Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Verwenden von Antwortpräferenzen im Schritt „Allgemeines Wissen“
In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Antwortpräferenzen konfigurieren, um Ihre Ergebnisse in Amazon Quick Flows zu verfeinern und zu optimieren. So erhalten Sie Flexibilität bei der Antwortoptimierung auf der Grundlage Ihrer spezifischen Anwendungsfallanforderungen.
Wichtigste Highlights
- Vereinfachte Modellauswahl
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Flow-Entwickler können bei der Optimierung ihrer Leistung zwischen zwei Modi wählen: Schnellere Reaktionszeiten oder Vielseitigkeit und Leistung. Dadurch wird die kognitive Belastung für Entwickler reduziert, und Entwickler können sich auf ihre Ziele konzentrieren, anstatt technische Modelle zu vergleichen.
- Intelligente Modellauswahl während der Laufzeit
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Abhängig von Ihrer Ausgabepräferenz wählt der Flows-Service automatisch das am besten geeignete Modell auf der Grundlage der Echtzeitkontextgröße, der Aufgabe und der multimodalen Anforderungen aus.
- Modalität wird für den Schritt „Allgemeinwissen“ unterstützt
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Eingabe: Text/document Dateien, Bild oder Video, Ausgabe: Text. Benutzer können bis zu 50 MB an Dokumentdateien, 1 GB an Videodateien und 4,5 MB an Bilddateien als Eingaben hochladen.
Erste Schritte: Antworteinstellungen in Flows
Beim Erstellen von Flows in Amazon Quick Flows können Sie Antwortpräferenzen auswählen, um die Leistung für Ihren speziellen Anwendungsfall zu optimieren. Die Schnittstelle für Antwortpräferenzen ermöglicht es Ihnen, basierend auf Ihren Anforderungen an Geschwindigkeit, Vielseitigkeit und Leistung die am besten geeignete Optimierung auszuwählen.
So wählen Sie Antwortpräferenzen aus:
Navigieren Sie zu Ihrer Flow-Konfiguration
Fügen Sie einen Schritt „Allgemeines Wissen“ hinzu
Greifen Sie auf die Antwortpräferenzoptionen zu
Wählen Sie zwischen Schnelleren Antworten oder Vielseitigkeit und Leistung
Konfigurieren Sie bei Bedarf zusätzliche Einstellungen
Konfiguration der Ausgabetypen: Text oder Bild
Verschiedene Amazon Bedrock-Modelle unterstützen verschiedene Ausgabeformate. Konfigurieren Sie Ihren Ausgabetyp entsprechend den Anforderungen Ihrer Anwendung:
Textausgaben
Textausgaben sind für die Generierung natürlicher Sprache optimiert und unterstützen sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Text mit Antworten variabler Länge, die auf den Modellfunktionen basieren.
Bildausgaben
Bildausgaben bieten Funktionen zur visuellen Inhaltsgenerierung mit Unterstützung für verschiedene Bildformate und Auflösungen, einschließlich der Integration mit Textanfragen zur Bilderzeugung.
Erweiterte Modelleinstellungen: Schieberegler „Kreativität“, „Ausschließen“ und „Startwert“
Optimieren Sie das Modellverhalten mithilfe erweiterter Konfigurationsoptionen:
Schieberegler Kreativität
Der Schieberegler Kreativität steuert die Zufälligkeit und Kreativität der Modellausgaben. Niedrigere Werte führen zu deterministischeren Ergebnissen, während höhere Werte die Variabilität und die kreativen Reaktionen erhöhen.
Einstellungen ausschließen
Mit den Einstellungen zum Ausschließen können Sie Inhalte oder Muster angeben, die von der Bildausgabe ausgeschlossen werden sollen. Auf diese Weise können Sie Inhaltsrichtlinien und Einschränkungen mit anpassbaren Filtern nach Ihren Anforderungen einhalten.
Schnellkonfiguration
Die Seed-Konfiguration ermöglicht reproduzierbare Ergebnisse für Tests und Konsistenz. Verwenden Sie spezifische Ausgangswerte, um konsistente Ergebnisse zu erzielen, was für Debugging- und Qualitätssicherungsworkflows nützlich ist.
Multimodalitätsunterstützung mit Amazon Bedrock-Modellen
Nutzen Sie Modelle, die mehrere Eingabe- und Ausgabemodalitäten unterstützen:
Text-to-text: Interaktionen mit traditionellen Sprachmodellen
Text-to-image: Generieren Sie visuelle Inhalte aus Textbeschreibungen
Image-to-text: Extrahieren Sie Informationen oder Beschreibungen aus Bildern
Multimodale Kombinationen: Verarbeiten Sie Text- und Bildeingaben gleichzeitig
Datei-Uploads unter Verwendung von Allgemeinwissen
Amazon Quick Flows unterstützt verschiedene Dateitypen und Verarbeitungsfunktionen mit Amazon Bedrock-Modellen. Zu den unterstützten Formaten gehören Dokumente, Bilder und strukturierte Datendateien mit Verarbeitungsoptionen zum Extrahieren von Text, Analysieren von Inhalten oder Generieren von Zusammenfassungen. Integrationsworkflows integrieren Dateiinhalte nahtlos in Modellaufforderungen. Beachten Sie dabei jedoch die modellspezifischen Dateigrößenbeschränkungen.
Für Amazon Bedrock-Modelle unterstütztes Gesamtkontextlimit
Wenn Sie die Kontextbeschränkungen verstehen, können Sie Ihre Anwendungen optimieren. Die Größe der Kontextfenster variiert je nach Modelltyp und Version. Überwachen Sie daher die Verwendung von Eingabe- und Ausgabetokens. Verwenden Sie Optimierungsstrategien und -techniken, um innerhalb der Kontextgrenzen zu arbeiten und gleichzeitig die Kontextgröße und die Reaktionsgeschwindigkeit aus Leistungsgründen in Einklang zu bringen.
Hinweis: Wenn Sie die Antworteinstellungen nicht sehen, wenden Sie sich an den Administrator
Wenn die Optionen für die Antwortpräferenzen in Ihrer Benutzeroberfläche nicht sichtbar sind:
Überprüfen Sie Ihre Benutzerberechtigungen und Zugriffsebenen
Wenden Sie sich an Ihren Systemadministrator, um sicherzustellen, dass die Option „Verwendung von Grundgesteinsmodellen im Schritt Allgemeinwissen zur Optimierung der Ausgabe aktivieren“ aktiviert ist
Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version der Amazon Quick Flows-Oberfläche verwenden
Weitere Support- und Konfigurationsdetails finden Administratoren in der umfassenden Dokumentation zu den Funktionen.
