Un'azienda ha creato un agente utilizzando Amazon Bedrock Agents e desidera aumentarne l'accuratezza fornendo esempi specifici. Quale approccio soddisfa questo requisito?

Modificare i prompt avanzati per l'agente per includere gli esempi è l'approccio corretto perché i prompt avanzati (advanced prompts) in Amazon Bedrock Agents consentono di fornire istruzioni dettagliate e, soprattutto, esempi specifici (few-shot examples) per guidare il comportamento dell'agente e migliorarne l'accuratezza. Questo è il metodo diretto per influenzare la generazione di risposte dell'agente con casi d'uso mirati. Creare un guardrail non è l'obiettivo principale per fornire esempi specifici, ma piuttosto per definire limiti di contenuto e sicurezza. Utilizzare Amazon SageMaker Ground Truth serve per l'etichettatura di dati per il training di modelli, non per istruire direttamente un agente Bedrock con esempi. Eseguire uno script in AWS Lambda per aggiungere esempi al set di dati di training non è il meccanismo standard per affinare un agente Bedrock con esempi specifici, che viene gestito tramite i prompt.