Amazon Bedrock ha lanzado recientemente una herramienta de optimización avanzada de prompts que permite a los usuarios mejorar la efectividad de sus interacciones con modelos de inteligencia artificial. Esta herramienta permite comparar hasta cinco modelos simultáneamente, facilitando tanto la migración a un nuevo modelo como la mejora del rendimiento de uno existente.
La optimización de prompts se basa en un proceso que incluye la entrada de plantillas de prompts, ejemplos de datos de usuario y métricas de evaluación. Esto permite a las empresas asegurarse de que no haya regresiones en casos de uso conocidos y mejorar en tareas que no están rindiendo adecuadamente. Además, la herramienta admite entradas multimodales, como imágenes y documentos, lo que amplía su aplicabilidad en análisis de documentos e imágenes.
Para comenzar a utilizar esta nueva funcionalidad, los usuarios deben acceder a la consola de Amazon Bedrock y seleccionar hasta cinco modelos de inferencia para optimizar sus prompts. Los usuarios pueden cargar archivos directamente o importar plantillas de prompts desde Amazon S3, donde también se almacenarán los resultados de la optimización.
El proceso de optimización se realiza mediante un bucle de retroalimentación impulsado por métricas, que evalúa las respuestas de los modelos y reescribe los prompts para maximizar su efectividad. Los resultados de la evaluación se presentan en función de la métrica proporcionada, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre sus estrategias de implementación de IA.
Con esta herramienta, Amazon Bedrock no solo facilita la migración a nuevos modelos, sino que también ofrece a las empresas la posibilidad de mejorar el rendimiento de sus modelos actuales, optimizando así su inversión en tecnología de inteligencia artificial.
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