Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Erstellen eines Prompts mithilfe des Prompt-Managements
<a name="prompt-management-create"></a>

Beim Erstellen eines Prompts haben Sie folgende Möglichkeiten:
+ Schreiben Sie die Prompt-Nachricht, die als Eingabe für ein FM dient, um eine Ausgabe zu generieren.
+ Verwenden Sie doppelte geschweifte Klammern, um Variablen (wie in{{{{variable}}}}) in die Eingabeaufforderung aufzunehmen, die beim Aufrufen der Aufforderung ausgefüllt werden können.
+ Wählen Sie ein Modell aus, mit dem der Prompt aufgerufen werden soll, oder lassen Sie es unspezifiziert, falls Sie den Prompt mit einem Agenten verwenden möchten. Wenn Sie ein Modell auswählen, können Sie auch die zu verwendenden Inferenzkonfigurationen ändern. Weitere Informationen zu den Inferenzparametern für verschiedene Modelle finden Sie unter [Inferenzanforderungsparameter und Antwortfelder für Basismodelle](model-parameters.md).

Alle Prompts unterstützen die folgenden Basisinferenzparameter:
+ **maxTokens** – Die maximale Anzahl von Token, die in der generierten Antwort zulässig sind 
+ **stopSequences** – Eine Liste von Stoppsequenzen. Eine Stoppsequenz ist eine Folge von Zeichen, die bewirkt, dass das Modell die Generierung der Antwort stoppt. 
+ **temperature** – Die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell beim Generieren einer Antwortvariablen Optionen mit höherer Wahrscheinlichkeit auswählt 
+ **topP** – Der Prozentsatz der wahrscheinlichsten Kandidaten, die das Modell für das nächste Token in Betracht zieht.

Wenn ein Modell zusätzliche Inferenzparameter unterstützt, können Sie diese als *zusätzliche Felder* für Ihren Prompt angeben. Sie stellen die zusätzlichen Felder in einem JSON-Objekt bereit. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie `top_k` einrichten, das in Anthropic-Claude-Modellen verfügbar ist, aber kein Basisinferenzparameter ist. 

```
{
    "top_k": 200
}
```

Informationen zu Modellinferenzparametern finden Sie unter [Inferenzanforderungsparameter und Antwortfelder für Basismodelle](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters.html).

Wenn Sie einen Basisinferenzparameter als zusätzliches Feld festlegen, wird der Wert, den Sie in der Konsole festgelegt haben, nicht außer Kraft gesetzt.

Wenn das Modell, das Sie für den Prompt auswählen, die [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)-API unterstützt (weitere Informationen finden Sie unter [Inferenz mithilfe der Converse-API](conversation-inference.md)), können Sie bei der Erstellung des Prompts Folgendes einbeziehen:
+ Ein System-Prompt, um Anweisungen oder einen Kontext für das Modell bereitzustellen.
+ Frühere Prompts (Benutzernachrichten) und Modellantworten (Assistentennachrichten) als Konversationsverlauf, den das Modell bei der Generierung einer Antwort für die endgültige Benutzernachricht berücksichtigen kann.
+ (Falls vom Modell unterstützt) [Tools](tool-use.md), die das Modell bei der Generierung der Antwort verwenden soll.
+ (Falls vom Modell unterstützt) Verwenden Sie [Prompt-Caching](prompt-caching.md), um die Kosten zu senken, indem Sie umfangreiche oder häufig verwendete Prompts zwischenspeichern. Je nach Modell können Sie Systemanweisungen, Tools und Nachrichten (Benutzer- und Assistentennachrichten) zwischenspeichern. Beim Prompt-Caching wird ein Cache-Checkpoint für den Prompt erstellt, wenn Ihr gesamtes Prompt-Präfix der Mindestanzahl von Token entspricht, die das Modell benötigt. Wenn in einem Prompt auf eine geänderte Variable gestoßen wird, erstellt das Prompt-Caching einen neuen Cache-Checkpoint (wenn die Anzahl der Eingabe-Token die Mindestanzahl erreicht, die das Modell benötigt).

