Azure Machine Learning プロンプトフローは、LLM（大規模言語モデル）に基づくAIアプリケーションの開発サイクルを合理化するために設計されたツール。
ユーザーは視覚化されたグラフを通じてLLM、プロンプト、Pythonツールをリンクするフローを作成可能。
チームコラボレーションを通じたフローのデバッグ、共有、反復が容易。
プロンプトのバリアントを作成し、大規模なテストでパフォーマンスを評価。
LLMの完全な力を引き出すリアルタイムエンドポイントをデプロイ。
エンジニアリングの機敏性の促進。
- 対話型の作成エクスペリエンスと視覚的なフローの表現。
- プロンプトチューニングのバリアントによる反復的調整プロセスの促進。
- 組み込みの評価フローによる品質と有効性の評価。
- 開発のための包括的なリソースとサンプル、テンプレートのライブラリ。
エンタープライズ対応性:
- チームコラボレーションと共同作業、バージョン管理の支援。
- 開発、評価、デプロイ、監視を含むオールインワンプラットフォーム。
- Azure Machine Learningの堅牢なエンタープライズ対応ソリューションの活用。
開発ライフサイクル:
- 初期化：ビジネスユースケースの特定、サンプルデータの収集、プロンプトの構築と機能拡張。
- 実験：フローの実行、パフォーマンス評価、必要に応じた反復。
- 評価と調整：大規模なデータセットでのフロー実行、プロンプトの有効性評価、調整。
- 運用：フローの最適化、デプロイ、運用環境でのパフォーマンス監視。