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Uso de las preferencias de respuesta en el paso de conocimientos generales
Esta guía explica cómo configurar las preferencias de respuesta para refinar y optimizar sus resultados en Amazon Quick Flows, lo que proporciona flexibilidad en la optimización de la respuesta en función de los requisitos de su caso de uso específico.
Aspectos más destacados
- Selección de modelos simplificada
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Los generadores de flujos obtienen una selección de preferencias basada en los beneficios para refinar su producción, donde pueden elegir entre 2 modos: respuestas más rápidas o versatilidad y rendimiento. Esto reduce la carga cognitiva de los desarrolladores y los creadores pueden centrarse en sus objetivos en lugar de en comparar modelos técnicos.
- Selección inteligente de modelos en tiempo de ejecución
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Según sus preferencias de salida, el servicio de flujos seleccionará automáticamente el modelo más adecuado en función del tamaño del contexto en tiempo real, las tareas y los requisitos multimodales.
- Se admite la modalidad para la etapa de conocimientos generales
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Entrada: Text/document archivos, imagen o vídeo, salida: texto. Los usuarios pueden cargar hasta 50 MB de archivos de documentos, 1 GB de archivos de vídeo y 4,5 MB de archivos de imagen como entradas.
Primeros pasos: preferencias de respuesta en los flujos
Al crear flujos en Amazon Quick Flows, puede seleccionar las preferencias de respuesta para optimizar el rendimiento para su caso de uso específico. La interfaz de preferencias de respuesta le permite elegir la optimización más adecuada en función de sus requisitos de velocidad, versatilidad y rendimiento.
Para seleccionar las preferencias de respuesta:
Navegue hasta la configuración de su flujo
Agregue un paso de conocimiento general
Acceda a las opciones de preferencias de respuesta
Elija entre respuestas más rápidas o Versatilidad y rendimiento
Configure ajustes adicionales según sea necesario
Configuración de los tipos de salida: texto o imagen
Los distintos modelos de Amazon Bedrock admiten varios formatos de salida. Configure el tipo de salida en función de las necesidades de su aplicación:
Salidas de texto
Las salidas de texto están optimizadas para la generación de lenguaje natural y admiten texto estructurado y no estructurado con respuestas de longitud variable según las capacidades del modelo.
Salidas de imágenes
Las salidas de imagen proporcionan capacidades de generación de contenido visual y son compatibles con varios formatos y resoluciones de imagen, incluida la integración con indicaciones de texto para la generación de imágenes.
Configuración avanzada del modelo: Creativity Slider, Exclude y Seed
Ajuste el comportamiento del modelo mediante opciones de configuración avanzadas:
Deslizador de creatividad
El control deslizante de creatividad controla la aleatoriedad y la creatividad de los resultados del modelo. Los valores más bajos producen resultados más deterministas, mientras que los valores más altos aumentan la variabilidad y las respuestas creativas.
Excluir la configuración
La configuración de exclusión le permite especificar el contenido o los patrones que desea excluir de la salida de imágenes, lo que ayuda a mantener las pautas y restricciones de contenido con filtros personalizables en función de sus necesidades.
Configuración de semillas
La configuración de semillas permite obtener resultados reproducibles para garantizar la coherencia y las pruebas. Utilice valores iniciales específicos para generar resultados consistentes, lo que resulta útil para los flujos de trabajo de depuración y control de calidad.
Soporte multimodal mediante modelos Amazon Bedrock
Aproveche los modelos que admiten múltiples modalidades de entrada y salida:
Text-to-text: Interacciones entre modelos de lenguaje tradicionales
Text-to-image: Genera contenido visual a partir de descripciones de texto
Image-to-text: Extraer información o descripciones de las imágenes
Combinaciones multimodales: procese las entradas de texto e imagen simultáneamente
Carga de archivos con conocimientos generales
Amazon Quick Flows admite varios tipos de archivos y capacidades de procesamiento con los modelos Amazon Bedrock. Los formatos compatibles incluyen documentos, imágenes y archivos de datos estructurados con opciones de procesamiento para extraer texto, analizar contenido o generar resúmenes. Los flujos de trabajo de integración incorporan sin problemas el contenido de los archivos en las instrucciones del modelo, aunque debe consultar las restricciones de tamaño de archivo específicas del modelo.
Límite de contexto total compatible con los modelos Amazon Bedrock
Comprender las limitaciones del contexto ayuda a optimizar sus aplicaciones. Los tamaños de las ventanas de contexto varían según el tipo y la versión del modelo, por lo que debe supervisar el uso de los tokens de entrada y salida. Utilice estrategias y técnicas de optimización para trabajar dentro de los límites del contexto y, al mismo tiempo, equilibre el tamaño del contexto con la velocidad de respuesta teniendo en cuenta el rendimiento.
Nota: Si no ves las preferencias de respuesta, ponte en contacto con el administrador
Si las opciones de preferencias de respuesta no están visibles en tu interfaz:
Compruebe los permisos de usuario y los niveles de acceso
Póngase en contacto con el administrador del sistema para asegurarse de que esté habilitada la opción «Habilitar el uso del modelo básico en el paso de conocimientos generales para refinar los resultados»
Asegúrese de utilizar la última versión de la interfaz de Amazon Quick Flows
Para obtener detalles adicionales de soporte y configuración, los administradores pueden consultar la documentación completa sobre las capacidades.
