Otimizando Prompts LLM no Amazon Bedrock: Uma Abordagem Avançada

Otimização de Prompts LLM Revolucionada com Amazon Bedrock

Como Engenheiro de Software Sênior e Arquiteto de Soluções na AITY, acompanho de perto as inovações que simplificam o desenvolvimento e a operação de sistemas baseados em Inteligência Artificial. Hoje, estou entusiasmado em compartilhar detalhes sobre uma ferramenta recém-lançada que promete transformar a forma como interagimos com Large Language Models (LLMs) no ecossistema AWS: o Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization.

Esta nova ferramenta oferece uma capacidade poderosa para otimizar prompts para qualquer modelo disponível no Amazon Bedrock. Ela não apenas permite aprimorar o desempenho de modelos existentes, mas também facilita a migração para novos modelos, garantindo que não haja regressões em casos de uso conhecidos e melhorias em tarefas de baixo desempenho.

Recursos Chave do Advanced Prompt Optimization

O Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization foi projetado para oferecer flexibilidade e controle no ajuste fino de prompts, com as seguintes funcionalidades notáveis:

• Otimização Abrangente: Otimize prompts para qualquer modelo no Amazon Bedrock.
• Comparação Multimodelo: Compare prompts originais com otimizados em até 5 modelos simultaneamente.
• Migração e Aprimoramento: Facilite a migração para novos modelos ou melhore o desempenho dos modelos atuais.
• Suporte Multimodal: Permite otimização de prompts com inputs multimodais, incluindo arquivos PNG, JPG e PDF, ideal para análise de documentos e imagens.
• Feedback Orientado por Métricas: Opera em um loop de feedback guiado por métricas para otimizar o prompt e as respostas do modelo.
• Visibilidade de Resultados: Fornece prompts originais e finais, pontuações de avaliação, estimativas de custo e latência.

Como Funciona: Otimizando Seus Prompts

Para iniciar uma otimização, o processo é intuitivo através do console do Amazon Bedrock:

1. Selecione "Create prompt optimization" na página de Advanced Prompt Optimization.
2. Escolha até 5 modelos de inferência para otimizar seus prompts. Você pode selecionar seu modelo atual como linha de base e até quatro outros modelos para comparação ou apenas o modelo atual para otimização "antes e depois".
3. Prepare seus templates de prompt no formato JSONL. Estes devem incluir dados de entrada de usuário de exemplo, respostas de "ground truth" e uma métrica de avaliação ou orientação de reescrita. O JSONL deve ter cada objeto JSON em uma única linha.

Segue um exemplo da estrutura JSONL para o template de prompt:

{
  "version": "bedrock-2026-05-14",
  "templateId": "string",
  "promptTemplate": "string",
  "steeringCriteria": ["string"],
  "customEvaluationMetricLabel": "string",
  "customLLMJConfig": {
    "customLLMJPrompt": "string",
    "customLLMJModelId": "string"
  },
  "evaluationMetricLambdaArn": "string",
  "evaluationSamples": [
    {
      "inputVariables": [
        {
          "variableName1": "string",
          "variableName2": "string"
        }
      ],
      "referenceResponse": "string",
      "inputVariablesMultimodal": [
        {
          "Arbitrary_Name": {
            "type": "string",
            "s3Uri": "string"
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

1. Carregue os arquivos de template de prompt diretamente ou importe-os do Amazon S3, configurando também um local de saída no S3 para os resultados da otimização e dados de avaliação.
2. Ao escolher "Create optimization", o Amazon Bedrock processará automaticamente seus prompts, avaliará as respostas com a métrica fornecida e reescreverá o prompt em um loop de feedback para otimizá-lo.

Métodos de Avaliação de Prompts Flexíveis

A qualidade do prompt pode ser avaliada de três maneiras distintas, permitindo que você escolha a abordagem que melhor se adapta à sua tarefa:

• Função Lambda Personalizada: Ideal para métricas concretas como acurácia, F1-score ou correspondência de JSON estruturado. Você implanta uma função Lambda com sua lógica de pontuação Python customizada, onde a implementação compute_score compara programaticamente as saídas do modelo com as respostas de referência.
• LLM-as-a-Judge: Perfeito para tarefas abertas como sumarização, geração ou explicações de raciocínio. Você pode configurar um arquivo de configuração S3 no campo customLLMJConfig para definir métricas nomeadas com instruções estruturadas e uma escala de classificação. Um modelo julgador do Bedrock, como o Claude Sonnet 4.6 (modelo padrão e selecionável), avalia cada par prompt-resposta e retorna uma pontuação com raciocínio.
• Critérios de Direcionamento (Steering Criteria): Quando você tem qualidades desejadas (voz da marca, formato, restrições de segurança) mas não quer criar um prompt julgador completo. Você define critérios em linguagem natural no array steeringCriteria do template. Um prompt LLM-as-a-judge padrão (Anthropic Claude Sonnet 4.6) avaliará as respostas incorporando esses critérios.

Disponibilidade e Modelo de Custos

O Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization já está disponível em diversas regiões da AWS, incluindo Leste dos EUA (N. Virginia, Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia Pacífico (Mumbai, Seul, Cingapura, Sydney, Tóquio), Canadá (Central), Europa (Frankfurt, Irlanda, Londres, Zurique) e América do Sul (São Paulo).

Você será cobrado com base nos tokens de inferência do modelo Bedrock consumidos durante o processo de otimização, aplicando as mesmas taxas por token da inferência regular do Bedrock. Para mais detalhes, consulte a página de precificação do Amazon Bedrock.

Esta nova capacidade é um avanço significativo para engenheiros e arquitetos que buscam extrair o máximo de seus modelos LLM. Ao oferecer ferramentas robustas para otimização e validação, o Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization simplifica o ciclo de vida do desenvolvimento de aplicações baseadas em IA, permitindo que a AITY e seus clientes entreguem soluções mais eficientes, precisas e performáticas. Incentive a experimentação e o envio de feedback para aprimoramento contínuo.