提示流程

欢迎加入我们，通过参与讨论、开放问题、提交 PR 来改善提示流程。

Prompt Flow 是一套开发工具，旨在简化基于 LLM 的 AI 应用程序的端到端开发周期，从构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控。它使快速工程设计变得更加容易，并使你能够构建具有生产质量的LLM应用程序。

通过提示流程，你将能够：

• 创建并迭代开发流
  • 创建将 LLM、提示、Python 代码和其他工具链接在一起的可执行流。
  • 调试和迭代流，尤其是与 LLM 的交互。
• 评估流量质量和性能
  • 使用较大的数据集评估流的质量和性能。
  • 将测试和评估集成到 CI/CD 系统中，以确保流程质量。
• 简化生产开发周期
  • 将流程部署到你选择的服务平台，或轻松集成到应用的代码库中。
  • （可选，但强烈推荐）通过利用 Azure AI 中的云版本的提示流与团队协作。

安装

确保你有一个python环境，建议。

python=3.9

pip install promptflow promptflow-tools

快速入门 ⚡

创建具有提示流的聊天机器人

运行命令以从聊天模板启动提示流，它会创建名为的文件夹并在其中生成所需的文件：

my_chatbot

pf flow init --flow ./my_chatbot --type chat

为你的 API 密钥设置连接

对于 OpenAI 密钥，请使用文件夹中的文件运行命令来建立连接，该文件存储你的 OpenAI 密钥（使用 --set 覆盖密钥和名称以避免 yaml 文件更改）：

openai.yaml

my_chatbot

pf connection create --file ./my_chatbot/openai.yaml --set api_key=<your_api_key> --name open_ai_connection

对于 Azure OpenAI 密钥，请使用以下文件运行命令来建立连接：

azure_openai.yaml

pf connection create --file ./my_chatbot/azure_openai.yaml --set api_key=<your_api_key> api_base=<your_api_base> --name open_ai_connection

与流聊天

在文件夹中，有一个概述流的文件，包括输入/输出、节点、连接和 LLM 模型等

my_chatbot

flow.dag.yaml

请注意，在节点中，我们使用名为（在字段中指定）和模型（在字段中指定）的连接。deployment_name是指定OpenAI模型或Azure OpenAI部署资源。

chat

open_ai_connection

connection

gpt-35-turbo

deployment_name

通过运行以下命令与你的聊天机器人互动：（按下以结束会话）

Ctrl + C

pf flow test --flow ./my_chatbot --interactive

下一步！继续学习教程👇部分，深入了解提示流。

教程 🏃 ♂️

提示流是一个旨在构建高质量LLM应用程序的工具，提示流中的开发过程遵循以下步骤：开发流，提高流质量，将流部署到生产环境。

开发你自己的LLM应用程序

VS 代码扩展

我们还提供 VS Code 扩展（流设计器），用于使用 UI 提供交互式流开发体验。

你可以从可视化工作室市场安装它。

深入了解流量开发

提示流入门：调用首次流运行的分步指南。

从用例中学习

教程：使用 PDF 聊天：有关如何使用提示流构建高质量聊天应用程序的端到端教程，包括流开发和指标评估。

更多示例可以在这里找到。我们欢迎新用例的贡献！

为贡献者设置

如果你有兴趣做出贡献，请从我们的开发设置指南开始：dev_setup.md。

下一步！继续“贡献👇”部分，以参与提示流。

贡献

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