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近日，亚马逊云科技（AWS）正式为旗下全托管生成式AI平台Bedrock上线高级提示优化工具，业内分析师测算，企业在规模化部署生产级AI应用时使用该工具，最高可降低40%的推理成本，同时输出准确率提升15%以上，大幅降低了生成式AI落地的技术门槛与运营投入。
当前生成式AI正从概念验证阶段转向规模化生产落地，据此前行业调研数据显示，2024年全球有超过6成中大型企业计划将生成式AI融入核心业务流程，但近70%的受访企业提及，提示词调优成本高、推理费用占比过大是阻碍其落地的首要问题。
传统模式下，企业需要组建专门的提示工程团队，针对不同业务场景、不同大模型反复调试提示词，一套适配多模型的生产级提示词往往需要1-2周的调试周期，人力和时间成本极高，且很难实现成本与效果的最优平衡。
作为AWS旗下核心的生成式AI服务平台，Bedrock此前已经接入了Anthropic Claude、Meta Llama 3、亚马逊Titan等数十款主流大模型，用户无需自行部署运维即可直接调用。
本次新增的高级提示优化工具，最大的优势是降低了提示词优化的技术门槛：用户仅需上传业务目标、评价标准和少量场景示例，工具即可自动生成适配不同大模型的最优提示词版本，同时会自动压缩提示词中的冗余内容，减少单次调用的token消耗。有测试数据显示，该工具生成的提示词效果普遍优于普通人工编写的版本，调优周期也从周级缩短至小时级。
此前全球云厂商的生成式AI平台竞争，大多集中在接入模型的数量、模型参数规模等维度，而AWS本次的功能更新，标志着云厂商的竞争焦点开始向落地侧的实用工具转移。
对于企业用户而言，这类无需额外增加人力投入、直接可以降低运营成本的功能，远比单纯的模型参数提升更有吸引力。业内预计，未来12个月内，微软Azure、谷歌云等头部云厂商也将陆续推出类似的提示优化、成本管控类工具，进一步推动生成式AI的普惠落地。
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