選項 1：提供您自己的資料準備提示 - Amazon Bedrock
驗證資料集

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選項 1：提供您自己的資料準備提示

收集提示並以 .jsonl 檔案格式存放這些提示。JSONL 中的每筆記錄都必須使用下列結構。

  • 包含 schemaVersion 欄位，此欄位必須具有值 bedrock-conversion-2024。

  • [選用] 包含系統提示，此提示指出向模型指派的角色。

  • 在 messages 欄位中，包含使用者角色，其中包含提供給模型的輸入提示。

  • [選用] 在 messages 欄位中，包含內含所需回應的助理角色。

Anthropic 和 Meta Llama 模型僅支援單回合對話提示，這表示您只能有一個使用者提示。這些 Amazon Nova 模型支援多回合對話，可讓您在單一記錄中提供多個使用者和助理交換。

範例格式

{
    "schemaVersion": "bedrock-conversation-2024",
    "system": [{
        "text": "A chat between a curious User and an artificial intelligence Bot. The Bot gives helpful, detailed, and polite answers to the User's questions."
    }],
    "messages": [{
            "role": "user",
            "content": [{
                "text": "why is the sky blue"
            }]
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{
                "text": "The sky is blue because molecules in the air scatter blue light from the Sun more than other colors."
            }]
        }
    ]
}}

驗證資料集

執行蒸餾任務前，您可以使用 Python 指令碼驗證輸入資料集。