Wählen Sie die Registerkarte mit Ihrer bevorzugten Methode aus und führen Sie dann die Schritte aus, um zu erfahren, wie Sie einen Prompt mithilfe des Prompt-Managements erstellen:

------
#### [ Console ]

**So erstellen Sie eine Telefonansage**

1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).

1. Wählen Sie **Prompt-Management** aus. Wählen Sie dann **Prompt erstellen** aus.

1. Geben Sie einen Namen und eine optionale Beschreibung für den Prompt ein.

1. Wählen Sie im Bereich **KMS-Schlüsselauswahl** die Option **Verschlüsselungseinstellungen anpassen (erweitert)**, um Ihren Prompt mit einem kundenseitig verwalteten Schlüssel zu verschlüsseln. Wenn Sie dieses Feld weglassen, wird Ihre Aufforderung mit einem verschlüsselt. Von AWS verwalteter Schlüssel Weitere Informationen finden Sie unter [AWS KMS -Schlüssel](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/concepts.html).

1. Wählen Sie **Prompt erstellen** aus. Ihr Prompt wird erstellt und Sie werden zum **Prompt Builder** für Ihren neu erstellten Prompt weitergeleitet. Hier können Sie Ihren Prompt konfigurieren.

1. Sie können mit dem folgenden Verfahren fortfahren, um Ihren Prompt zu konfigurieren, oder später zum Prompt Builder zurückkehren.

**So konfigurieren Sie Ihren Prompt**

1. Falls Sie sich noch nicht im Prompt Builder befinden, gehen Sie wie folgt vor:

   1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole mit einer IAM-Identität an, die berechtigt ist, die Amazon Bedrock-Konsole zu verwenden. Öffnen Sie dann die Amazon Bedrock-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/bedrock](https://console.aws.amazon.com/bedrock).

   1. Wählen Sie **Prompt-Management** aus. Wählen Sie dann im Abschnitt **Prompts** einen Prompt aus.

   1. Wählen Sie im Abschnitt **Prompt-Entwurf** die Option **Im Prompt Builder bearbeiten** aus.

1. Verwenden Sie den Bereich **Prompt**, um den Prompt zu erstellen. Geben Sie den Prompt in das letzte Feld **Benutzernachricht** ein. Wenn das Modell die [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)-API oder die [Anthropic-Claude-Nachrichten-API](model-parameters-anthropic-claude-messages.md) unterstützt, können Sie auch einen **System-Prompt** und frühere **Benutzernachrichten** und **Assistentennachrichten** als Kontext hinzufügen.

   Wenn Sie eine Aufforderung schreiben, können Sie Variablen in doppelten geschweiften Klammern einschließen (wie in). {{{{variable}}}} Jede Variable, die Sie angeben, wird im Abschnitt **Testvariablen** angezeigt.

1. (Optional) Sie können Ihren Prompt wie folgt ändern:
   + Führen Sie im Bereich **Konfigurationen** die folgenden Schritte aus:

     1. Wählen Sie eine **Generative KI-Ressource** zum Ausführen von Inferenzen aus.
**Anmerkung**  
Wenn Sie einen Agenten auswählen, können Sie den Prompt nur in der Konsole testen. Weitere Informationen dazu, wie Sie einen Prompt mit einem Agenten in der API testen können, finden Sie unter [Testen eines Prompts im Prompt-Management](prompt-management-test.md).

     1. Geben Sie unter **Inferenzparameter** die gewünschten Inferenzparameter an. 

     1. Wenn das Modell [Reasoning](inference-reasoning.md) unterstützt, aktivieren Sie **Reasoning**, damit das Reasoning des Modells in die Antwort einbezogen wird. Im Feld **Reasoning-Token** können Sie die Anzahl der Reasoning-Token konfigurieren, die das Modell verwenden kann. 

