Amazon Bedrock introduce optimización avanzada de indicaciones para migración de modelos y ajuste de indicaciones

Amazon Bedrock presenta Advanced Prompt Optimization, una nueva herramienta diseñada para automatizar la migración y optimización de indicaciones en múltiples modelos. El problema que aborda es el esfuerzo manual requerido para reajustar las indicaciones al pasar a un modelo más nuevo, rápido o económico, un proceso que puede llevar días o semanas. La herramienta utiliza un bucle de retroalimentación similar al aprendizaje por refuerzo: evalúa las respuestas según una métrica definida por el usuario, reescribe la indicación e itera hasta alcanzar el óptimo. Funciona con hasta cinco modelos en un solo trabajo y admite entradas multimodales (imágenes, archivos PDF). Hay tres modos de evaluación disponibles: una función personalizada de AWS Lambda para métricas concretas, un LLM como Juez (es decir, LLM-as-a-Judge) para tareas abiertas con una rúbrica, y criterios de dirección para el tono de marca o restricciones de seguridad. Los usuarios pueden migrar desde un modelo base a hasta cuatro candidatos, o mejorar la indicación en el mismo modelo. Los resultados incluyen indicaciones optimizadas, puntuaciones de evaluación, tiempo hasta el primer token (TTFT) y estimaciones de costos. La herramienta es accesible a través de la consola de AWS, la API o el SDK (boto3). Límites por trabajo: 10 plantillas de indicaciones, 100 muestras de evaluación por plantilla, 5 modelos, 20 variables de texto por plantilla, 100 archivos multimodales por muestra y 5 criterios de dirección por plantilla. Los modelos jueces disponibles incluyen Claude Opus 4, Claude Sonnet 4.5 y Claude Sonnet 4.6.