LLM-Nutzung mit Amazon Bedrock optimieren

Intelligentes Prompt-Routing verstehen

Das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock wurde entwickelt, um die Nutzung von LLMs zu optimieren, indem einfachere Prompts an kostengünstigere Modelle weitergeleitet werden. Dies verbessert die Leistung und reduziert gleichzeitig die Kosten. Das System verfügt über Standard-Prompt-Router für jede Modellfamilie, die eine sofortige Nutzung mit vordefinierten Konfigurationen ermöglichen, die auf bestimmte grundlegende Modelle zugeschnitten sind. Benutzer haben auch die Flexibilität, ihre eigenen Router zu konfigurieren, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Derzeit unterstützt der Dienst eine Reihe von LLM-Familien, darunter:

• Anthropic Claude Serie: Haiku, 5 v1, Haiku 3.5, Sonnet 3.5 v2
• Llama Serie: Llama 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B, und 3.3 70B
• Nova Serie: Nova Pro und Nova lite

AWS führte umfangreiche interne Tests mit proprietären und öffentlich verfügbaren Daten durch, um die Leistung des intelligenten Prompt-Routings von Amazon Bedrock zu bewerten. Zwei Schlüsselmetriken wurden verwendet:

1. Durchschnittliche Qualitätssteigerung der Antwort unter Kostenbeschränkung (ARQGC): Diese standardisierte Metrik (Bereich von 0 bis 1) bewertet die Qualität des Routers unter verschiedenen Kostenbeschränkungen, wobei 0,5 ein zufälliges Routing und 1 ein optimales Routing darstellt.
2. Kosteneinsparungen: Diese Metrik vergleicht die Kosten für die Verwendung des intelligenten Prompt-Routings mit der Verwendung des leistungsstärksten Modells in einer bestimmten Serie.
3. Latenzvorteile: Gemessen durch die durchschnittliche Zeit bis zum ersten Token (TTFT).

Die gesammelten Daten geben Einblicke in die Effektivität des intelligenten Prompt-Routings bei der Ausgewogenheit von Antwortqualität, Kosten und Latenz.

Vertiefung in den Unterschied der Antwortqualität

Die Metrik ‘Unterschied der Antwortqualität’ misst die Disparität in den Antworten zwischen einem Fallback-Modell und anderen Modellen. Ein kleinerer Wert deutet auf eine größere Ähnlichkeit in den Antworten hin, während ein größerer Wert auf signifikantere Unterschiede hindeutet. Die Wahl des Fallback-Modells ist entscheidend. Wenn beispielsweise Claude 3 Sonnet von Anthropic als Fallback-Modell verwendet wird und der Unterschied der Antwortqualität auf 10 % festgelegt ist, wählt der Router dynamisch ein LLM aus, das eine Antwortqualität innerhalb von 10 % von Claude 3 Sonnet bietet, um die Gesamtleistung zu optimieren.

Umgekehrt wählt der Router dynamisch ein LLM aus, das die Antwortqualität um mehr als 10 % im Vergleich zu Claude 3 Haiku verbessert, wenn ein kostengünstigeres Modell wie Claude 3 Haiku als Fallback-Modell verwendet wird. In Szenarien, in denen Haiku das Fallback-Modell ist, wird ein Unterschied der Antwortqualität von 10 % konfiguriert, um das gewünschte Gleichgewicht zwischen Kosten und Qualität zu erreichen.

Praktische Implementierung und Demonstration

Das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock kann über die AWS Management Console aufgerufen werden, sodass Benutzer benutzerdefinierte Router erstellen oder vorkonfigurierte Standardeinstellungen verwenden können. Um einen Prompt-Router zu konfigurieren, navigieren Sie zu Prompt-Routern in der Amazon Bedrock-Konsole und wählen Sie ‘Prompt-Router konfigurieren’ aus.

Sobald der Router konfiguriert ist, kann er im Playground innerhalb der Konsole verwendet werden. Beispielsweise kann ein 10K-Dokument von Amazon.com angehängt und spezifische Fragen zu den Vertriebskosten gestellt werden.

