应用提示工程技术

Amazon Bedrock 入门

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

少样本学习

  • 什么是少样本学习？
    • 在提示中提供少量示例以引导模型
    • 帮助模型归纳模式并提升回答质量
  • 主要优势：
    • 降低提示歧义
    • 产出更一致、更加准确的结果

用示意图表示"以例子学习"。

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结合模型进行少样本学习

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:"""
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什么是结构化输出格式？

  • 使模型回答清晰且可预测
  • 适用于自动化与数据提取任务

DOC.png

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控制回答格式

  • 请求特定的输出结构
  • 使用清晰标记便于解析
  • 设定格式约束
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]"""
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创建高效提示

  • 将少样本示例与系统提示结合
  • 搭配示例使用结构化格式
  • 叠加多种技术以获得更佳效果
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"""
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Passons à la pratique !

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