AWS 教程（下）：按组件拆解 Quick 提示词模式与常见坑
AWS ML Blog · rss · 2026-09-30
AWS 提示词系列第二篇，逐组件讲解 Amazon Quick 的提示词模式：
- Quick Research：目标要写清「为什么、给谁看、关注什么」；自己先把复杂课题拆成子问题；可圈定数据源（企业数据、200+ 新闻源、S&P Global/FactSet/IDC/Patent/PubMed 等付费数据集）并审查研究计划。
- Quick Flows：写清「做什么、何时、何地」，给出时间表、数据源、计算、输出格式与投递目标；复杂逻辑用编号步骤（天然映射到内部步骤结构，便于调试）；建好后可对话式迭代微调，不必重写全提示词。
- Quick Sight：分析请求要含业务问题、指标、维度、时间段、图表类型与附加分析（趋势线/阈值/对比期），缺一项 AI 就只能瞎猜；文中给出时序、对比、关系、分布、地理五类分析的具体查询写法，以及用 Topics 时围绕业务结果提问、事后对话精修和创建计算字段的技巧。
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