As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
Usando preferências de resposta na etapa de conhecimento geral
Este guia aborda como configurar as preferências de resposta para refinar e otimizar seus resultados no Amazon Quick Flows, oferecendo flexibilidade na otimização de respostas com base nos requisitos específicos do seu caso de uso.
Principais destaques
- Seleção simplificada de modelos
-
Os criadores de fluxo obtêm uma seleção de preferências baseada em benefícios para seu refinamento de saída, onde podem escolher entre dois modos: respostas mais rápidas ou versatilidade e desempenho. Isso reduz a carga cognitiva para que os construtores possam se concentrar em seus objetivos em vez de comparações de modelos técnicos.
- Seleção inteligente de modelos em tempo de execução
-
Dependendo da sua preferência de saída, o serviço de fluxos selecionará automaticamente o modelo mais apropriado com base no tamanho do contexto em tempo real, na tarefa e nos requisitos multimodais.
- Modalidade suportada para a etapa de conhecimento geral
-
Entrada: Text/document arquivos, imagem ou vídeo, saída: texto. Os usuários podem fazer upload de até 50 MB de arquivos de documentos, 1 GB de arquivos de vídeo e 4,5 MB de arquivos de imagem como entradas.
Introdução: preferências de resposta em fluxos
Ao criar fluxos no Amazon Quick Flows, você pode selecionar preferências de resposta para otimizar o desempenho para seu caso de uso específico. A interface de preferência de resposta permite que você escolha a otimização mais adequada com base em seus requisitos de velocidade, versatilidade e desempenho.
Para selecionar as preferências de resposta:
Navegue até sua configuração de fluxo
Adicionar uma etapa de conhecimento geral
Acesse as opções de preferência de resposta
Escolha entre respostas mais rápidas ou versatilidade e desempenho
Defina configurações adicionais conforme necessário
Configurando os tipos de saída: texto versus imagem
Diferentes modelos do Amazon Bedrock suportam vários formatos de saída. Configure seu tipo de saída com base nas necessidades do seu aplicativo:
Saídas de texto
As saídas de texto são otimizadas para geração de linguagem natural e oferecem suporte a textos estruturados e não estruturados com respostas de tamanho variável com base nos recursos do modelo.
Saídas de imagem
As saídas de imagem fornecem recursos de geração de conteúdo visual com suporte para vários formatos e resoluções de imagem, incluindo integração com solicitações de texto para geração de imagens.
Configurações avançadas do modelo: controle deslizante de criatividade, exclusão e semente
Ajuste o comportamento do modelo usando opções avançadas de configuração:
Controle deslizante de criatividade
O controle deslizante de criatividade controla a aleatoriedade e a criatividade das saídas do modelo. Valores mais baixos produzem resultados mais determinísticos, enquanto valores mais altos aumentam a variabilidade e as respostas criativas.
Excluir configurações
As configurações de exclusão permitem que você especifique conteúdo ou padrões a serem excluídos das saídas de imagem, ajudando a manter as diretrizes e restrições de conteúdo com filtragem personalizável com base em seus requisitos.
Configuração de sementes
A configuração de sementes permite saídas reproduzíveis para teste e consistência. Use valores iniciais específicos para gerar resultados consistentes, o que é útil para fluxos de trabalho de depuração e garantia de qualidade.
Suporte multimodal usando modelos Amazon Bedrock
Aproveite modelos que oferecem suporte a várias modalidades de entrada e saída:
Text-to-text: Interações do modelo de linguagem tradicional
Text-to-image: Gere conteúdo visual a partir de descrições de texto
Image-to-text: Extrair informações ou descrições de imagens
Combinações multimodais: processe entradas de texto e imagem simultaneamente
Uploads de arquivos usando conhecimentos gerais
O Amazon Quick Flows oferece suporte a vários tipos de arquivos e recursos de processamento com os modelos Amazon Bedrock. Os formatos compatíveis incluem documentos, imagens e arquivos de dados estruturados com opções de processamento para extrair texto, analisar conteúdo ou gerar resumos. Os fluxos de trabalho de integração incorporam perfeitamente o conteúdo do arquivo às solicitações do modelo, embora você deva consultar as restrições de tamanho de arquivo específicas do modelo.
Limite total de contexto suportado pelos modelos Amazon Bedrock
Compreender as limitações do contexto ajuda a otimizar seus aplicativos. Os tamanhos das janelas de contexto variam de acordo com o tipo e a versão do modelo, portanto, monitore o uso do token de entrada e saída. Use estratégias e técnicas de otimização para trabalhar dentro dos limites do contexto e, ao mesmo tempo, equilibrar o tamanho do contexto com a velocidade de resposta para considerações de desempenho.
Observação: se você não encontrar as preferências de resposta, entre em contato com o administrador
Se as opções de preferência de resposta não estiverem visíveis na sua interface:
Verifique suas permissões de usuário e níveis de acesso
Entre em contato com o administrador do sistema para garantir que a opção “Habilitar o uso do modelo básico na etapa de conhecimento geral para refinamento de saída” esteja ativada
Verifique se você está usando a versão mais recente da interface Amazon Quick Flows
Para obter detalhes adicionais de suporte e configuração, os administradores podem consultar a documentação abrangente de recursos.