Durch Auswahl des Symbols ‘Router-Metriken’ können Benutzer feststellen, welches Modell die Anfrage letztendlich verarbeitet hat. In Fällen mit komplexen Fragen leitet das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock die Anfrage an ein leistungsstärkeres Modell wie Claude 3.5 Sonnet V2 weiter.

Detaillierte Erkundung der LLM-Serie

Anthropic Claude Serie

Die Anthropic Claude-Serie bietet eine Reihe von Modellen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Kostenprofilen. Das Haiku-Modell ist auf Geschwindigkeit und Effizienz ausgelegt und eignet sich daher für Aufgaben, bei denen schnelle Antworten entscheidend und die Komplexität moderat ist. Claude 3 Sonnet bietet andererseits einen ausgewogeneren Ansatz, der qualitativ hochwertige Antworten ohne die hohen Kosten der fortschrittlichsten Modelle liefert. Die verschiedenen Versionen innerhalb der Claude-Serie ermöglichen es Benutzern, ihre Auswahl basierend auf spezifischen Anwendungsanforderungen und Budgetbeschränkungen zu optimieren.

Llama Serie

Die von Meta entwickelte Llama-Serie ist bekannt für ihre Open-Source-Natur und Vielseitigkeit. Die Modelle innerhalb dieser Serie reichen von kleineren, effizienteren Modellen wie Llama 3.1 8b bis hin zu größeren, leistungsstärkeren Modellen wie Llama 3.3 70B. Diese Bandbreite ermöglicht es Benutzern, das geeignete Modell basierend auf der Komplexität der Aufgabe und den verfügbaren Rechenressourcen auszuwählen. Die Llama-Serie ist aufgrund ihrer Zugänglichkeit und der Möglichkeit, die Modelle anzupassen und zu optimieren, besonders in Forschung und Entwicklung beliebt.

Nova Serie

Die Nova-Serie umfasst Modelle wie Nova Pro und Nova Lite, die ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz bieten sollen. Nova Pro ist auf anspruchsvollere Aufgaben ausgerichtet, die ein höheres Maß an Genauigkeit und Detailgenauigkeit erfordern, während Nova Lite für eine schnellere Verarbeitung und geringere Rechenkosten optimiert ist. Diese Serie wird häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen Echtzeitreaktionen und eine effiziente Ressourcennutzung unerlässlich sind.

Benchmarking und Leistungsanalyse

Die von AWS durchgeführten Benchmark-Tests bieten wertvolle Einblicke in die Leistung des intelligenten Prompt-Routings über verschiedene Modellserien hinweg. Die ARQGC-Metrik hebt die Fähigkeit des Routers hervor, eine hohe Antwortqualität unter Einhaltung von Kostenbeschränkungen aufrechtzuerhalten. Die Metrik zu den Kosteneinsparungen demonstriert die wirtschaftlichen Vorteile der Verwendung des intelligenten Prompt-Routings im Vergleich zur ausschließlichen Verwendung der leistungsstärksten Modelle. Die TTFT-Metrik unterstreicht die Latenzvorteile und zeigt schnellere Antwortzeiten für viele Arten von Abfragen an.

Diese Benchmarks zeigen, dass intelligentes Prompt-Routing die Kosten erheblich senken und gleichzeitig eine hohe Antwortqualität aufrechterhalten und die Latenz über verschiedene Modellserien hinweg minimieren kann. Benutzern wird empfohlen, während der Konfiguration mit verschiedenen Werten für den Unterschied der Antwortqualität zu experimentieren, um die optimalen Einstellungen für ihre spezifischen Anforderungen zu ermitteln. Durch die Analyse der Antwortqualität, der Kosten und der Latenz des Routers in ihren Entwicklungsdatensätzen können Benutzer die Konfiguration optimieren, um das bestmögliche Gleichgewicht zu erzielen.

