详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用 Amazon Bedrock 的 Prompt Management 和 Prompt Flows 大规模评估提示
在本文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 实施自动提示评估系统，以便您可以简化提示开发流程并提高 AI 生成内容的整体质量。
来源:亚马逊云科技 _机器学习作为生成人工智能（AI）继续彻底改变每个行业，通过及时工程技术进行有效及时优化的重要性已成为有效平衡产出，响应时间和成本的关键。及时工程是指通过选择适当的单词，短语，句子，标点符号和分离器角色来有效地使用基础模型（FMS）或大型语言模型（LLMS）来为模型进行制作和优化模型的输入的实践。高质量的提示可以最大程度地提高生成AI模型的良好响应的机会。
生成人工智能优化过程的基本部分是评估，评估生成AI应用程序的评估涉及多个要素。除了对FM的最常见评估之外，及时评估是开发高质量AI驱动的解决方案的关键但经常具有挑战性的方面。许多组织都在努力在各种应用程序中始终如一地创建并有效地评估其提示，从而导致性能和用户体验不一致，以及模型的不希望的响应。
在这篇文章中，我们演示了如何使用亚马逊基石实现自动及时评估系统，以便您可以简化及时开发过程并提高AI生成的内容的整体质量。为此，我们使用Amazon Bedrock提示管理和Amazon Bedrock Press Flow进行系统地评估您的生成AI应用程序的提示。
亚马逊基岩 亚马逊基岩提示管理 亚马逊基岩提示流及时评估的重要性
在解释技术实施之前，让我们简要讨论为什么及时评估至关重要。构建和优化提示时要考虑的关键方面通常是：
质量保证 性能优化 成本效率 用户体验 llm-as-a-gudge