プロンプト フロー エコシステム

プロンプト フロー エコシステムは、Azure リソース バインディングに依存せずに、プロンプト フローの機能を活用してプロンプトを試験的に調整し、LLM ベースのアプリケーションをローカル環境で開発することを望む開発者に、包括的なチュートリアル、ツール、リソースのセットを提供することを目的としています。 この記事では、次が含まれるエコシステム内の主要コンポーネントの概要について説明します。

  • GitHub のプロンプト フローのオープン ソース プロジェクト
  • CI/CD パイプラインとのシームレスなフロー実行と統合のためのプロンプト フロー SDK と CLI
  • ローカル環境内でのフローの作成と開発に便利な VS Code 拡張機能

プロンプト フロー SDK または CLI

プロンプト フロー SDK または CLI を使用すると、開発者は、コード管理資格情報を使用し、フローを初期化して、フローを開発し、プロンプト フローのバッチ テストと評価をローカルで実行できます。

これは効率を考慮して設計されており、大規模なデータセットベースのフロー テストとメトリック評価を同時にトリガーできます。 さらに、SDK/CLI を CI/CD パイプラインに簡単に統合してテスト プロセスを自動化できます。

プロンプト フロー SDK の使用を開始するには、SDK クイック スタート ノートブックを参照して、手順に従います。

VS Code 拡張機能

また、エコシステムには、プロンプト フローを簡単かつ対話的に開発し、プロンプトを微調整して、わかりやすい UI でテストできるように設計された、強力な VS Code 拡張機能も用意されています。

Screenshot of the prompt flow extension in the VS Code showing the UI.

プロンプト フロー VS Code 拡張機能の使用を開始するには、拡張機能のマーケットプレースに移動してインストールし、[詳細] タブを読みます。

Screenshot of the prompt flow extension in the VS Code marketplace.

クラウドでの運用への移行

コミュニティ エコシステムでのプロンプト フローの開発とテストが正常に終了した後、検討する後続の手順には、運用グレードの LLM アプリケーションへの移行が含まれる場合があります。 このフェーズでは、セキュリティ、効率、スケーラビリティを確保するために、Azure Machine Learning をお勧めします。

ローカル フローを Azure リソースにシームレスに移行して、クラウドでの大規模な実行と管理の利点を活用できます。 これを実現するには、「LLMOps との統合」を参照してください。

コミュニティ サポート

コミュニティ エコシステムの発展には、コラボレーションとサポートが不可欠です。 活発なコミュニティ フォーラムに参加して、開発者どうしがつながり、エコシステムの成長に貢献します。

GitHub リポジトリ: promptflow

質問やフィードバックがある場合は、GitHub の issue を直接作成するか、pf-feedback@microsoft.com 宛てにお問い合わせください。

次のステップ

プロンプト フロー コミュニティ エコシステムを使用すると、開発者は対話型で動的なプロンプトを簡単に作成できます。 プロンプト フロー SDK と VS Code 拡張機能を使用して、魅力的なユーザー エクスペリエンスを作成し、ローカル環境でプロンプトを微調整できます。