瞭解智慧提示路由
Amazon Bedrock 的智慧提示路由旨在透過將較簡單的提示導向更具成本效益的模型來優化 LLM 的使用，從而提高效能並降低費用。 該系統為每個模型系列提供預設的提示路由器，可立即使用針對特定基礎模型量身定制的預定義配置。 使用者還可以靈活地配置自己的路由器以滿足特定需求。 目前，該服務支援一系列 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 和 3.3 70B
- Nova 系列： Nova Pro 和 Nova Lite
AWS 使用專有和公開可用的資料進行了廣泛的內部測試，以評估 Amazon Bedrock 的智慧提示路由的效能。 使用了兩個關鍵指標：
- 成本約束下的平均回應品質增益 (ARQGC)： 這種標準化指標（範圍從 0 到 1）評估路由器在各種成本約束下的品質，其中 0.5 表示隨機路由，1 表示最佳路由。
- 成本節省： 此指標比較使用智慧提示路由與使用給定系列中最強大模型的成本。
- 延遲優勢： 透過首次 Token 的平均時間 (TTFT) 測量。
收集的資料深入瞭解了智慧提示路由在平衡回應品質、成本和延遲方面的有效性。
深入研究回應品質差異
回應品質差異指標衡量後備模型和其他模型之間回應的差異。 較小的值表示回應的相似性較大，而較大的值表示差異更顯著。 後備模型的選擇至關重要。 例如，如果 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet 用作後備模型，並且回應品質差異設定為 10%，則路由器會動態選擇一個 LLM，該 LLM 提供在 Claude 3 Sonnet 的 10% 範圍內的回應品質，以優化整體效能。
相反，如果使用像 Claude 3 Haiku 這樣的低成本模型作為後備模型，則路由器會動態選擇一個 LLM，與 Claude 3 Haiku 相比，該 LLM 將回應品質提高 10% 以上。 在 Haiku 作為後備模型的情況下，配置 10% 的回應品質差異以實現成本和品質之間的理想平衡。
實際實施和示範
可以透過 AWS Management Console 存取 Amazon Bedrock 的智慧提示路由，允許使用者建立自訂路由器或使用預先配置的預設值。 若要配置提示路由器，請導覽至 Amazon Bedrock 主控台中的「提示路由器」，然後選擇「配置提示路由器」。
配置完成後，可以在主控台中的 Playground 中使用路由器。 例如，可以附加來自 Amazon.com 的 10K 文件，並提出有關銷售成本的具體問題。
透過選擇「路由器指標」圖示，使用者可以確定最終處理請求的模型。 在涉及複雜問題的情況下，Amazon Bedrock 的智慧提示路由將請求導向更強大的模型，例如 Claude 3.5 Sonnet V2。
詳細探索 LLM 系列
Anthropic Claude 系列
Anthropic Claude 系列提供一系列模型，每個模型都具有不同的功能和成本設定檔。 Haiku 模型專為速度和效率而設計，使其適用於需要快速回應且複雜性適中的任務。 另一方面，Claude 3 Sonnet 提供更平衡的方法，提供高品質的回應，而沒有與最先進模型相關的額外成本。 Claude 系列中的各種版本允許使用者根據特定應用程式需求和預算限制來微調其選擇。
Llama 系列
Llama 系列由 Meta 開發，以其開放原始碼性質和多功能性而聞名。 該系列中的模型範圍從較小、更高效的模型（如 Llama 3.1 8b）到更大、更強大的模型（如 Llama 3.3 70B）。 這種範圍允許使用者根據任務的複雜性和可用的計算資源來選擇適當的模型。 由於 Llama 系列的可訪問性以及自訂和微調模型的能力，它在研究和開發中特別受歡迎。
