为了从 Amazon Bedrock 的语言模型中获得可靠的结果，重点是编写清晰、具体、有足够上下文的提示，并根据输出进行迭代。首先明确定义任务。例如，不要问“解释云计算”，而是指定受众和深度：“用三段话向初级开发人员解释云计算，重点关注可扩展性和成本效益。”这减少了歧义，并将模型引导到你的目标。如果需要，包含格式要求，例如“将答案作为 JSON 对象返回，键为‘summary’和‘key_features’”以确保为 API 或下游工具提供结构化输出。
提供上下文至关重要。如果您正在生成代码，请说明编程语言、库和用例。例如，“使用 pandas 编写一个 Python 函数，用于筛选 CSV 文件中‘status’为‘active’的行。包括处理缺少文件的错误处理。”这缩小了范围并提高了相关性。您还可以在提示中包含示例。如果生成产品描述，请提供示例输入-输出对，以使模型的语气和结构保持一致（例如，“输入：具有 20 小时电池续航时间的无线耳机。输出：这些无线耳机…”）。对于复杂的任务，将其分解为多个步骤：“首先，总结用户的查询。然后，提出三个解决方案。”
迭代地测试和改进提示。从简单开始，然后根据初始输出添加约束。例如，如果像“写一篇关于 DevOps 的博客简介”这样的提示产生通用的结果，请将其修改为“写一篇关于 CI/CD 管道的 DevOps 最佳实践的技术博客简介。避免使用营销术语，并专注于自动化工具。”调整温度等参数以控制创造力与一致性。如果模型忽略特定指令，请重新措辞或添加强调：“重要提示：不要包含个人意见。”记录有问题的输出以识别模式（例如，模型经常省略错误处理）并相应地更新提示。这种试验和错误的方法有助于根据您的特定用例定制提示。