Ottimizzare un prompt - Amazon Bedrock

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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.

Nota

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
  1. Per scoprire come scrivere un prompt in un playground di Amazon Bedrock, segui la procedura in Generare risposte nella console utilizzando i playground.

  2. Dopo aver scritto un prompt e selezionato un modello, scegli l’icona della bacchetta ( Sparkle icon representing cleaning or refreshing functionality. ). Viene visualizzata la finestra di dialogo Ottimizza il prompt e Amazon Bedrock inizia a ottimizzare il prompt.

  3. 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.

  4. Per sostituire il prompt con quello ottimizzato nel playground, scegli Usa un prompt ottimizzato. Per mantenere il prompt originale, scegli Annulla.

  5. Per inviare il prompt e generare una risposta, scegli Esegui.

Come ottimizzare un prompt in Gestione prompt
  1. Per scoprire come scrivere un prompt utilizzando Gestione prompt, segui la procedura in Creare un prompt utilizzando Gestione prompt.

  2. Dopo aver scritto un prompt e selezionato un modello, scegli ( Sparkle icon representing cleaning or refreshing functionality. ) Ottimizza nella parte superiore della casella Prompt.

  3. Quando Amazon Bedrock termina l’analisi e l’ottimizzazione del prompt, il prompt ottimizzato viene visualizzato come variante affiancata al prompt originale.

  4. 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.

    Nota

    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.

  5. 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:

  1. analyzePromptEvent— Viene visualizzato al termine dell'analisi del prompt. Contiene un messaggio che descrive l’analisi del prompt.

  2. 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