Применение техник разработки промптов

Введение в Amazon Bedrock

Nikhil Rangarajan

Data Scientist

Обучение на примерах

Что такое обучение на примерах?
- Техника направления модели с помощью нескольких примеров в промпте
- Помогает модели выявлять закономерности и улучшать качество ответов
Ключевые преимущества:
- Снижает неоднозначность промпта
- Обеспечивает более согласованные и точные результаты

Концептуальная схема, иллюстрирующая обучение на примерах.

Обучение на примерах с моделями

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:"""

Что такое форматирование структурированного вывода?

Организует ответы модели в чётком и предсказуемом формате
Идеально подходит для задач автоматизации и извлечения данных

Управление форматом ответа

Задавайте конкретные структуры вывода
Используйте чёткие маркеры для парсинга
Определяйте ограничения формата

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]"""

Создание эффективных промптов

Сочетайте примеры с системными промптами
Используйте структурированное форматирование вместе с примерами
Комбинируйте техники для достижения лучших результатов

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"""

Давайте потренируемся!

Введение в Amazon Bedrock