要调试 Amazon Bedrock 中不一致的响应，首先检查输入的可变性和模型参数。 不一致的输出通常源于输入措辞、上下文或格式的细微差异，这些差异乍一看可能并不明显。 例如，像“总结这篇文章”这样的提示可能可靠地工作，但添加一个小的细节，比如“用 100 个字总结这篇 2023 年的文章”可能会意外地改变输出结构或质量。 检查类似的输入是否具有一致的格式（例如，大写、标点符号或空格），并确保所提供的上下文（如对话历史）在请求之间是稳定的。 此外，查看诸如 temperature（控制随机性）和 max_tokens（限制响应长度）等参数。 高 temperature 值（例如，0.8）会增加创造力，但会降低可预测性，而较低的值（例如，0.2）会使输出更具确定性。
接下来，通过创建受控测试用例来隔离问题。 构建一组语义相同但措辞不同的输入对，并比较 Bedrock 的响应。 例如，同时测试“解释量子计算”和“你能描述一下量子计算是如何工作的吗？”以查看措辞是否影响输出质量。 记录完整的请求负载，包括标头、参数和确切的输入文本，以识别故障模式。 如果即使对于相同的输入，响应也不同，请考虑基础设施因素，如区域 API 端点、模型版本更新或限制限制。 例如，如果您的应用程序重试失败的请求，则受限制的请求可能会返回截断或匆忙的输出。 使用 AWS CloudWatch 指标来监控延迟和错误率，这可以揭示影响一致性的后端问题。
最后，实施防护措施和后处理。 添加验证逻辑以检查响应结构（例如，确保 JSON 输出可解析）或内容质量（例如，使用正则表达式过滤乱码）。 例如，如果对“列出三种 Python 数据类型”的响应应始终返回项目符号列表，请在将输出传递给用户之前验证输出格式。 如果不一致持续存在，请尝试 Bedrock 中提供的替代基础模型（如 Anthropic Claude 或 AI21 Labs），以查看问题是否是特定于模型的。 与 AWS 支持部门分享最小的可重现示例，包括输入文本、参数和时间戳，以帮助他们调查潜在的服务端错误。 定期更新您的集成代码以与 Bedrock 的 API 更改保持一致，因为已弃用的功能可能会随着时间的推移引入不可预测性。