Bir şirket, Amazon Bedrock Agents kullanarak bir aracı oluşturdu ve belirli örnekler sağlayarak aracının doğruluğunu artırmak istiyor. Bu gereksinimi hangi yaklaşım karşılar?

Amazon Bedrock Agents'ta aracının doğruluğunu belirli örneklerle artırmak için en uygun yaklaşım, aracının gelişmiş istemlerini (advanced prompts) bu örnekleri içerecek şekilde değiştirmektir. Gelişmiş istemler, aracıya belirli görevleri nasıl yerine getireceği veya belirli senaryolara nasıl yanıt vereceği konusunda rehberlik eden talimatlar ve örnekler eklemenizi sağlar. Bu, aracıya doğrudan örnekler sunarak istenen davranışları öğrenmesini ve daha doğru yanıtlar üretmesini sağlar. Yanlış seçenekler: Örnekleri içeren bir guardrail oluşturmak: Guardrail'ler, modelin istenmeyen veya zararlı içerik üretmesini engellemek için kullanılır, doğruluğu artırmak için örnek tabanlı öğrenme sağlamazlar. Örnekleri etiketlemek için Amazon SageMaker Ground Truth kullanmak: Ground Truth, veri setlerini etiketlemek için kullanılır, ancak bu etiketli verileri doğrudan bir Bedrock Agent'ın davranışını iyileştirmek için kullanmanın yolu gelişmiş istemlerdir. Örnekleri eğitim veri setine ekleyen bir AWS Lambda betiği çalıştırmak: Bedrock Agents, temel modellerin ince ayarını (fine-tuning) doğrudan desteklemez. Mevcut bir temel modelin davranışını örneklerle yönlendirmenin yolu istem mühendisliğidir.