flujo rápido

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Prompt Flow es un conjunto de herramientas de desarrollo diseñadas para agilizar el ciclo de desarrollo de un extremo a otro de aplicaciones de IA basadas en LLM, desde la ideación, la creación de prototipos, las pruebas, la evaluación hasta la implementación y el monitoreo de la producción. Facilita mucho la ingeniería rápida y le permite crear aplicaciones LLM con calidad de producción.

Con un flujo rápido, podrá:

Crear y desarrollar iterativamente el flujo.
- Cree flujos ejecutables que vinculen LLM, indicaciones, código Python y otras herramientas.
- Depure e itere sus flujos, especialmente rastreando la interacción con LLM con facilidad.
Evaluar la calidad y el rendimiento del flujo
- Evalúe la calidad y el rendimiento de su flujo con conjuntos de datos más grandes.
- Integre las pruebas y evaluaciones en su sistema CI/CD para garantizar la calidad de su flujo.
Ciclo de desarrollo simplificado para la producción.
- Implemente su flujo en la plataforma de servicio que elija o intégrelo fácilmente en la base del código de su aplicación.
- (Opcional pero muy recomendado) Colabore con su equipo aprovechando la versión en la nube de Prompt flow en Azure AI.

Instalación

Para comenzar rápidamente, puede utilizar un entorno de desarrollo prediseñado. Haga clic en el botón a continuación para abrir el repositorio en GitHub Codespaces y luego continúe con el archivo Léame.

Si desea comenzar en su entorno local, primero instale los paquetes:

Asegúrese de tener un entorno Python; se recomienda python>=3.9, <=3.11 .

pip install promptflow promptflow-tools

Inicio rápido ⚡

Crea un chatbot con flujo rápido

Ejecute el comando para iniciar un flujo de aviso desde una plantilla de chat, crea una carpeta llamada my_chatbot y genera los archivos necesarios dentro de ella:

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

Configure una conexión para su clave API

Para la clave OpenAI, establezca una conexión ejecutando el comando, usando el archivo openai.yaml en la carpeta my_chatbot , que almacena su clave OpenAI (anule las claves y el nombre con --set para evitar cambios en el archivo yaml):

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

Para la clave de Azure OpenAI, establezca la conexión ejecutando el comando mediante el archivo 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

Chatea con tu flujo

En la carpeta my_chatbot , hay un archivo flow.dag.yaml que describe el flujo, incluidas las entradas/salidas, los nodos, la conexión y el modelo LLM, etc.

Tenga en cuenta que en el nodo chat , estamos usando una conexión denominada open_ai_connection (especificada en el campo connection ) y el modelo gpt-35-turbo (especificado en el campo deployment_name ). El archivo de nombre_despliegue sirve para especificar el modelo OpenAI o el recurso de implementación de Azure OpenAI.

Interactúa con tu chatbot ejecutando: (presiona Ctrl + C para finalizar la sesión)

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

Valor fundamental: garantizar la "alta calidad" desde el prototipo hasta la producción

Explore nuestro tutorial de 15 minutos que lo guía a través de un rápido ajuste ➡ pruebas de lotes ➡ evaluación, todo diseñado para garantizar una alta calidad lista para la producción.

¡Siguiente paso! ¿Continuar con el Tutorial ? sección para profundizar más en el flujo rápido.

¿Tutorial?‍♂️

Prompt Flow es una herramienta diseñada para crear aplicaciones LLM de alta calidad . El proceso de desarrollo en Prompt Flow sigue estos pasos: desarrollar un flujo, mejorar la calidad del flujo e implementar el flujo en producción.

Desarrolla tus propias aplicaciones LLM

Extensión de código VS

También ofrecemos una extensión VS Code (un diseñador de flujo) para una experiencia de desarrollo de flujo interactivo con UI.

vsc

Puede instalarlo desde Visualstudio Marketplace.

Profundizar en el desarrollo de flujos

Primeros pasos con el flujo rápido: una guía paso a paso para invocar su primera ejecución de flujo.

Aprenda de los casos de uso

Tutorial: Chat con PDF: un tutorial de un extremo a otro sobre cómo crear una aplicación de chat de alta calidad con flujo rápido, incluido el desarrollo de flujo y la evaluación con métricas.

Se pueden encontrar más ejemplos aquí. ¡Agradecemos las contribuciones de nuevos casos de uso!

Configuración para contribuyentes

Si está interesado en contribuir, comience con nuestra guía de configuración para desarrolladores: dev_setup.md.

¡Siguiente paso! ¿Continuar con el Contribuyendo ? sección para contribuir al flujo rápido.

Contribuyendo

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Recopilación de datos

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