Amazon Bedrock 推出高级提示优化功能，支持模型迁移与提示调优

Amazon Bedrock推出先进提示优化功能，这是一款旨在自动化跨模型提示迁移与优化的新工具。其解决的核心问题是：当转向更新、更快或更便宜的模型时，需要手动重新调整提示词——这一过程可能耗时数天或数周。该工具采用强化学习式的反馈循环：根据用户定义的指标评估响应，重写提示词，迭代直至达到最优。单个任务最多可处理五个模型，并支持多模态输入（图像、PDF）。提供三种评估模式：用于具体指标的定制AWS Lambda函数，针对开放式任务（配有评分规则）的LLM-as-a-Judge（以大语言模型作为评判者），以及用于品牌调性或安全约束的引导规则。用户既可以从一个基准模型迁移至最多四个候选模型，也可以在同一个模型上优化提示词。输出内容包括优化后的提示词、评估分数、首个令牌生成时间（TTFT）以及成本估算。该工具可通过AWS管理控制台、API或软件开发工具包（boto3）访问。每个任务限制：10个提示词模板，每个模板100个评估样本，5个模型，每个模板20个文本变量，每个样本100个多模态文件，以及每个模板5个引导规则。可用的评判模型包括Claude Opus 4、Claude Sonnet 4.5和Claude Sonnet 4.6。