AWS Bedrock知识库查询输入1000字符限制的突破方案咨询

• 通过S3存储长提示+核心信息检索
  无需直接将长文本塞进input.text，先把完整的用户提示上传至S3。对长提示做预处理：提取核心关键词、关键摘要，将这些浓缩内容作为input.text的输入，同时在知识库配置中关联该S3路径作为补充数据源（需确保Bedrock拥有S3的读取权限）。模型会先基于核心信息定位，再从S3的完整文本中获取细节，绕开字符限制。

• 分块拆分长提示，多轮调用拼接结果
  将超过1000字符的提示拆分为逻辑连贯的小块，每次调用Bedrock时传入一个小块，同时携带上一轮的输出结果作为上下文。例如：第一次调用传入提示的第一部分，得到结果后，第二次调用传入第二部分+“基于之前的回答补充完成：[前一轮结果]”，最终拼接所有回答内容。拆分时需保证每块的逻辑独立性，避免上下文断裂。

• 切换至支持更长上下文的基础模型
  Bedrock上部分模型支持更大的上下文窗口（如Claude 3系列支持100k+字符），若当前使用的是小窗口模型，尝试切换至同系列的长上下文版本，同步更新知识库关联的模型配置，input.text的字符限制会随模型窗口提升。

• 精简提示词，剥离非必要内容
  对用户的长提示做优化：删除冗余描述、重复信息，用凝练语言保留核心需求。比如把冗长的背景介绍压缩为1-2句摘要，只保留与查询直接相关的内容，既控制字符数，又不影响模型理解核心意图。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TimidSylveon