要解决格式化 Bedrock 提示时出现的问题，首先分析清晰度和结构。像许多 AI 系统一样，Bedrock 依赖于明确的指令和上下文来生成准确的响应。如果您的提示被误解，第一步是检查是否存在歧义。例如，如果您问“总结数据”，Bedrock 可能不知道您指的是哪些数据或所需的格式。相反，请指定详细信息：“以项目符号列表总结 2023 年第一季度的销售数据，重点关注区域收入增长。”使用清晰的分隔符（如三引号或章节标题）将指令与输入数据分开。例如，将您的提示构建为
Instruction: "Convert this JSON data into a CSV format."
Input data: "{...}"
这样可以减少对所提问题的困惑。此外，避免使用模糊的动词，如“处理”或“分析”，而不解释如何操作——相反，请说“提取前 5 个结果”或“计算平均值”。
接下来，迭代测试您的提示。从请求的最小版本开始，然后逐渐增加复杂性。例如，如果像“生成用于对列表进行排序的 Python 代码”这样的提示返回不正确的结果，请将其分解：首先，询问“编写一个按升序对列表进行排序的函数”，然后添加约束，如“处理重复值”或“使用归并排序算法”。对您的提示进行版本控制（例如，v1: basic sort, v2: sort with duplicates）以跟踪更改和结果。通过发送略有变化的提示来使用 A/B 测试，以查看 Bedrock 更好地处理哪种措辞。如果模型始终误解某个特定术语，请将其替换——例如，如果后者导致意外输出，则使用“转换”而不是“变换”。根据预定义的标准（例如，输出格式、JSON 中所需的键）验证响应，以确定在哪里发生误解。
最后，解决常见的陷阱。用多个任务（例如，“解析此 JSON，验证字段并记录错误”）过度加载提示可能会导致 Bedrock 优先考虑一部分而忽略其他部分。将复杂的请求拆分为顺序步骤或单独的提示。另一个问题是假设 Bedrock 了解您的特定领域的术语，而没有解释。例如，如果您问“使用 Z-score 规范化数据集”，请明确您是指每个特征的规范化还是全局计算。此外，请确保您使用的是 Bedrock 支持的格式——如果它期望用于代码生成的特定模板，请遵循该结构。对于调试，请使用 Bedrock 的日志记录或验证功能（如果可用）来跟踪提示的处理方式。如果问题仍然存在，请查阅文档以获取有关语法或约束的指导，例如字符限制或可能干扰您指令的保留关键字。