Hoy, Amazon Web Services (AWS) ha anunciado la introducción de dos nuevas funcionalidades para Amazon Bedrock: la Gestión de Prompts y los Flujos de Prompts, disponibles en una vista previa pública. Estas características están diseñadas para acelerar el desarrollo, pruebas y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA), permitiendo a los desarrolladores y usuarios comerciales crear soluciones más eficientes y efectivas que sean más fáciles de mantener. Estas funciones pueden ser utilizadas de manera gráfica en la consola de Amazon Bedrock o Amazon Bedrock Studio, o de forma programática a través de las API de Amazon Bedrock SDK.
A medida que aumenta la adopción de la IA generativa, muchas organizaciones enfrentan desafíos en cuanto al desarrollo eficiente y la gestión de prompts. Además, las aplicaciones modernas a menudo requieren lógicas de encadenamiento o enrutamiento que añaden complejidad al desarrollo. Con las funciones de Gestión de Prompts y Flujos, Amazon Bedrock aborda estos problemas proporcionando herramientas intuitivas para diseñar y almacenar prompts, crear flujos de trabajo complejos y fomentar la colaboración entre los miembros del equipo.
El ciclo de vida de un prompt implica varias etapas cruciales: diseño, pruebas y evaluación, refinamiento, versionado y catalogación, despliegue y monitoreo continuo. Cada una de estas etapas es esencial para garantizar la calidad y relevancia de las respuestas generadas por la IA. Un proceso bien gestionado y documentado de diseño de prompts puede ahorrar tiempo y dinero a los desarrolladores, permitiéndoles reutilizar prompts comprobados y buenas prácticas en distintos proyectos.
Para aplicaciones más complejas de IA generativa, se suelen emplear patrones como el encadenamiento y el enrutamiento de prompts. Estos enfoques permiten definir lógicas más sofisticadas y flujos de trabajo dinámicos. Por ejemplo, el encadenamiento de prompts utiliza la salida de un prompt como entrada para otro, creando una secuencia de interacciones con el modelo fundamental para completar tareas complejas. El enrutamiento de prompts, por otro lado, selecciona y aplica diferentes prompts dinámicamente según ciertas condiciones o la naturaleza de la entrada, lo que permite desarrollar aplicaciones de IA más flexibles y conscientes del contexto.
La Gestión de Prompts facilita la creación rápida e iteración de prompts, pruebas y despliegues sin problemas, y el desarrollo colaborativo de prompts. Los flujos de prompts, en cambio, presentan un constructor visual que simplifica la creación de flujos de trabajo complejos de IA, vinculando múltiples modelos fundamentales, prompts y otros servicios de AWS, reduciendo así el tiempo y esfuerzo de desarrollo.
Para ilustrar la eficacia de estas nuevas herramientas, se presenta el caso ficticio de Octank, una empresa de comercio electrónico. Octank enfrenta retos para crear, probar y desplegar chatbots de servicio al cliente eficientes, específicos para distintas categorías de productos. Con la gestión de prompts y los flujos en Amazon Bedrock, el equipo de Octank puede ahora prototipar y probar rápidamente variaciones de prompts, colaborar para refinar los prompts y desplegar configuraciones óptimas. Esto ha permitido reducir el tiempo de desarrollo y mejorar la calidad de las respuestas del chatbot.
Las nuevas funcionalidades en Amazon Bedrock representan un avance significativo en el desarrollo de IA generativa. Al simplificar la creación de flujos de trabajo, la gestión de prompts y la colaboración en equipo, estas herramientas permiten un menor tiempo de comercialización y soluciones de IA de mayor calidad.
Invitamos a los desarrolladores y usuarios a explorar estas nuevas características en la vista previa y experimentar cómo pueden mejorar sus procesos de desarrollo de IA generativa. Para comenzar, se puede acceder a la consola de Amazon Bedrock y descubrir las nuevas API en el SDK de Amazon Bedrock. AWS espera con entusiasmo ver las innovadoras aplicaciones que se construirán con estas nuevas capacidades y da la bienvenida a todos los comentarios y experiencias compartidos por la comunidad.
vía: AWS machine learning blog