     1. Wählen Sie unter **Zusätzliche Felder für Modellanfragen** die Option **Konfigurieren** aus, um zusätzliche Inferenzparameter anzugeben, die über die unter **Inferenzparameter** angegebenen Parameter hinausgehen. 

     1. Wenn das von Ihnen gewählte Modell Tools unterstützt, wählen Sie **Tools konfigurieren** aus, um Tools mit dem Prompt zu verwenden.

     1. Wenn das von Ihnen gewählte Modell [Prompt-Caching](prompt-caching.md) unterstützt, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus (die Verfügbarkeit variiert je nach Modell):
        + **Keine** – Es wird kein Prompt-Caching durchgeführt.
        + **Tools** – Nur Tools im Prompt werden zwischengespeichert.
        + **Tools, Systemanweisungen** – Tools und Systemanweisungen im Prompt werden zwischengespeichert.
        + **Tools, Systemanweisungen und Nachrichten** – Tools, Systemanweisungen und Nachrichten (Benutzer- und Assistentennachrichten) im Prompt werden zwischengespeichert.
   + Wenn Sie verschiedene Varianten Ihres Prompts vergleichen möchten, wählen Sie **Varianten vergleichen** aus. Sie haben folgende Möglichkeiten auf der Seite zum Vergleichen:
     + Wählen Sie das Pluszeichen, um eine Variante hinzuzufügen. Sie können bis zu drei Varianten angeben.
     + Nachdem Sie die Details einer Variante angegeben haben, können Sie beliebige **Testvariablen** angeben und **Ausführen** auswählen, um die Ausgabe der Variante zu testen.
     + Wenn Sie eine Variante löschen möchten, klicken Sie auf die drei Punkte und wählen Sie **Aus Vergleich entfernen** aus.
     + Wenn Sie den Arbeitsentwurf ersetzen und den Vergleichsmodus verlassen möchten, wählen Sie **Als Entwurf speichern** aus. Alle anderen Varianten werden gelöscht.
     + Zum Verlassen des Vergleichsmodus wählen Sie **Vergleichsmodus beenden** aus.

1. Wenn Sie mit der Konfigurierung des Prompts fertig sind, haben Sie die folgenden Möglichkeiten:
   + Wählen Sie **Entwurf speichern** aus, um Ihren Prompt zu speichern. Weitere Informationen zur Entwurfsversion finden Sie unter [Bereitstellen eines Prompts für Ihre Anwendung mithilfe von Versionen im Prompt-Management](prompt-management-deploy.md).
   + Zum Löschen Ihres Prompts wählen Sie **Löschen** aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Löschen eines Prompts im Prompt-Management](prompt-management-delete.md).
   + Wenn Sie eine Version Ihres Prompts erstellen möchten, wählen Sie **Version erstellen** aus. Weitere Informationen über die Prompt-Versionsverwaltung finden Sie unter [Bereitstellen eines Prompts für Ihre Anwendung mithilfe von Versionen im Prompt-Management](prompt-management-deploy.md).

------
#### [ API ]

Um eine Aufforderung zu erstellen, senden Sie eine [CreatePrompt](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_CreatePrompt.html)Anfrage mit einem [Build-Time-Endpunkt von Agents for Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-bt).

Die folgenden Felder sind erforderlich:


****  

| Feld | Kurze Beschreibung | 
| --- | --- | 
| Name | Ein Name für den Prompt | 
| Varianten | Eine Liste verschiedener Konfigurationen für den Prompt (siehe unten) | 
| defaultVariant | Der Name der Standardvariante | 

Jede Variante in der `variants` Liste ist ein [PromptVariant](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_PromptVariant.html)Objekt mit der folgenden allgemeinen Struktur:

```
{
        "name": "string",
        # modelId or genAiResource (see below)
        "templateType": "TEXT",
        "templateConfiguration": # see below,
        "inferenceConfiguration": {
            "text": {
                "maxTokens": int,
                "stopSequences": ["string", ...],
                "temperature": float,
                "topP": float
            }
        },
        "additionalModelRequestFields": {
            "key": "value",
            ...
        },
        "metadata": [
            {
                "key": "string",
                "value": "string"
            },
            ...
        ]
}
```

