如果 Bedrock 的输出一直质量很差或不相关，首先要改进您的提示并验证其清晰度。Bedrock 的性能在很大程度上取决于输入提示的结构是否合理。例如，像“解释云计算”这样模糊的提示可能会产生通用结果，而像“列出三个用于实时数据处理的 AWS 服务，并描述它们在医疗保健中的用例”这样具体的提示则提供了明确的指导。测试提示的各种变体，以确定哪种措辞或结构会产生更好的结果。如果您使用的是像 Claude 或 Jurassic-2 这样的模型，请查看文档以获取推荐的提示格式，例如包括示例或明确的说明（例如，“用项目符号回答”或“避免技术术语”）。像提示链这样将复杂任务分解为较小、顺序提示的工具也可以通过逐步指导模型来提高输出质量。
接下来，调整模型参数并尝试不同的模型。Bedrock 提供了多个基础模型，每个模型都有独特的优势。例如，Claude 可能擅长推理任务，而 Titan 可能更适合文本摘要。测试替代模型，看看它们是否更符合您的用例。此外，温度（控制随机性）和 max_tokens（限制响应长度）等参数会显着影响输出质量。较高的温度值（例如，0.8）可能会导致富有创意但不够集中的响应，而较低的值（例如，0.2）可以使输出更具确定性。如果响应被截断，请增加 max_tokens。例如，设置 max_tokens=500 而不是 200 可确保模型有足够的空间来提供完整的答案。在像 Amazon CloudWatch 这样的工具中记录和分析这些参数调整可以帮助识别模式。
最后，验证您的数据和实现。如果您正在微调模型，请确保您的训练数据相关且格式正确。例如，在客户服务日志上训练的聊天机器人应包括各种各样的真实查询和响应。检查数据中是否存在可能导致模型泛化不佳的偏差或差距。如果使用 API，请验证预处理或后处理步骤（如修剪特殊字符或过滤响应）是否引入了错误。例如，删除 markdown 格式的脚本可能会意外删除输出的关键部分。此外，通过 AWS Health Dashboard 监控 Bedrock 的服务运行状况，以排除中断。如果所有其他方法都失败，请联系 AWS 支持，提供提示、参数和意外输出的具体示例，以进一步进行故障排除。