Pour améliorer la précision des réponses d'une application d'IA générative qui utilise un modèle de fondation (FM) sur Amazon Bedrock, quelle est la solution la PLUS rentable ?

L'ingénierie des invites (prompt engineering) est la solution la plus rentable car elle permet d'améliorer la précision des réponses sans modifier le modèle sous-jacent. Elle consiste à optimiser les requêtes d'entrée pour guider le modèle vers des sorties plus pertinentes et précises. Le réglage fin (fine-tuning) est plus coûteux car il nécessite des données étiquetées et des ressources de calcul pour adapter le modèle. Le ré-entraînement ou l'entraînement d'un nouveau modèle à partir de zéro sont extrêmement coûteux en temps et en ressources, réservés aux cas où l'ingénierie des invites et le réglage fin sont insuffisants.