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Otimizar um prompt
O Amazon Bedrock oferece uma ferramenta para otimizar os prompts. A otimização reescreve os prompts para gerar resultados de inferência mais adequados ao seu caso de uso. Você pode escolher o modelo para o qual deseja otimizar o prompt e, em seguida, gerar um prompt revisto.
Depois de enviar um prompt para otimização, o Amazon Bedrock analisa os componentes do prompt. Se a análise for bem-sucedida, ela reescreverá o prompt. Em seguida, você pode copiar e usar o texto do prompt otimizado.
Para obter melhores resultados, recomendamos otimizar os prompts em inglês.
Regiões e modelos compatíveis com otimização de prompts
A tabela a seguir mostra o suporte do modelo para otimização imediata:
| Fornecedor |
Modelo |
ID do modelo |
Suporte ao modelo de região única |
| Amazon |
Nova Lite |
amazônia. nova-lite-v1:0 |
ap-southeast-2
eu-west-2
us-east-1
|
| Amazon |
Nova Micro |
amazônia. nova-micro-v1:0 |
ap-southeast-2
eu-west-2
us-east-1
|
| Amazon |
Nova Premier |
amazônia. nova-premier-v1:0 |
|
| Amazon |
Nova Pro |
amazônia. 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-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 3.5 Haiku |
anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0 |
us-west-2
|
| Anthropic |
Claude 3.5 Sonnet |
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-v 1:0 |
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 |
Instrução Llama 3.2 11B |
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 1:0 |
|
| Meta |
Llama 4 Scout 17B Instruct |
b-instruct-vmeta.llama4-scout-17 1:0 |
|
| 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
|
Enviar um prompt para otimização
Para saber como otimizar um prompt, escolha a guia correspondente ao método de sua preferência e siga as etapas:
- Console
-
É possível otimizar um prompt usando um playground ou o Gerenciamento de Prompts no Console de gerenciamento da AWS. Primeiro você deve selecionar um modelo para poder otimizar um prompt. O prompt é otimizado para o modelo que você escolher.
Como otimizar um prompt em um playground
-
Para saber como escrever um prompt em um playground do Amazon Bedrock, siga as etapas em Gerar respostas no console usando playgrounds.
-
Depois de escrever um prompt e selecionar um modelo, escolha o ícone de varinha (
). A caixa de diálogo Otimizar prompt é aberta e o Amazon Bedrock começa a otimizar o prompt.
-
Quando o Amazon Bedrock terminar de analisar e otimizar o prompt, você poderá comparar o prompt original lado a lado com o prompt otimizado nessa na caixa de diálogo.
-
Para substituir o prompt pelo prompt otimizado no playground, escolha Usar prompt otimizado. Para manter o prompt original, escolha Cancelar.
-
Para enviar o prompt e gerar uma resposta, escolha Executar.
Como testar um prompt no Gerenciamento de Prompts
-
Para saber como escrever um prompt usando o Gerenciamento de Prompts, siga as etapas em Criar um prompt usando o Gerenciamento de Prompts.
-
Depois de escrever um prompt e selecionar um modelo, escolha (
) Otimizar na parte superior da caixa Prompt.
-
Quando o Amazon Bedrock termina de analisar e otimizar o prompt, o prompt otimizado é exibido como uma variante lado a lado com o prompt original.
-
Para usar o prompt otimizado em vez do original, selecione Substituir prompt original. Para manter o prompt original, selecione Sair da comparação e escolha salvar o prompt original.
Se você tiver três prompts na visualização de comparação e tentar otimizar outro prompt, será solicitado que você cancele e substitua o prompt original ou uma das variantes.
-
Para enviar o prompt e gerar uma resposta, escolha Executar.
- API
-
Para otimizar uma solicitação, envie uma OptimizePromptsolicitação com um endpoint de tempo de execução do Agents for Amazon Bedrock. Forneça o prompt a ser otimizado no objeto input e especifique o modelo a ser otimizado no campo targetModelId.
O fluxo de resposta exibe os seguintes eventos:
-
analyzePromptEvent— Aparece quando a solicitação termina de ser analisada. Contém uma mensagem que descreve a análise do prompt.
-
optimizedPromptEvent— Aparece quando o prompt termina de ser reescrito. Contém o prompt otimizado.
Execute o seguinte exemplo de código para otimizar um 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