Bedrock 上的模型更新或升级，例如发布新版本的模型，会以多种方式影响性能。首先，由于底层算法或训练数据的改进，更新可能会引入输出格式、准确性或响应行为方面的更改。例如，较新的模型可能更有效地处理复杂的查询，但也可能在响应中产生略有不同的措辞或结构。此外，更新可能会影响延迟，特别是如果模型架构针对速度进行了优化或扩展以处理更大的工作负载。开发人员可能会注意到模型处理边缘案例的方式有所不同，例如模糊提示或特定领域的术语，这可能需要调整现有的集成代码。
为了适应这些变化，首先要针对您的用例全面测试更新后的模型。使用现有提示的子集运行回归测试，并比较新旧版本之间的输出。例如，如果您的应用程序依赖于响应中一致的 JSON 格式，请验证新模型是否符合相同的结构。如果更新引入了重大更改（例如，修改后的 API 参数或更改的默认行为），请相应地更新您的集成代码。例如，模型可能会从在其 API 响应中返回 text 字段转换为 content 字段，这需要调整代码以避免错误。在过渡期间监控响应时间和错误率等性能指标，并在完全迁移之前考虑 A/B 测试来评估用户影响。
最后，建立一个流程来随时了解更新。订阅 Bedrock 的发行说明或变更日志，以便提前预测更改。在 API 调用中版本固定您的模型（例如，指定 claude-3-20240229 而不是 claude-3）可确保稳定性，直到您准备好采用较新版本。如果更新显着改变了行为，请为您的团队记录更改并更新任何内部指南或提示模板。例如，如果模型开始要求对某些任务提供更明确的说明，请调整您的提示工程实践以与新行为保持一致。通过结合主动测试、版本控制和清晰的沟通，您可以最大限度地减少中断并有效地利用改进。