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使用Amazon Bedrock嵌入和几个弹药提示

2025年5月22日 16:43 33 Comments
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这篇文章演示了亚马逊基岩如何与用户反馈数据集结合使用，很少有射击提示，可以完善响应，以提高用户满意度。通过使用Amazon Titan Text Embeddings V2，我们证明了响应质量的统计学上显着改善，使其成为寻求准确和个性化响应的应用程序的宝贵工具。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
提高用户查询的响应质量对于AI驱动的应用程序至关重要，尤其是那些专注于用户满意度的应用程序。例如，基于人力资源聊天的助手应严格遵守公司政策并使用一定的语气做出回应。可以通过用户的反馈来纠正与此偏离的偏差。这篇文章演示了亚马逊基石如何与用户反馈数据集相结合，很少弹出的提示可以完善响应，以提高用户满意度。通过使用Amazon Titan Text Embeddings v2，我们证明了响应质量的统计学上显着改善，使其成为寻求准确和个性化响应的应用程序的宝贵工具。重点研究强调了反馈的价值和提示在完善AI响应方面的促进。人类反馈的及时优化提出了一种从用户反馈中学习的系统方法，它使用迭代的微调模型，以改善对齐和稳健性。同样，Black-Box提示优化：在没有模型培训的情况下对齐大语言模型表明，通过整合相关环境，可以提高相关的环境，从而提高了更好的推理和响应质量，从而增强了促进链条的促进链促进。在这些想法的基础上，我们的工作使用Amazon Titan Text Embeddings V2模型使用可用的用户反馈和少量提示来优化响应，从而在用户满意度方面取得了统计学上的显着改善。亚马逊基岩已经提供了自动提示优化功能，可以自动调整和优化提示，而无需其他用户输入。在这篇博客文章中，我们展示了如何使用OSS库进行基于用户反馈和少量发动提示的更自定义的优化。我们使用Amazon Bedrock开发了一种实用的解决方案，该解决方案可以自动根据用户反馈改善聊天助手响应。该解决方案使用嵌入式和很少的发动提示。为了证明解决方案的有效性，我们使用了公开使用
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