使用提示管理建立提示

當您建立提示時，您有下列選項：

撰寫提示訊息做為 FM 的輸入，以產生輸出。
使用雙大括號在提示訊息中包含變數（如 {{variable}})，當您呼叫提示時可填入。
選擇要叫用提示的模型，或者，如果您計劃將提示與客服人員搭配使用，請將其保留為未指定。如果您選擇模型，您也可以修改要使用的推論組態。若要查看不同模型的推論參數，請參閱基礎模型的推論請求參數和回應欄位。

所有提示都支援下列基本推論參數：

maxTokens – 在產生的回應中允許的字符數目上限。
stopSequences – 停止序列的清單。停止序列是導致模型停止產生回應的字元序列。
temperature – 在產生回應時，模型選擇較高機率選項的可能性。
topP – 模型考慮用於下一個字符的最可能候選者的百分比。

如果模型支援其他推論參數，您可以將它們指定為提示的額外欄位。您可以在 JSON 物件中提供其他欄位。下列範例示範如何設定 top_k，其可在AnthropicClaude模型中使用，但不是基本推論參數。


{
    "top_k": 200
}

如需模型推論參數的相關資訊，請參閱基礎模型的推論請求參數和回應欄位。

將基礎推論參數設定為其他欄位不會覆寫您在主控台中設定的值。

如果您選擇用於提示的模型支援 Converse API （如需詳細資訊，請參閱與 Converse API 操作進行對話)，您可以在建構提示時包含下列項目：

系統提示，以向模型提供指示或內容。
先前的提示（使用者訊息）和模型回應（輔助訊息）作為模型在產生最終使用者訊息的回應時要考慮的對話歷史記錄。
（如果模型支援）模型在產生回應時使用的工具。
（如果模型支援）使用提示快取，透過快取大型或常用提示來降低成本。根據模型，您可以快取系統指示、工具和訊息（使用者和助理）。如果您的提示字首總數符合模型所需的字符數量下限，提示快取會建立提示的快取檢查點。在提示中遇到變更的變數時，提示快取會建立新的快取檢查點（如果輸入字符的數量達到模型所需的最小值）。

若要了解如何使用提示管理建立提示，請選擇您偏好方法的標籤，然後遵循以下步驟：

Console

建立提示

AWS Management Console 使用具有使用 Amazon Bedrock 主控台許可的 IAM 身分登入。然後，開啟位於 https：//https://console.aws.amazon.com/bedrock 的 Amazon Bedrock 主控台。
從左側導覽窗格中選取提示管理。然後，選擇建立提示。
提供提示的名稱和選用的描述。
若要使用客戶受管金鑰加密提示，請在 KMS 金鑰選取區段中選取自訂加密設定（進階）。如果您省略此欄位，您的提示將使用加密 AWS 受管金鑰。如需詳細資訊，請參閱 AWS KMS 金鑰。
選擇建立提示。您的提示已建立，系統會將您導向至新建立提示的提示建置器，您可以在其中設定提示。
您可以繼續下列程序來設定提示，或稍後返回提示建置器。

設定您的提示

如果您尚未在提示建置器中，請執行下列動作：
1. AWS Management Console 使用具有使用 Amazon Bedrock 主控台許可的 IAM 身分登入。然後，開啟位於 https：//https://console.aws.amazon.com/bedrock 的 Amazon Bedrock 主控台。
2. 從左側導覽窗格中選取提示管理。然後，在提示區段中選擇提示。
3. 在提示草稿區段中，選擇提示建置器中的編輯。
使用提示窗格來建構提示。在最後一個使用者訊息方塊中輸入提示。如果模型支援 Converse API 或 AnthropicClaude Messages API，您也可以包含系統提示和先前的使用者訊息，以及內容的助理訊息。

當您撰寫提示時，您可以在雙大括號中包含變數（如 {{variable}})。您包含的每個變數都會出現在測試變數區段中。
（選用）您可以透過以下方式修改提示：
- 在組態窗格中，執行下列動作：
  1. 選擇執行推論的生成式 AI 資源。
    
    注意
    如果您選擇客服人員，您只能在主控台中測試提示。若要了解如何在 API 中使用代理程式測試提示，請參閱使用提示管理測試提示。
  2. 在推論參數中，設定您要使用的推論參數。
  3. 如果模型支援推理，請開啟推理，以在回應中包含模型的推理。在推理字符中，您可以設定模型可以使用的推理字符數量。
  4. 在其他模型請求欄位中，選擇設定以指定推論參數以外的其他推論參數。
  5. 如果您選擇的模型支援工具，請選擇設定工具以搭配提示使用工具。
  6. 如果您選擇的模型支援提示快取，請選擇下列其中一個選項（可用性因模型而異）：
    
