理解智能提示路由
Amazon Bedrock的智能提示路由旨在通过将简单的提示引导到更具成本效益的模型来优化LLM的使用，从而提高性能并降低费用。该系统为每个模型系列提供默认的提示路由器，可以立即使用针对特定基础模型量身定制的预定义配置。用户还可以灵活地配置自己的路由器以满足特定需求。目前，该服务支持一系列LLM系列，包括：
- Anthropic Claude系列： Haiku, 5 v1, Haiku 3.5, Sonnet 3.5 v2
- Llama系列： Llama 3.1 8b, 70b, 3.2 11b, 90B, and 3.3 70B
- Nova系列： Nova Pro and Nova lite
AWS使用专有和公开的数据进行了广泛的内部测试，以评估Amazon Bedrock的智能提示路由的性能。使用了两个关键指标：
- 成本约束下的平均响应质量增益（ARQGC）： 这种标准化指标（范围从0到1）评估路由器在各种成本约束下的质量，其中0.5表示随机路由，1表示最佳路由。
- 成本节省： 此指标比较使用智能提示路由与使用给定系列中最强大的模型的成本。
- 延迟优势： 通过首次令牌的平均时间（TTFT）衡量。
收集的数据提供了有关智能提示路由在平衡响应质量、成本和延迟方面的有效性的见解。
深入研究响应质量差异
响应质量差异指标衡量了回退模型和其他模型之间响应的差异。较小的值表示响应的相似性更高，而较大的值表示更显着的差异。回退模型的选择至关重要。例如，如果将Anthropic的Claude 3 Sonnet用作回退模型，并且将响应质量差异设置为10％，则路由器会动态选择一个LLM，该LLM提供的响应质量在Claude 3 Sonnet的10％之内，以优化整体性能。
相反，如果使用像Claude 3 Haiku这样的低成本模型作为回退模型，则路由器会动态选择一个LLM，该LLM与Claude 3 Haiku相比，响应质量提高了10％以上。在Haiku作为回退模型的情况下，响应质量差异配置为10％，以实现成本和质量之间的理想平衡。
实际实施和演示
可以通过AWS管理控制台访问Amazon Bedrock的智能提示路由，允许用户创建自定义路由器或使用预配置的默认设置。要配置提示路由器，请导航至Amazon Bedrock控制台中的“提示路由器”，然后选择“配置提示路由器”。
配置完成后，可以在控制台中的Playground中使用该路由器。例如，可以附加来自Amazon.com的10K文档，并提出有关销售成本的特定问题。
通过选择“路由器指标”图标，用户可以确定最终处理请求的模型。在涉及复杂问题的情况下，Amazon Bedrock的智能提示路由会将请求定向到更强大的模型，例如Claude 3.5 Sonnet V2。
详细探索LLM系列
Anthropic Claude系列
Anthropic Claude系列提供了一系列模型，每个模型都具有独特的功能和成本概况。Haiku模型专为速度和效率而设计，使其适合于快速响应至关重要且复杂度适中的任务。另一方面，Claude 3 Sonnet提供了一种更平衡的方法，可提供高质量的响应，而没有与最先进的模型相关的溢价成本。Claude系列中的各种版本允许用户根据特定的应用程序要求和预算约束来微调他们的选择。
Llama系列
Meta开发的Llama系列以其开源性质和多功能性而闻名。该系列中的模型范围从较小、更高效的模型（如Llama 3.1 8b）到更大、更强大的模型（如Llama 3.3 70B）。此范围允许用户根据任务的复杂性和可用的计算资源来选择合适的模型。Llama系列因其可访问性以及自定义和微调模型的能力而在研究和开发中特别受欢迎。
Nova系列
Nova系列包括Nova Pro和Nova Lite等模型，旨在在性能和效率之间取得平衡。Nova Pro面向需要更高精度和细节水平的更苛刻的任务，而Nova Lite则针对更快的处理速度和更低的计算成本进行了优化。此系列通常用于需要实时响应和高效资源利用的应用程序中。
基准测试和性能分析
AWS进行的基准测试提供了有关智能提示路由在不同模型系列中的性能的宝贵见解。ARQGC指标突出了路由器在遵守成本约束的同时保持高响应质量的能力。成本节省指标证明了与仅依赖最强大的模型相比，使用智能提示路由的经济效益。TTFT指标强调了延迟优势，表明许多类型的查询的响应时间更快。
这些基准测试表明，智能提示路由可以显着降低成本，同时在各种模型系列中保持高质量的响应并最大限度地减少延迟。鼓励用户在配置期间试验不同的响应质量差异值，以确定适合其特定需求的最佳设置。通过分析路由器在其开发数据集上的响应质量、成本和延迟，用户可以微调配置以实现最佳平衡。
配置响应质量差异：深入探讨
响应质量差异（RQD）是Amazon Bedrock的智能提示路由中的关键参数，使用户可以微调响应质量和成本效率之间的平衡。较低的RQD设置会推动系统优先考虑提供与所选回退模型紧密对齐的响应的模型，从而确保一致性和可靠性。相反，较高的RQD允许路由器探索更广泛的模型，可能会牺牲一些质量来换取成本节省或延迟改进。
回退模型的选择至关重要，因为它充当评估其他模型的基准。对于需要最高精度和细节水平的场景，选择像Claude 3 Sonnet这样的顶级模型作为回退模型可确保路由器仅考虑可以提供可比结果的模型。在成本是主要考虑因素的情况下，可以使用像Claude 3 Haiku这样的更经济的模型作为回退模型，从而使路由器可以在保持可接受的质量水平的同时优化效率。
