O que é o prompt flow do Azure Machine Learning
O fluxo de prompt do Azure Machine Learning é uma ferramenta de desenvolvimento projetada para simplificar todo o ciclo de desenvolvimento de aplicativos de IA alimentados por LLMs (Modelos de Linguagem Grandes). À medida que o impulso para aplicativos de IA baseados em LLM continua a crescer em todo o mundo, o fluxo de prompt do Azure Machine Learning fornece uma solução abrangente que simplifica o processo de prototipagem, experimentação, iteração e implantação de seus aplicativos de IA.
Com o fluxo de prompt do Azure Machine Learning, você poderá:
- Criar fluxos executáveis que vinculam LLMs, prompts e ferramentas do Python por meio de um grafo visualizado.
- Depurar, compartilhar e iterar seus fluxos com facilidade por meio da colaboração em equipe.
- Criar variantes de prompt e avaliar o desempenho delas por meio de testes em larga escala.
- Implantar um ponto de extremidade em tempo real que desbloqueie todo o poder das LLMs para seu aplicativo.
Se você estiver procurando uma ferramenta de desenvolvimento versátil e intuitiva que simplificará o desenvolvimento de aplicativos de IA baseado em LLM, o fluxo de prompt do Azure Machine Learning será a solução perfeita para você. Comece hoje e experimente o poder do desenvolvimento simplificado com o fluxo de prompt do Azure Machine Learning.
Benefícios de usar o fluxo de prompt do Azure Machine Learning
O fluxo de prompt do Azure Machine Learning oferece uma série de benefícios que ajudam os usuários a fazer a transição da ideação para a experimentação e, em última análise, aplicativos baseados em LLM prontos para produção:
Agilidade da engenharia de prompt
- Experiência de criação interativa: o fluxo de prompt do Azure Machine Learning fornece uma representação visual da estrutura do fluxo, permitindo que os usuários entendam e naveguem facilmente por seus projetos. Ele também oferece uma experiência de codificação semelhante a um notebook para desenvolvimento e depuração de fluxo eficientes.
- Variantes para ajuste de prompt: os usuários podem criar e comparar várias variantes de prompt, facilitando um processo de refinamento iterativo.
- Avaliação: os fluxos de avaliação internos permitem que os usuários avaliem a qualidade e a eficácia de seus prompts e fluxos.
- Recursos abrangentes: o fluxo de prompt do Azure Machine Learning inclui uma biblioteca de ferramentas internas, exemplos e modelos que servem como ponto de partida para o desenvolvimento, inspirando criatividade e acelerando o processo.
Preparação corporativa para aplicativos baseados em LLM
- Colaboração: o fluxo de prompt do Azure Machine Learning dá suporte à colaboração em equipe, permitindo que vários usuários trabalhem juntos em projetos de engenharia de prompt, compartilhem conhecimento e mantenham o controle de versão.
- Plataforma all-in-one: o fluxo de prompt do Azure Machine Learning simplifica todo o processo de engenharia de prompt, desde o desenvolvimento e a avaliação até a implantação e o monitoramento. Os usuários podem implantar sem esforço seus fluxos como pontos de extremidade do Azure Machine Learning e monitorar seu desempenho em tempo real, garantindo a operação ideal e a melhoria contínua.
- Soluções de preparação corporativa do Azure Machine Learning: o fluxo de prompt aproveita as soluções robustas de preparação corporativa do Azure Machine Learning, fornecendo uma base segura, escalonável e confiável para o desenvolvimento, experimentação e implantação de fluxos.
Com o fluxo de prompt do Azure Machine Learning, os usuários podem liberar sua agilidade de engenharia de prompt, colaborar com eficiência e aproveitar soluções de nível empresarial para o desenvolvimento e a implantação de aplicativos baseados em LLM bem-sucedidos.
Ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos baseado em LLM
O fluxo de prompt do Azure Machine Learning oferece um processo bem definido que facilita o desenvolvimento contínuo de aplicativos de IA. Aproveitando-o, você pode progredir efetivamente nos estágios de desenvolvimento, teste, ajuste e implantação de fluxos, resultando na criação de aplicativos de IA totalmente desenvolvidos.
O ciclo de vida consiste nos seguintes estágios:
- Inicialização: identifique o caso de uso empresarial, colete dados de exemplo, aprenda a criar um prompt básico e desenvolva um fluxo que estenda seus recursos.
- Experimentação: execute o fluxo em dados de exemplo, avalie o desempenho do prompt e itere no fluxo, se necessário. Experimente continuamente até ficar satisfeito com os resultados.
- Avaliação e Refinamento: avalie o desempenho do fluxo executando-o em um conjunto de dados maior, avalie a eficácia do prompt e refine conforme necessário. Prossiga para a próxima fase se os resultados atenderem aos critérios desejados.
- Produção: otimize o fluxo para eficiência e eficácia, implante-o, monitore o desempenho em um ambiente de produção e colete dados de uso e comentários. Use essas informações para melhorar o fluxo e contribuir com estágios anteriores para iterações adicionais.
Seguindo essa abordagem estruturada e metódica, o prompt flow permite que você desenvolva, teste rigorosamente, ajuste e implante fluxos com confiança, resultando na criação de aplicativos de IA robustos e sofisticados.
