为了在 Bedrock 中处理大型输出需求或长篇内容生成（例如生成长篇论文），请优先考虑将任务分解为可管理的部分，并利用 Bedrock 的流式传输功能。 不要在一个 API 调用中请求整个输出，而是将任务拆分为更小的块。 例如，如果生成一篇论文，请将其分为几个部分，如引言、正文段落和结论。 使用 Bedrock 的 API 参数（如 max_tokens）来控制每个请求的输出长度，确保您保持在令牌限制范围内并避免截断。 增量流式传输响应可以提高感知性能，因为用户会在模型继续处理其余部分的同时收到部分输出。 这种方法可以减少延迟并有助于避免超时，尤其是在输出非常长的情况下。
另一个关键考虑因素是错误处理和重试。 网络不稳定或服务节流会中断长时间运行的任务。 在重试失败的请求时，实施指数退避策略，并设计您的应用程序以定期保存进度。 例如，如果要生成一篇 5,000 字的论文，请将每个完成的部分存储在数据库或缓存中。 这样，如果请求在中间失败，您可以从上次保存的检查点恢复，而不是重新开始。 此外，验证模型的输出格式（例如，JSON 或纯文本）以尽早捕获解析错误。 如果使用 Bedrock 的异步推理功能，请监控处理作业的状态并稳健地处理回调响应，以确保不会丢失任何数据。
最后，通过在实际负载下测试性能和监控使用情况来优化可靠性。 例如，如果您的应用程序经常生成论文，请使用 AWS CloudWatch 跟踪 API 延迟、错误率和令牌消耗等指标。 调整诸如 temperature 之类的参数以平衡创造力与一致性——较低的值会产生更可预测的输出，这对于结构化内容非常有用。 预处理用户输入（例如，验证论文提示）也可以减少无效请求。 如果生成重复内容（例如，模板化部分），请缓存常见响应以最大程度地减少冗余模型调用。 通过结合分块、错误恢复能力和监控，您可以扩展 Bedrock 以进行大型输出，同时保持性能和可靠性。