İsteme mühendisliği tekniklerini uygulamak

Amazon Bedrock'a Giriş

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Az örnekli öğrenme

Az örnekli öğrenme nedir?
- Modele istemde birkaç örnek vererek yönlendirme tekniği
- Modelin kalıpları çıkarmasına ve yanıt kalitesini artırmasına yardımcı olur
Temel faydalar:
- İstemdeki belirsizliği azaltır
- Daha tutarlı ve doğru çıktılar üretir

Örnekle öğrenmeyi temsil eden kavramsal diyagram.

Modellerle az örnekli öğrenme

prompt = """Here are examples of AWS service summaries:

Service: Amazon S3
Summary: Object storage service for storing and retrieving any amount of data.

Service: Amazon EC2
Summary: Virtual servers in the cloud for running applications.

Now, write a similar summary for:
Service: AWS Lambda\n\nSummary:"""

Yapılandırılmış çıktı biçimlendirme nedir?

Model yanıtlarını net ve öngörülebilir bir biçimde düzenler
Otomasyon ve veri çıkarımı için idealdir

Yanıt biçimini kontrol etme

Belirli çıktı yapıları isteyin
Ayrıştırma için net işaretleyiciler kullanın
Biçim kısıtları tanımlayın

prompt = """Analyze AWS Lambda and provide output in this format:
DESCRIPTION:[2-3 sentence description]
KEY FEATURES:
- [feature 1]
- [feature 2]
USE CASES:
1. [use case 1]
2. [use case 2]"""

Etkili istemler oluşturma

Az örnekli örnekleri sistem istemleriyle birleştirin
Örneklerle yapılandırılmış biçimlendirme kullanın
Daha iyi sonuçlar için teknikleri katmanlayın

prompt = """You are an AWS technical writer. 
Here's an example of how to document APIs:
API: GetItem
Format: - Purpose: [one line], 
- Parameters: [list], 
- Returns: [description]
Now document the following API:
API: PutItem"""

Hadi pratik yapalım!

Amazon Bedrock'a Giriş