考虑一个金融机构使用LLM来提供客户支持的场景。如果该机构将Claude 3 Sonnet设置为回退模型，RQD为5％，则智能提示路由系统将仅将查询定向到响应质量在Claude 3 Sonnet的5％以内的模型。这确保了客户获得始终如一的高质量支持，但可能会带来更高的成本。如果该机构改为将Claude 3 Haiku设置为回退模型，RQD为15％，则系统可以探索更广泛的模型，从而可能降低成本，同时仍提供相当准确的响应。
根据实时性能指标动态调整RQD的能力进一步增强了智能提示路由系统的适应性。通过持续监控响应质量、成本和延迟，路由器可以自动调整RQD，以保持这些因素之间的所需平衡。这确保了即使工作负载和模型功能随时间推移而不断发展，系统也能保持优化。
高级用例和自定义
除了默认配置之外，Amazon Bedrock的智能提示路由还提供高级自定义选项，以满足特定的用例。用户可以根据查询的复杂性、数据的敏感性或所需的响应时间等因素定义自定义路由规则。这允许对提示的处理方式进行精细控制，确保始终为每个任务使用最合适的模型。
例如，医疗保健提供商可能会配置自定义路由规则，以确保敏感的患者数据始终由符合HIPAA法规的模型处理。同样，律师事务所可能会在处理关键法律文件时优先考虑以其准确性和可靠性而闻名的模型。
将自定义指标集成到智能提示路由系统中进一步增强了其适应性。用户可以定义自己的指标来衡量响应质量的特定方面，例如情感分析、事实准确性或连贯性。通过将这些自定义指标纳入路由规则中，系统可以针对每个应用程序的特定要求进行优化。
现实世界的应用和成功案例
一些组织已经成功实施了Amazon Bedrock的智能提示路由来优化其LLM使用情况。例如，一家领先的电子商务公司已使用该系统将其LLM成本降低了30％，同时保持了较高的客户满意度。通过将简单的客户咨询路由到更具成本效益的模型，并将更强大的模型保留用于复杂的问题，该公司已大大提高了其运营效率。
另一个成功案例来自一家大型金融服务公司，该公司已使用智能提示路由来增强其欺诈检测能力。通过将自定义指标集成到路由规则中，该公司能够优先考虑特别擅长识别欺诈交易的模型。这导致欺诈损失显着减少并提高了整体安全性。
这些示例证明了Amazon Bedrock的智能提示路由的切实好处，并突出了其改变组织使用LLM方式的潜力。通过提供灵活、经济高效且高性能的解决方案，该系统使企业能够充分发挥LLM的潜力，同时有效地管理成本。
在AWS管理控制台中导航以进行提示路由
AWS管理控制台提供了一个用户友好的界面，用于配置和管理Amazon Bedrock的智能提示路由。要开始使用，请导航至AWS控制台中的Amazon Bedrock服务，然后从导航窗格中选择“提示路由器”。
从那里，您可以创建新的提示路由器或修改现有的提示路由器。创建新路由器时，您需要指定回退模型、响应质量差异和任何自定义路由规则。控制台提供详细的指导和工具提示，以帮助您配置这些设置。
配置路由器后，您可以使用控制台中的Playground对其进行测试。只需附加文档或输入查询，然后观察路由器选择的模型。 “路由器指标”图标提供有关路由决策的详细信息，包括响应质量、成本和延迟。
AWS管理控制台还提供全面的监控和日志记录功能，使您可以跟踪提示路由器随时间的推移的性能。您可以使用这些日志来识别潜在问题并优化配置以实现最大效率。
优化提示路由的最佳实践
要充分利用Amazon Bedrock的智能提示路由，请考虑以下最佳实践：
- 选择正确的回退模型： 回退模型充当响应质量的基准，因此请选择与您的性能要求相符的模型。
- 微调响应质量差异： 试验不同的RQD值，以找到响应质量和成本效率之间的最佳平衡。
- 实施自定义路由规则： 使用自定义路由规则将特定类型的查询定向到最合适的模型。
- 集成自定义指标： 纳入自定义指标以衡量对您的应用程序重要的响应质量的特定方面。
- 定期监控性能： 跟踪提示路由器随时间的推移的性能，并根据需要进行调整。
- 及时了解模型更新： 及时了解最新的模型更新，并相应地调整您的配置以利用新功能。
通过遵循这些最佳实践，您可以优化LLM的使用情况并充分发挥Amazon Bedrock的智能提示路由的潜力。
LLM优化的未来
随着LLM不断发展并更多地集成到各种应用程序中，对高效且经济高效的优化策略的需求只会增长。Amazon Bedrock的智能提示路由代表了朝着这个方向迈出的重要一步，提供了一种灵活而强大的工具来管理LLM的使用。
未来，我们可以期望看到提示路由技术的进一步发展，包括更复杂的路由算法、与AWS其他服务的改进集成以及对更广泛的LLM的增强支持。这些进步将使组织能够充分发挥LLM的潜力，同时有效地管理成本并确保高水平的性能。
AI驱动的优化技术的集成也将在LLM优化的未来中发挥关键作用。通过使用AI来分析查询模式、响应质量和成本指标，系统将能够自动调整路由规则和配置，以最大限度地提高效率和性能。这将进一步减轻用户的负担，并使他们能够专注于利用LLM的见解和功能。
最终，LLM优化的目标是使这些强大的技术更易于访问和负担得起，以供更广泛的组织使用。通过提供简化LLM管理和优化的工具和策略，Amazon Bedrock正在帮助实现AI的普及，并使企业能够在数字时代进行创新和竞争。
通过仔细评估不同的LLM系列，了解响应质量差异的复杂性以及实施优化的最佳实践，组织可以充分利用Amazon Bedrock的智能提示路由的潜力，从而实现显着的成本节省、改进的性能和增强的客户满意度。