Optimizar un aviso - Amazon Bedrock

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Optimizar un aviso

Amazon Bedrock ofrece una herramienta para optimizar las solicitudes. La optimización reescribe las solicitudes para obtener resultados de inferencia más adecuados para su caso de uso. Puede elegir el modelo para el que desea optimizar la solicitud y, a continuación, generar una solicitud revisada.

Tras enviar una solicitud para optimizarla, Amazon Bedrock analiza los componentes de la solicitud. Si el análisis se realiza correctamente, reescribe el mensaje. A continuación, puede copiar y utilizar el texto de la solicitud optimizada.

nota

Para obtener los mejores resultados, recomendamos optimizar las indicaciones en inglés.

Regiones y modelos compatibles para una rápida optimización

La optimización rápida se admite en las siguientes regiones (para obtener más información sobre las regiones compatibles con Amazon Bedrock, consulte los puntos de destino y las cuotas de Amazon Bedrock):

  • Este de EE. UU. (Norte de Virginia)

  • Oeste de EE. UU. (Oregón)

  • Asia-Pacífico (Bombay)

  • Asia-Pacífico (Sídney)

  • Canadá (centro)

  • Europa (Fráncfort)

  • Europa (Irlanda)

  • Europa (Londres)

  • Europa (París)

  • América del Sur (São Paulo)

La optimización rápida es compatible con los siguientes modelos básicos (para ver qué regiones son compatibles con cada modelo, consulte): Modelos fundacionales compatibles en Amazon Bedrock

  • Amazon Nova Lite

  • Amazon Nova Micro

  • Amazon Nova Premier

  • Amazon Nova Pro

  • Amazon Titan Text G1 - Premier

  • Anthropic Claude 3 Haiku

  • Anthropic Claude 3 Opus

  • Anthropic Claude 3 Sonnet

  • Anthropic Claude 3.5 Haiku

  • Anthropic Claude 3.5 Sonnet v2

  • Anthropic Claude 3.5 Sonnet

  • Anthropic Claude 3.7 Sonnet

  • Anthropic Claude Opus 4

  • Anthropic Claude Sonnet 4

  • DeepSeek DeepSeek-R1

  • Meta Llama 3 70B Instruct

  • Meta Llama 3.1 70B Instruct

  • Meta Llama 3.2 11B Instruct

  • Meta Llama 3.3 70B Instruct

  • Meta Llama 4 Maverick 17B Instruct

  • Meta Llama 4 Scout 17B Instruct

  • Mistral AI Mistral Large (24.02)

  • Mistral AI Mistral Large (24.07)

Envíe una solicitud de optimización

Para obtener información sobre cómo optimizar una solicitud, selecciona la pestaña del método que prefieras y, a continuación, sigue estos pasos:

Console

Puede optimizar un mensaje mediante el uso de un patio de recreo o la gestión de mensajes en el AWS Management Console. Debe seleccionar un modelo antes de poder optimizar una solicitud. La solicitud está optimizada para el modelo que elija.

Para optimizar un mensaje en un patio de recreo
  1. Para aprender a escribir un mensaje en un patio de juegos de Amazon Bedrock, sigue los pasos que se indican enGeneración de respuestas en la consola mediante áreas de juego.

  2. Después de escribir un mensaje y seleccionar un modelo, elige el icono de la varita ( Sparkle icon representing cleaning or refreshing functionality. ). Se abre el cuadro de diálogo Optimizar mensaje y Amazon Bedrock comienza a optimizar el mensaje.

  3. Cuando Amazon Bedrock termine de analizar y optimizar el mensaje, podrá comparar el mensaje original uno al lado del otro con el mensaje optimizado del cuadro de diálogo.

  4. Para reemplazar su mensaje por el mensaje optimizado en el campo de juego, elija Usar mensaje optimizado. Para conservar el mensaje original, selecciona Cancelar.

  5. Para enviar la solicitud y generar una respuesta, selecciona Ejecutar.

Para optimizar un mensaje en Prompt Management
  1. Para aprender a escribir un mensaje mediante la gestión de mensajes, siga los pasos que se indican enCreación de una petición con la administración de peticiones.

  2. Después de escribir un mensaje y seleccionar un modelo, elija ( Sparkle icon representing cleaning or refreshing functionality. ) Optimizar en la parte superior del cuadro del mensaje.

  3. Cuando Amazon Bedrock termine de analizar y optimizar la solicitud, la solicitud optimizada se mostrará como una variante junto a la solicitud original.

  4. Para usar el mensaje optimizado en lugar del original, selecciona Reemplazar mensaje original. Para conservar la solicitud original, selecciona Salir de la comparación y selecciona guardar la solicitud original.

    nota

    Si tiene tres solicitudes en la vista de comparación e intenta optimizar otra, se le pedirá que anule y sustituya la solicitud original o una de las variantes.

  5. Para enviar la solicitud y generar una respuesta, selecciona Ejecutar.

API

Para optimizar una solicitud, envíe una OptimizePromptsolicitud con un punto de ejecución de Agents for Amazon Bedrock. Proporcione el mensaje para optimizar en el input objeto y especifique el modelo para el que desea optimizar en el targetModelId campo.

El flujo de respuesta devuelve los siguientes eventos:

  1. analyzePromptEvent— Aparece cuando se termina de analizar la solicitud. Contiene un mensaje que describe el análisis de la solicitud.

  2. optimizedPromptEvent— Aparece cuando la solicitud ha terminado de reescribirse. Contiene el mensaje optimizado.

Ejecute el siguiente ejemplo de código para optimizar una solicitud:

import boto3 # Set values here TARGET_MODEL_ID = "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0" # Model to optimize for. For model IDs, see https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-ids.html PROMPT = "Please summarize this text: " # Prompt to optimize def get_input(prompt): return { "textPrompt": { "text": prompt } } def handle_response_stream(response): try: event_stream = response['optimizedPrompt'] for event in event_stream: if 'optimizedPromptEvent' in event: print("========================== OPTIMIZED PROMPT ======================\n") optimized_prompt = event['optimizedPromptEvent'] print(optimized_prompt) else: print("========================= ANALYZE PROMPT =======================\n") analyze_prompt = event['analyzePromptEvent'] print(analyze_prompt) except Exception as e: raise e if __name__ == '__main__': client = boto3.client('bedrock-agent-runtime') try: response = client.optimize_prompt( input=get_input(PROMPT), targetModelId=TARGET_MODEL_ID ) print("Request ID:", response.get("ResponseMetadata").get("RequestId")) print("========================== INPUT PROMPT ======================\n") print(PROMPT) handle_response_stream(response) except Exception as e: raise e