Nova 系列
Nova 系列包括 Nova Pro 和 Nova Lite 等模型，這些模型旨在在效能和效率之間取得平衡。 Nova Pro 專為需要更高精準度和細節的更嚴苛的任務而設計，而 Nova Lite 則針對更快的處理速度和更低的計算成本進行了優化。 該系列通常用於需要即時回應和高效資源利用的應用程式中。
基準測試和效能分析
AWS 進行的基準測試提供了對智慧提示路由在不同模型系列中效能的寶貴見解。 ARQGC 指標強調了路由器在遵守成本約束的同時保持高回應品質的能力。 成本節省指標證明了與僅依賴最強大的模型相比，使用智慧提示路由的經濟效益。 TTFT 指標強調了延遲優勢，表明許多類型的查詢具有更快的回應時間。
這些基準測試表明，智慧提示路由可以在各種模型系列中顯著降低成本，同時保持高品質的回應並最大限度地減少延遲。 鼓勵使用者在配置期間嘗試不同的回應品質差異值，以確定其特定需求的最佳設定。 透過分析路由器在其開發資料集上的回應品質、成本和延遲，使用者可以微調配置以實現最佳平衡。
配置回應品質差異：深入探討
回應品質差異 (RQD) 是 Amazon Bedrock 的智慧提示路由中的一個關鍵參數，使使用者能夠微調回應品質和成本效益之間的平衡。 較低的 RQD 設定會促使系統優先考慮提供與所選後備模型緊密對齊的回應的模型，從而確保一致性和可靠性。 相反，較高的 RQD 允許路由器探索更廣泛的模型，從而可能犧牲一些品質以節省成本或改善延遲。
後備模型的選擇至關重要，因為它是評估其他模型的基準。 對於需要最高等級的準確性和細節的情況，選擇像 Claude 3 Sonnet 這樣的頂級模型作為後備可確保路由器僅考慮可以提供類似結果的模型。 在成本是主要考量因素的情況下，可以使用像 Claude 3 Haiku 這樣更經濟的模型作為後備，從而允許路由器在保持可接受的品質水平的同時優化效率。
考慮這樣一種情況，一家金融機構正在使用 LLM 來提供客戶支援。 如果機構將 Claude 3 Sonnet 設定為後備模型，RQD 為 5%，則智慧提示路由系統只會將查詢導向提供在 Claude 3 Sonnet 品質 5% 範圍內的回應的模型。 這確保了客戶獲得始終如一的高品質支援，但可能需要更高的成本。 如果機構將 Claude 3 Haiku 設定為後備模型，RQD 為 15%，則系統可以探索更廣泛的模型，從而可能降低成本，同時仍提供相當準確的回應。
根據即時效能指標動態調整 RQD 的能力進一步增強了智慧提示路由系統的適應性。 透過持續監控回應品質、成本和延遲，路由器可以自動調整 RQD 以保持這些因素之間的理想平衡。 這確保了即使工作負載和模型功能隨著時間的推移而演變，系統也能保持最佳化。
進階用例和自訂
除了預設配置之外，Amazon Bedrock 的智慧提示路由還提供進階自訂選項，以滿足特定用例。 使用者可以根據查詢的複雜性、資料的敏感性或所需的回應時間等因素定義自訂路由規則。 這允許對提示的處理方式進行細緻的控制，確保始終對每個任務使用最合適的模型。
例如，醫療保健提供者可以配置自訂路由規則，以確保敏感的患者資料始終由符合 HIPAA 規定的模型處理。 同樣，律師事務所可能會在處理關鍵法律文件時優先考慮以準確性和可靠性著稱的模型。
將自訂指標整合到智慧提示路由系統中進一步增強了其適應性。 使用者可以定義自己的指標來衡量回應品質的特定方面，例如情感分析、事實準確性或連貫性。 透過將這些自訂指標納入路由規則中，系統可以針對每個應用程式的特定要求進行最佳化。
真實世界的應用和成功案例
一些組織已經成功實施了 Amazon Bedrock 的智慧提示路由來優化其 LLM 使用。 例如，一家領先的電子商務公司已使用該系統將其 LLM 成本降低了 30%，同時保持了高水平的客戶滿意度。 透過將簡單的客戶查詢路由到更具成本效益的模型，並為複雜問題保留更強大的模型，該公司顯著提高了其營運效率。
