Amazon Bedrock, 모델 마이그레이션 및 프롬프트 튜닝을 위한 고급 프롬프트 최적화 도구 출시

Amazon Bedrock가 Advanced Prompt Optimization을 출시했습니다. 이 새로운 도구는 여러 모델 간 프롬프트 마이그레이션과 최적화를 자동화하기 위해 설계되었습니다. 해결 대상 문제는 더 새롭고 빠르거나 저렴한 모델로 전환할 때 프롬프트를 수동으로 재조정하는 데 드는 노력으로, 이 과정은 며칠에서 몇 주가 소요될 수 있습니다. 이 도구는 강화 학습 스타일의 피드백 루프를 사용합니다. 사용자가 정의한 지표에 대해 응답을 평가하고 프롬프트를 다시 작성한 후 최적의 결과가 나올 때까지 반복합니다. 단일 작업에서 최대 5개 모델과 함께 작동하며, 멀티모달 입력(이미지, 피디에프)을 지원합니다. 세 가지 평가 모드를 사용할 수 있습니다: 구체적인 지표를 위한 커스텀 AWS Lambda 함수, 루브릭이 있는 개방형 작업을 위한 LLM-as-a-Judge, 브랜드 보이스 또는 안전 제약 조건을 위한 스티어링 기준입니다. 사용자는 기준 모델에서 최대 4개의 후보 모델로 마이그레이션하거나, 동일한 모델에서 프롬프트를 개선할 수 있습니다. 출력에는 최적화된 프롬프트, 평가 점수, 최초 토큰까지의 시간, 비용 추정치가 포함됩니다. 이 도구는 AWS 콘솔, API 또는 에스디케이(boto3)를 통해 액세스할 수 있습니다. 작업당 제한: 프롬프트 템플릿 10개, 템플릿당 평가 샘플 100개, 모델 5개, 템플릿당 텍스트 변수 20개, 샘플당 멀티모달 파일 100개, 템플릿당 스티어링 기준 5개입니다. 사용 가능한 평가 모델로는 Claude Opus 4, Claude Sonnet 4.5, Claude Sonnet 4.6이 있습니다.