Konfigurieren des Unterschieds der Antwortqualität: Eine tiefere Analyse

Der Unterschied der Antwortqualität (Response Quality Difference, RQD) ist ein zentraler Parameter im intelligenten Prompt-Routing von Amazon Bedrock, der es Benutzern ermöglicht, das Gleichgewicht zwischen Antwortqualität und Kosteneffizienz zu optimieren. Eine niedrigere RQD-Einstellung drängt das System, Modelle zu priorisieren, die Antworten liefern, die eng an das gewählte Fallback-Modell angelehnt sind, wodurch Konsistenz und Zuverlässigkeit gewährleistet werden. Umgekehrt ermöglicht ein höherer RQD dem Router, eine größere Bandbreite an Modellen zu erkunden, wobei möglicherweise ein Teil der Qualität für Kosteneinsparungen oder Latenzverbesserungen geopfert wird.

Die Auswahl des Fallback-Modells ist entscheidend, da es als Benchmark dient, an dem andere Modelle bewertet werden. Für Szenarien, die ein Höchstmaß an Genauigkeit und Detailgenauigkeit erfordern, stellt die Auswahl eines erstklassigen Modells wie Claude 3 Sonnet als Fallback sicher, dass der Router nur Modelle berücksichtigt, die vergleichbare Ergebnisse liefern können. In Situationen, in denen die Kosten im Vordergrund stehen, kann ein sparsameres Modell wie Claude 3 Haiku als Fallback verwendet werden, sodass der Router die Effizienz optimieren und gleichzeitig akzeptable Qualitätsniveaus beibehalten kann.

Betrachten Sie ein Szenario, in dem ein Finanzinstitut LLMs verwendet, um Kundensupport zu leisten. Wenn das Institut Claude 3 Sonnet als Fallback-Modell mit einem RQD von 5 % festlegt, leitet das intelligente Prompt-Routing-System Abfragen nur an Modelle weiter, die Antworten innerhalb von 5 % der Qualität von Claude 3 Sonnet liefern. Dies stellt sicher, dass Kunden einen durchgängig hochwertigen Support erhalten, was jedoch mit höheren Kosten verbunden sein kann. Wenn das Institut stattdessen Claude 3 Haiku als Fallback mit einem RQD von 15 % festlegt, kann das System eine größere Bandbreite an Modellen untersuchen, wodurch möglicherweise Kosten gesenkt und gleichzeitig relativ genaue Antworten bereitgestellt werden.

Die Möglichkeit, den RQD basierend auf Echtzeit-Leistungsmetriken dynamisch anzupassen, verbessert die Anpassungsfähigkeit des intelligenten Prompt-Routing-Systems weiter. Durch die kontinuierliche Überwachung der Antwortqualität, der Kosten und der Latenz kann der Router den RQD automatisch anpassen, um das gewünschte Gleichgewicht zwischen diesen Faktoren aufrechtzuerhalten. Dies stellt sicher, dass das System auch dann optimiert bleibt, wenn sich Arbeitslasten und Modellkapazitäten im Laufe der Zeit weiterentwickeln.

Erweiterte Anwendungsfälle und Anpassung

Neben den Standardkonfigurationen bietet das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock erweiterte Anpassungsoptionen, um spezifische Anwendungsfälle abzudecken. Benutzer können benutzerdefinierte Routing-Regeln basierend auf Faktoren wie der Komplexität der Abfrage, der Sensibilität der Daten oder der gewünschten Antwortzeit definieren. Dies ermöglicht eine granulare Steuerung der Verarbeitung von Prompts, wodurch sichergestellt wird, dass für jede Aufgabe immer die am besten geeigneten Modelle verwendet werden.

Beispielsweise könnte ein Gesundheitsdienstleister benutzerdefinierte Routing-Regeln konfigurieren, um sicherzustellen, dass sensible Patientendaten immer von Modellen verarbeitet werden, die den HIPAA-Bestimmungen entsprechen. In ähnlicher Weise könnte eine Anwaltskanzlei Modelle priorisieren, die für ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Verarbeitung kritischer Rechtsdokumente bekannt sind.

Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Metriken in das intelligente Prompt-Routing-System zu integrieren, verbessert dessen Anpassungsfähigkeit weiter. Benutzer können ihre eigenen Metriken definieren, um bestimmte Aspekte der Antwortqualität zu messen, z. B. Stimmungsanalyse, faktische Genauigkeit oder Kohärenz. Durch die Einbeziehung dieser benutzerdefinierten Metriken in die Routing-Regeln kann das System für die spezifischen Anforderungen jeder Anwendung optimiert werden.

Anwendungsfälle und Erfolgsgeschichten aus der Praxis

Mehrere Organisationen haben das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock bereits erfolgreich implementiert, um ihre LLM-Nutzung zu optimieren. Ein führendes E-Commerce-Unternehmen hat das System beispielsweise verwendet, um seine LLM-Kosten um 30 % zu senken und gleichzeitig ein hohes Maß an Kundenzufriedenheit aufrechtzuerhalten. Durch das Weiterleiten einfacher Kundenanfragen an kostengünstigere Modelle und das Reservieren der leistungsstärkeren Modelle für komplexe Probleme hat das Unternehmen seine betriebliche Effizienz erheblich verbessert.

Eine weitere Erfolgsgeschichte stammt von einem großen Finanzdienstleistungsunternehmen, das intelligentes Prompt-Routing verwendet hat, um seine Betrugserkennungsfähigkeiten zu verbessern. Durch die Integration benutzerdefinierter Metriken in die Routing-Regeln konnte das Unternehmen Modelle priorisieren, die besonders geschickt darin sind, betrügerische Transaktionen zu identifizieren. Dies hat zu einer deutlichen Reduzierung der Betrugsverluste und einer Verbesserung der Gesamtsicherheit geführt.

Diese Beispiele demonstrieren die greifbaren Vorteile des intelligenten Prompt-Routings von Amazon Bedrock und unterstreichen sein Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Organisationen LLMs verwenden. Durch die Bereitstellung einer flexiblen, kostengünstigen und leistungsstarken Lösung ermöglicht das System Unternehmen, das volle Potenzial von LLMs auszuschöpfen und gleichzeitig die Kosten effektiv zu verwalten.

Navigieren in der AWS Management Console für das Prompt-Routing

Die AWS Management Console bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Konfigurieren und Verwalten des intelligenten Prompt-Routings von Amazon Bedrock. Um zu beginnen, navigieren Sie zum Amazon Bedrock-Dienst in der AWS Console und wählen Sie im Navigationsbereich ‘Prompt-Router’ aus.

Von dort aus können Sie einen neuen Prompt-Router erstellen oder einen vorhandenen ändern. Wenn Sie einen neuen Router erstellen, müssen Sie das Fallback-Modell, den Unterschied der Antwortqualität und alle benutzerdefinierten Routing-Regeln angeben. Die Konsole bietet detaillierte Anleitungen und Tooltips, die Ihnen bei der Konfiguration dieser Einstellungen helfen.

Sobald der Router konfiguriert ist, können Sie ihn mit dem Playground in der Konsole testen. Hängen Sie einfach ein Dokument an oder geben Sie eine Abfrage ein und beobachten Sie, welches Modell vom Router ausgewählt wird. Das Symbol ‘Router-Metriken’ bietet detaillierte Informationen über die Routing-Entscheidung, einschließlich Antwortqualität, Kosten und Latenz.

Die AWS Management Console bietet auch umfassende Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen, mit denen Sie die Leistung Ihrer Prompt-Router im Laufe der Zeit verfolgen können. Sie können diese Protokolle verwenden, um potenzielle Probleme zu identifizieren und die Konfiguration für maximale Effizienz zu optimieren.