    無 – 沒有完成提示快取。
    
    工具 – 只會快取提示中的工具。
    
    工具、系統指示 – 系統會快取提示中的工具和系統指示。
    
    工具、系統指示和訊息 – 系統會快取提示中的工具、系統指示和訊息（使用者和助理）。
- 若要比較提示的不同變體，請選擇比較變體。您可以在比較頁面上執行下列動作：
  - 若要新增變體，請選擇加號。您最多可以新增三個變體。
  - 指定變體的詳細資訊後，您可以指定任何測試變數，然後選擇執行來測試變體的輸出。
  - 若要刪除變體，請選擇三個點，然後選取從比較中移除。
  - 若要取代工作草稿並離開比較模式，請選擇另存為草稿。所有其他變體都會遭到刪除。
  - 若要離開比較模式，請選擇結束比較模式。
當您完成設定提示時，您有下列選項：
- 若要儲存提示，請選擇儲存草稿。如需草稿版本的詳細資訊，請參閱使用提示管理中的版本，將提示部署到您的應用程式。
- 若要刪除提示，請選擇刪除。如需詳細資訊，請參閱在提示管理中刪除提示。
- 若要建立提示的版本，請選擇建立版本。如需提示版本控制的詳細資訊，請參閱使用提示管理中的版本，將提示部署到您的應用程式。

API

若要建立提示，請使用 Amazon Bedrock 的代理程式建置時間端點傳送 CreatePrompt 請求。

下列是必要欄位：

欄位	簡短描述
name	提示的名稱。
變體	提示的不同組態清單（請參閱下方）。
defaultVariant	預設變體的名稱。

variants 清單中的每個變體都是下列一般結構的 PromptVariant 物件：


{
        "name": "string",
        # modelId or genAiResource (see below)
        "templateType": "TEXT",
        "templateConfiguration": # see below,
        "inferenceConfiguration": {
            "text": {
                "maxTokens": int,
                "stopSequences": ["string", ...],
                "temperature": float,
                "topP": float
            }
        },
        "additionalModelRequestFields": {
            "key": "value",
            ...
        },
        "metadata": [
            {
                "key": "string",
                "value": "string"
            },
            ...
        ]
}

填寫欄位，如下所示：

name – 輸入變體的名稱。
根據要使用的模型調用資源，包含下列其中一個欄位：
- modelId – 若要指定要與提示搭配使用的基礎模型或推論設定檔，請輸入其 ARN 或 ID。
- genAiResource – 若要指定代理程式，請輸入其 ID 或 ARN。的值genAiResource是下列格式的 JSON 物件：
```
{
    "genAiResource": {
    "agent": {
        "agentIdentifier": "string"
    }   
}
```
  注意
  如果您包含 genAiResource 欄位，您只能在主控台中測試提示。若要在 API 中使用代理程式測試提示，您必須直接在InvokeAgent請求的 inputText 欄位中輸入提示的文字。
templateType – Enter TEXT或 CHAT。 CHAT 僅與支援 Converse API 的模型相容。如果您想要使用提示快取，您必須使用 CHAT 範本類型。
templateConfiguration – 值取決於您指定的範本類型：
- 如果您將指定TEXT為範本類型，則值應為 TextPromptTemplateConfiguration JSON 物件。
- 如果您將指定CHAT為範本類型，則值應為 ChatPromptTemplateConfiguration JSON 物件。
inferenceConfiguration – text 欄位對應至 PromptModelInferenceConfiguration。此欄位包含所有模型通用的推論參數。若要進一步了解推論參數，請參閱使用推論參數產生影響回應。
additionalModelRequestFields – 使用此欄位來指定特定於您正在執行推論之模型的推論參數。若要進一步了解模型特定的推論參數，請參閱基礎模型的推論請求參數和回應欄位。
中繼資料 – 要與提示變體建立關聯的中繼資料。您可以將鍵/值對附加到陣列，以使用中繼資料標記提示變體。

下列欄位為選用欄位：

欄位	使用案例
description	提供提示的描述。
clientToken	為確保 API 請求僅完成一次。如需詳細資訊，請參閱確保冪等性。
標籤	將標籤與流程建立關聯。如需詳細資訊，請參閱標記 Amazon Bedrock 資源。

回應會建立DRAFT版本，並傳回 ID 和 ARN，您可以將其做為其他提示相關 API 請求的提示識別符。

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文件慣用形式

先決條件

檢視提示的相關資訊

使用提示管理建立提示

建立提示

設定您的提示

注意

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