아마존 베드록 데이터 자동화(BDA)에서는 청사진 지침 최적화 기능을 통해 사용자가 제공하는 예시 문서에 기반하여 추출 지침의 정확도를 개선할 수 있습니다. 사용자는 3개에서 10개의 예시 문서를 제공하고, BDA는 이를 바탕으로 청사진 지침을 자동으로 조정하여 몇 분 안에 정확도를 높입니다. 이 과정에서는 별도의 모델 조정이 필요하지 않아 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 이 포스트를 통해 사용자는 청사진을 최적화하고, 아마존 베드록 콘솔이나 API를 통해 최적화 작업을 실행하며, 예시 및 기준 진실 선택에 대한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.

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