当客户想要迁移到新模型或只是想从当前模型中获得更好的性能时，他们会花费数天到数周的时间来优化提示并评估响应。 他们很难快速更改提示，然后对其进行测试以防止回归并改进性能不佳的任务。 这些情况需要同一个工具：一个具有内置评估功能的提示优化器。 

今天，Amazon Bedrock 推出了高级提示优化，这是一项新工具，允许客户在 Bedrock 上针对任何模型优化提示，同时将最多 5 个模型的原始提示与经过优化的提示进行比较。如果客户要迁移到新模型或者只是想在当前模型上获得更好的性能，可以使用此工具。如果他们要更改模型，可以选择当前模型作为基准，并最多选择另外 4 个模型。如果他们不想更改模型，则只需选择当前模型以查看优化前后的性能。优化器采用提示模板、示例用户输入作为变量值、可选的基准答案以及评估指标或简短的自然语言标准作为指南。它甚至兼容 jpg、png 或 PDF 等多模态输入。提示优化器根据反馈闭环机制运行，使提示和生成的模型响应朝着优化评估指标的方向迭代，并输出包含评估分数、成本估算和延迟的原始和最终提示模板。

有关区域可用性，请参阅我们的文档。有关定价，请参阅 Bedrock 定价页面。要开始使用，请使用适用于高级提示优化器的 Bedrock API 或访问 Bedrock 控制台。