解析输出数据。这通常涉及到对模型的具体实现和API的深入了解。

最后，请确保你已经安装了boto3库，并且你的AWS凭证已经配置好，以便boto3能够正确地与AWS服务交互。