Füllen Sie die Felder wie folgt aus:
+ name – Geben Sie einen Namen für die Variante ein.
+ Fügen Sie je nach verwendeter Modellaufrufressource eines der folgenden Felder ein:
  + modelId – Wenn Sie ein [Basismodell](models-supported.md) oder ein [Inferenzprofil](cross-region-inference.md) angeben möchten, das mit dem Prompt verwendet werden soll, geben Sie dessen ARN oder ID ein.
  + gen AiResource — Um einen [Agenten](agents.md) anzugeben, geben Sie dessen ID oder ARN ein. Der Wert im Feld `genAiResource` ist ein JSON-Objekt im folgenden Format:

    ```
    {
        "genAiResource": {
        "agent": {
            "agentIdentifier": "string"
        }   
    }
    ```
**Anmerkung**  
Wenn Sie das Feld `genAiResource` einbeziehen, können Sie den Prompt nur in der Konsole testen. Wenn Sie einen Prompt mit einem Agenten in der API testen möchten, müssen Sie den Text des Prompts direkt in das Feld `inputText` der [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeAgent.html)-Anfrage eingeben.
+ templateType – Geben Sie `TEXT` oder `CHAT` ein. `CHAT` ist nur mit Modellen kompatibel, die die [Converse](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_Converse.html)-API unterstützen. Wenn Sie Prompt-Caching verwenden möchten, müssen Sie den `CHAT`-Vorlagentyp verwenden.
+ templateConfiguration – Der Wert hängt vom angegebenen Vorlagentyp ab:
  + Wenn Sie `TEXT` als Vorlagentyp angegeben haben, sollte der Wert ein [TextPromptTemplateConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_TextPromptTemplateConfiguration.html.html)JSON-Objekt sein.
  + Wenn Sie `CHAT` als Vorlagentyp angegeben haben, sollte der Wert ein [ChatPromptTemplateConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_ChatPromptTemplateConfiguration.html.html)JSON-Objekt sein.
+ inferenceConfiguration — Das `text` Feld ist einem zugeordnet. [PromptModelInferenceConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_PromptModelInferenceConfiguration.html.html) Dieses Feld enthält Inferenzparameter, die allen Modellen gemeinsam sind. Weitere Informationen zu Inferenzparametern finden Sie unter [So beeinflussen Sie die Antwortgenerierung mit Inferenzparametern](inference-parameters.md).
+ zusätzlich ModelRequestFields — Verwenden Sie dieses Feld, um Inferenzparameter anzugeben, die für das Modell spezifisch sind, mit dem Sie die Inferenz ausführen. Weitere Informationen zu modellspezifischen Inferenzparametern finden Sie unter [Inferenzanforderungsparameter und Antwortfelder für Basismodelle](model-parameters.md).
+ metadaten – Diese Metadaten sollen der Prompt-Variante zugeordnet werden. Sie können Schlüssel-Wert-Paare an das Array anhängen, um die Prompt-Variante mit Metadaten zu markieren.

Die folgenden Felder sind optional:


****  

| Feld | Anwendungsfall | 
| --- | --- | 
| description | Geben Sie eine Beschreibung für den Prompt an. | 
| clientToken | Zur Sicherstellung, dass die API-Anfrage nur einmal durchgeführt wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Sicherstellen von Idempotenz](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/devguide/ec2-api-idempotency.html). | 
| tags | So ordnen Sie Tags zu einem Flow hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter [Markieren von Amazon-Bedrock-Ressourcen](tagging.md). | 

Die Antwort erstellt eine `DRAFT`-Version und gibt eine ID sowie einen ARN zurück, die Sie als Prompt-ID für andere API-Anfragen im Zusammenhang mit Prompts verwenden können.

------