Publicado: Mar 29, 2024
Temos o prazer de anunciar que as bases de conhecimento do Amazon Bedrock agora permitem criar solicitações personalizadas para ter maior controle sobre a personalização das respostas geradas pelo modelo de base (FM). Além disso, você pode configurar o número de passagens recuperadas, o que melhora a precisão ao fornecer contexto adicional ao FM.
Os prompts afetam significativamente a forma como os FMs processam as informações e geram respostas. Com prompts personalizados, você pode personalizar as instruções do prompt adicionando contexto, entrada do usuário ou indicador(es) de saída, para que o modelo gere respostas que correspondam melhor às suas necessidades de caso de uso. Por exemplo, você pode definir o idioma e o formato de saída (por exemplo, “Gerar a resposta em espanhol”) e economizar o esforço de configurar etapas separadas de pós-processamento e orquestração. Os prompts personalizados são um parâmetro opcional, sem os quais o prompt padrão do sistema é usado.
Além disso, os usuários agora podem controlar a quantidade de informações necessárias para gerar uma resposta final ajustando o número de passagens recuperadas. O processo de dividir textos longos de entrada em segmentos menores, ou passagens, é chamado de fragmentação. Anteriormente, ao consultar uma base de conhecimento, a API Retrieve retornava até cinco partes. As bases de conhecimento agora permitem até uma centena de blocos recuperados, permitindo uma recuperação de informações mais relevantes e abrangentes.
Esses dois recursos agora estão disponíveis nas regiões da AWS Leste dos EUA (N. da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon). Para saber mais, consulte a documentação das bases de conhecimento do Amazon Bedrock. Para começar, acesse o console do Amazon Bedrock ou utilize a API RetrieveAndGenerate e a API Retrieve.