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Ottimizzare un prompt
Amazon Bedrock offre uno strumento per ottimizzare i prompt. L’ottimizzazione riscrive i prompt per ottenere risultati di inferenza più adatti al tuo specifico caso d’uso. È possibile scegliere il modello per cui ottimizzare il prompt e quindi generare un prompt modificato.
Dopo aver inviato un prompt per l’ottimizzazione, Amazon Bedrock analizza i componenti del prompt. Se l’analisi ha esito positivo, riscrive il prompt. È quindi possibile copiare e utilizzare il testo del prompt ottimizzato.
Per ottenere risultati ottimali, si consiglia di ottimizzare i prompt in inglese.
Regioni e modelli supportati per l’ottimizzazione dei prompt
La tabella seguente mostra il supporto del modello per l'ottimizzazione dei prompt:
| Provider |
Modello |
ID modello |
Supporto per modelli a regione singola |
| Amazon |
Nova Lite |
amazon. nova-lite-v1:0 |
ap-southeast-2
eu-west-2
us-east-1
|
| Amazon |
Nova Micro |
amazzone. nova-micro-v1:0 |
ap-southeast-2
eu-west-2
us-east-1
|
| Amazon |
Nova Premier |
amazzone. nova-premier-v1:0 |
|
| Amazon |
Nova Pro |
amazzone. nova-pro-v1:0 |
ap-southeast-2
eu-west-2
us-east-1
|
| Anthropic |
Claude 3 Haiku |
anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 |
ap-south-1
ap-southeast-2
ca-central-1
eu-central-1
eu-west-1
eu-west-2
eu-west-3
sa-east-1
us-east-1
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3 Opus |
anthropic.claude-3-opus-20240229-v 1:0 |
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3 Sonnet |
anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v 1:0 |
ap-south-1
ap-southeast-2
ca-central-1
eu-central-1
eu-west-1
eu-west-2
eu-west-3
sa-east-1
us-east-1
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3.5 Haiku |
anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0 |
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3.5 Sonetto |
anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0 |
eu-central-1
us-east-1
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3.5 Sonnet v2 |
anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 |
ap-southeast-2
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3.7 Sonnet |
anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0 |
eu-west-2
|
| Anthropic |
Claude Opus 4 |
anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0 |
|
| Anthropic |
Claude Sonnet 4 |
anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0 |
|
| DeepSeek |
DeepSeek-R1 |
deepseek.r1-v1:0 |
|
| Meta |
Llama 3 70B Instruct |
meta.llama3-70 1:0 b-instruct-v |
ap-south-1
ca-central-1
eu-west-2
us-east-1
us-west-2
|
| Meta |
Llama 3.1 70B Instruct |
meta.llama3-1-70 1:0 b-instruct-v |
us-west-2
|
| Meta |
Llama 3.2 11B Instruct |
meta.llama3-2-11 1:0 b-instruct-v |
|
| Meta |
Llama 3.3 70B Instruct |
meta.llama3-3-70 1:0 b-instruct-v |
|
| Meta |
Llama 4 Maverick 17B Instruct |
b-instruct-vmeta.llama4-maverick-17:0 |
|
| Meta |
Llama 4 Scout 17B Instruct |
b-instruct-vmeta.llama4-scout-17:0 |
|
| Mistral AI |
Mistral Large (24.02) |
mistral.mistral-large-2402-v1:0 |
ap-south-1
ap-southeast-2
ca-central-1
eu-west-1
eu-west-2
eu-west-3
sa-east-1
us-east-1
us-west-2
|
| Mistral AI |
Mistral Large (24.07) |
mistral.mistral-large-2407-v1:0 |
us-west-2
|
Inviare un prompt per l’ottimizzazione
Per scoprire come ottimizzare un prompt, scegli la scheda relativa al tuo metodo preferito, quindi segui le fasi:
- Console
-
È possibile ottimizzare un prompt utilizzando un playground o la gestione dei prompt nella Console di gestione AWS. È necessario selezionare un modello prima di ottimizzare un prompt. Il prompt viene ottimizzato per il modello scelto.
Come ottimizzare un prompt in un playground
-
Per scoprire come scrivere un prompt in un playground di Amazon Bedrock, segui la procedura in Generare risposte nella console utilizzando i playground.
-
Dopo aver scritto un prompt e selezionato un modello, scegli l’icona della bacchetta (
). Viene visualizzata la finestra di dialogo Ottimizza il prompt e Amazon Bedrock inizia a ottimizzare il prompt.
-
Quando Amazon Bedrock termina l’analisi e l’ottimizzazione del prompt, è possibile confrontare il prompt originale in modalità affiancata con il prompt ottimizzato nella finestra di dialogo.
-
Per sostituire il prompt con quello ottimizzato nel playground, scegli Usa un prompt ottimizzato. Per mantenere il prompt originale, scegli Annulla.
-
Per inviare il prompt e generare una risposta, scegli Esegui.
Come ottimizzare un prompt in Gestione prompt
-
Per scoprire come scrivere un prompt utilizzando Gestione prompt, segui la procedura in Creare un prompt utilizzando Gestione prompt.
-
Dopo aver scritto un prompt e selezionato un modello, scegli (
) Ottimizza nella parte superiore della casella Prompt.
-
Quando Amazon Bedrock termina l’analisi e l’ottimizzazione del prompt, il prompt ottimizzato viene visualizzato come variante affiancata al prompt originale.
-
Per utilizzare il prompt ottimizzato anziché quello originale, seleziona Sostituisci il prompt originale. Per mantenere il prompt originale, scegli Esci dal confronto e salva il prompt originale.
Se hai 3 prompt nella vista di confronto e cerchi di ottimizzare un altro prompt, viene chiesto di sovrascrivere e sostituire il prompt originale o una delle varianti.
-
Per inviare il prompt e generare una risposta, scegli Esegui.
- API
-
Per ottimizzare un prompt, invia una OptimizePromptrichiesta con un endpoint di runtime Agents for Amazon Bedrock. Fornisci il prompt per l’ottimizzazione nell’oggetto input e specifica il modello per l’ottimizzazione nel campo targetModelId.
Il flusso di risposta restituisce i seguenti eventi:
-
analyzePromptEvent— Viene visualizzato al termine dell'analisi del prompt. Contiene un messaggio che descrive l’analisi del prompt.
-
optimizedPromptEvent— Viene visualizzato quando il prompt ha finito di essere riscritto. Contiene il prompt ottimizzato.
Esegui il seguente esempio di codice per ottimizzare un prompt:
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