另一個成功案例來自一家大型金融服務公司，該公司已使用智慧提示路由來增強其欺詐偵測能力。 透過將自訂指標整合到路由規則中，該公司能夠優先考慮特別擅長識別欺詐交易的模型。 這導致欺詐損失顯著減少，並提高了整體安全性。
這些範例展示了 Amazon Bedrock 的智慧提示路由的實際效益，並強調了其改變組織使用 LLM 方式的潛力。 透過提供靈活、經濟高效且高效能的解決方案，該系統使企業能夠充分發揮 LLM 的潛力，同時有效地管理成本。
導覽 AWS Management Console 以進行提示路由
AWS Management Console 提供了一個使用者友好的介面，用於配置和管理 Amazon Bedrock 的智慧提示路由。 首先，導覽至 AWS Console 中的 Amazon Bedrock 服務，然後從導覽窗格中選擇「提示路由器」。
從那裡，您可以建立新的提示路由器或修改現有的提示路由器。 建立新路由器時，您需要指定後備模型、回應品質差異以及任何自訂路由規則。 主控台提供詳細的指導和工具提示，以協助您配置這些設定。
配置路由器後，您可以使用主控台中的 Playground 測試它。 只需附加文件或輸入查詢，然後觀察路由器選擇的模型。 「路由器指標」圖示提供有關路由決策的詳細資訊，包括回應品質、成本和延遲。
AWS Management Console 還提供全面的監控和記錄功能，允許您隨著時間的推移追蹤提示路由器的效能。 您可以使用這些日誌來識別潛在問題並最佳化配置以獲得最大效率。
最佳化提示路由的最佳實務
若要充分利用 Amazon Bedrock 的智慧提示路由，請考慮以下最佳實務：
- 選擇正確的後備模型： 後備模型是回應品質的基準，因此請選擇符合您效能要求的模型。
- 微調回應品質差異： 嘗試不同的 RQD 值以找到回應品質和成本效益之間的理想平衡。
- 實施自訂路由規則： 使用自訂路由規則將特定類型的查詢導向最合適的模型。
- 整合自訂指標： 納入自訂指標以衡量對您的應用程式重要的回應品質的特定方面。
- 定期監控效能： 隨著時間的推移追蹤提示路由器的效能，並根據需要進行調整。
- 隨時瞭解模型更新： 隨時瞭解最新的模型更新，並相應地調整您的配置以利用新功能。
透過遵循這些最佳實務，您可以最佳化您的 LLM 使用，並充分發揮 Amazon Bedrock 的智慧提示路由的潛力。
LLM 最佳化的未來
隨著 LLM 繼續發展並更加整合到各種應用程式中，對高效且經濟高效的最佳化策略的需求只會增加。 Amazon Bedrock 的智慧提示路由代表了朝這個方向邁出的重要一步，它提供了一個靈活而強大的工具來管理 LLM 的使用。
在未來，我們可以期望看到提示路由技術的進一步發展，包括更複雜的路由演算法、與其他 AWS 服務的改善整合以及對更廣泛 LLM 的增強支援。 這些進步將使組織能夠充分利用 LLM 的潛力，同時有效地管理成本並確保高水平的效能。
人工智慧驅動的最佳化技術的整合也將在 LLM 最佳化的未來中發揮關鍵作用。 透過使用人工智慧分析查詢模式、回應品質和成本指標，系統將能夠自動調整路由規則和配置，以最大限度地提高效率和效能。 這將進一步減輕使用者的負擔，使他們能夠專注於利用 LLM 的見解和功能。
最終，LLM 最佳化的目標是使這些強大的技術更易於存取且更經濟實惠，以供更廣泛的組織使用。 透過提供簡化 LLM 管理和最佳化的工具和策略，Amazon Bedrock 正在幫助實現人工智慧的普及，並使企業能夠在數位時代進行創新和競爭。
透過仔細評估不同的 LLM 系列，瞭解回應品質差異的複雜性，並實施最佳化最佳實務，組織可以充分利用 Amazon Bedrock 的智慧提示路由的潛力，以實現顯著的成本節省、提高的效能和增強的客戶滿意度。