Best Practices für die Optimierung des Prompt-Routings

Um das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock optimal zu nutzen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:

1. Wählen Sie das richtige Fallback-Modell: Das Fallback-Modell dient als Benchmark für die Antwortqualität. Wählen Sie daher ein Modell aus, das Ihren Leistungsanforderungen entspricht.
2. Optimieren Sie den Unterschied der Antwortqualität: Experimentieren Sie mit verschiedenen RQD-Werten, um das optimale Gleichgewicht zwischen Antwortqualität und Kosteneffizienz zu finden.
3. Implementieren Sie benutzerdefinierte Routing-Regeln: Verwenden Sie benutzerdefinierte Routing-Regeln, um bestimmte Arten von Abfragen an die am besten geeigneten Modelle weiterzuleiten.
4. Integrieren Sie benutzerdefinierte Metriken: Integrieren Sie benutzerdefinierte Metriken, um bestimmte Aspekte der Antwortqualität zu messen, die für Ihre Anwendung wichtig sind.
5. Überwachen Sie die Leistung regelmäßig: Verfolgen Sie die Leistung Ihrer Prompt-Router im Laufe der Zeit und nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor.
6. Bleiben Sie über Modellaktualisierungen auf dem Laufenden: Bleiben Sie über die neuesten Modellaktualisierungen auf dem Laufenden und passen Sie Ihre Konfigurationen entsprechend an, um neue Funktionen zu nutzen.

Indem Sie diese Best Practices befolgen, können Sie Ihre LLM-Nutzung optimieren und das volle Potenzial des intelligenten Prompt-Routings von Amazon Bedrock ausschöpfen.

Die Zukunft der LLM-Optimierung

Da sich LLMs ständig weiterentwickeln und immer stärker in verschiedene Anwendungen integriert werden, wird der Bedarf an effizienten und kostengünstigen Optimierungsstrategien nur noch wachsen. Das intelligente Prompt-Routing von Amazon Bedrock stellt einen bedeutenden Schritt in diese Richtung dar und bietet ein flexibles und leistungsstarkes Tool zur Verwaltung der LLM-Nutzung.

In Zukunft können wir weitere Fortschritte bei den Prompt-Routing-Technologien erwarten, darunter ausgefeiltere Routing-Algorithmen, eine verbesserte Integration mit anderen AWS-Diensten und eine erweiterte Unterstützung für eine größere Bandbreite an LLMs. Diese Fortschritte werden es Organisationen ermöglichen, das volle Potenzial von LLMs auszuschöpfen und gleichzeitig die Kosten effektiv zu verwalten und ein hohes Leistungsniveau sicherzustellen.

Die Integration von KI-gesteuerten Optimierungstechniken wird ebenfalls eine entscheidende Rolle in der Zukunft der LLM-Optimierung spielen. Durch die Verwendung von KI zur Analyse von Abfragemustern, Antwortqualität und Kostenmetriken werden Systeme in der Lage sein, Routing-Regeln und -Konfigurationen automatisch anzupassen, um Effizienz und Leistung zu maximieren. Dies wird die Belastung der Benutzer weiter verringern und es ihnen ermöglichen, sich auf die Nutzung der Erkenntnisse und Fähigkeiten von LLMs zu konzentrieren.

Letztendlich ist es das Ziel der LLM-Optimierung, diese leistungsstarken Technologien für eine größere Bandbreite von Organisationen zugänglicher und erschwinglicher zu machen. Durch die Bereitstellung von Tools und Strategien, die die Verwaltung und Optimierung von LLMs vereinfachen, trägt Amazon Bedrock dazu bei, den Zugang zu KI zu demokratisieren und Unternehmen in die Lage zu versetzen, im digitalen Zeitalter Innovationen zu entwickeln und wettbewerbsfähig zusein.

Durch die sorgfältige Bewertung der verschiedenen LLM-Serien, das Verständnis der Feinheiten des Unterschieds der Antwortqualität und die Implementierung von Best Practices für die Optimierung können Unternehmen das volle Potenzial des intelligenten Prompt-Routings von Amazon Bedrock nutzen, um erhebliche Kosteneinsparungen, eine verbesserte Leistung und eine höhere Kundenzufriedenheit zu erzielen.