أمازون بيدروك تقدم تحسينًا متقدمًا للبرومبت لهجرة النموذج وضبط البرومبت

تقدم Amazon Bedrock أداة جديدة تُسمى Advanced Prompt Optimization، وهي أداة مصممة لأتمتة نقل وتحسين الاستدعاءات (prompts) عبر نماذج متعددة. المشكلة التي تعالجها هي الجهد اليدوي المطلوب لإعادة ضبط الاستدعاءات عند الانتقال إلى نموذج أحدث أو أسرع أو أرخص، وهي عملية قد تستغرق أيامًا أو أسابيع. تستخدم الأداة حلقة تغذية راجعة على غرار التعلم المعزز: فهي تقيم الردود استنادًا إلى مقياس يحدده المستخدم، وتعيد كتابة الاستدعاء (prompt)، وتكرر العملية حتى الوصول إلى الخيار الأمثل. تعمل الأداة مع ما يصل إلى خمسة نماذج في مهمة واحدة، وتدعم المدخلات متعددة الوسائط (الصور، ملفات PDF). تتوفر ثلاثة أوضاع للتقييم: دالة AWS Lambda مخصصة للمقاييس الملموسة، ونموذج LLM كحكم (LLM-as-a-Judge) للمهام مفتوحة النهاية مع معيار تقييم (rubric)، ومعايير توجيه (steering criteria) لضبط صوت العلامة التجارية أو قيود السلامة. يمكن للمستخدمين إما نقل الاستدعاءات من نموذج أساسي إلى ما يصل إلى أربعة نماذج مرشحة، أو تحسين الاستدعاء على نفس النموذج. تشمل المخرجات الاستدعاءات المُحسّنة، ودرجات التقييم، ووقت أول رمز (time-to-first-token أو TTFT)، وتقديرات التكلفة. يمكن الوصول إلى الأداة عبر وحدة تحكم AWS (AWS console)، أو واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو مجموعة أدوات تطوير البرامج (SDK) (boto3). حدود كل مهمة: 10 قوالب استدعاءات (prompt templates)، و100 عينة تقييم لكل قالب، و5 نماذج، و20 متغيرًا نصيًا لكل قالب، و100 ملف متعدد الوسائط لكل عينة، و5 معايير توجيه لكل قالب. تشمل نماذج الحكم المتاحة Claude Opus 4 وClaude Sonnet 4.5 وClaude Sonnet 4.6.