הקדמה ל-Promptflow

Microsoft Prompt Flow הוא כלי אוטומציה ויזואלי ליצירת תהליכי עבודה אוטומטיים באמצעות תבניות מוכנות ומחברים מותאמים אישית. הכלי מיועד לאפשר למפתחים ואנליסטים עסקיים לבנות במהירות תהליכים אוטומטיים למשימות כמו ניהול נתונים, שיתוף פעולה ואופטימיזציה של תהליכים. עם Prompt Flow, משתמשים יכולים לחבר בקלות שירותים, אפליקציות ומערכות שונות, ולבצע אוטומציה של תהליכים עסקיים מורכבים.

Microsoft Prompt Flow נבנה כדי לייעל את מחזור הפיתוח המלא של יישומי AI המונעים על ידי Large Language Models (LLMs). בין אם אתם בשלב הרעיון, אב-טיפוס, בדיקה, הערכה או פריסה של יישומים מבוססי LLM, Prompt Flow מפשט את התהליך ומאפשר לכם לבנות אפליקציות LLM באיכות ייצור.

הנה התכונות והיתרונות המרכזיים של Microsoft Prompt Flow:

חוויית כתיבה אינטראקטיבית

Prompt Flow מציג ייצוג ויזואלי של מבנה הזרימה שלכם, מה שמקל על הבנת הפרויקטים וניווט בהם.
הוא מציע חוויית קידוד בסגנון מחברת (notebook) לפיתוח ו-debug יעיל של הזרימה.

גרסאות כוונון של prompts

צרו והשוו בין מספר גרסאות של prompts כדי לאפשר תהליך שיפור איטרטיבי.
העריכו את הביצועים של prompts שונים ובחרו את היעילים ביותר.

זרימות הערכה מובנות
העריכו את האיכות והיעילות של ה-prompts והזרימות שלכם באמצעות כלי הערכה מובנים.
הבינו עד כמה היישומים שלכם מבוססי LLM מתפקדים היטב.

משאבים מקיפים

Prompt Flow כולל ספרייה של כלים, דוגמאות ותבניות מובנות. משאבים אלו משמשים כנקודת התחלה לפיתוח, מעוררים יצירתיות ומאיצים את התהליך.

שיתוף פעולה ומוכנות לארגון

תמיכה בשיתוף פעולה צוותי על ידי מתן אפשרות למספר משתמשים לעבוד יחד על פרויקטים של הנדסת prompts.
ניהול גרסאות ושיתוף ידע בצורה יעילה.
ייעול כל תהליך הנדסת ה-prompts, מהפיתוח וההערכה ועד לפריסה ומעקב.

הערכה ב-Prompt Flow

ב-Microsoft Prompt Flow, הערכה ממלאת תפקיד מרכזי בהערכת ביצועי מודלי ה-AI שלכם. בואו נבחן כיצד ניתן להתאים אישית זרימות ומדדי הערכה בתוך Prompt Flow:

הבנת הערכה ב-Prompt Flow

ב-Prompt Flow, זרימה מייצגת רצף של צמתים שמעבדים קלט ומפיקים פלט. זרימות הערכה הן סוג מיוחד של זרימות שנועדו להעריך את ביצועי הריצה על פי קריטריונים ומטרות ספציפיות.

תכונות מרכזיות של זרימות הערכה

הן בדרך כלל רצות לאחר הזרימה הנבדקת, תוך שימוש בפלטים שלה.
הן מחשבות ציונים או מדדים למדידת ביצועי הזרימה הנבדקת.
המדדים יכולים לכלול דיוק, ציוני רלוונטיות או כל מדד רלוונטי אחר.

התאמת זרימות הערכה

הגדרת קלטים

זרימות הערכה צריכות לקבל את הפלטים של הריצה הנבדקת.
הגדירו קלטים בדומה לזרימות רגילות.
לדוגמה, אם אתם מעריכים זרימת QnA, קראו לקלט "answer". אם מעריכים זרימת סיווג, קראו לקלט "category". ייתכן ויידרשו גם קלטים של אמת קרקעית (labels אמיתיים).

פלטים ומדדים

זרימות הערכה מפיקות תוצאות שמודדות את ביצועי הזרימה הנבדקת.
ניתן לחשב מדדים באמצעות Python או LLM.
השתמשו בפונקציה log_metric() כדי לתעד מדדים רלוונטיים.

שימוש בזרימות הערכה מותאמות

פתחו זרימת הערכה מותאמת אישית למשימות ולמטרות הספציפיות שלכם.
התאימו את המדדים בהתאם למטרות ההערכה שלכם.
החילו את זרימת ההערכה המותאמת על ריצות באצווה לבדיקות בקנה מידה גדול.

שיטות הערכה מובנות

Prompt Flow מספק גם שיטות הערכה מובנות.
ניתן להגיש ריצות באצווה ולהשתמש בשיטות אלו כדי להעריך את ביצועי הזרימה עם מערכי נתונים גדולים.
צפו בתוצאות ההערכה, השוו מדדים וחזרו על התהליך לפי הצורך.
זכרו, הערכה חיונית להבטחת עמידת מודלי ה-AI שלכם בקריטריונים ובמטרות הרצויות.
עיינו בתיעוד הרשמי לקבלת הוראות מפורטות לפיתוח ושימוש בזרימות הערכה ב-Microsoft Prompt Flow.

לסיכום, Microsoft Prompt Flow מעניק למפתחים את הכלים ליצור אפליקציות LLM איכותיות על ידי פישוט הנדסת ה-prompts וסביבת פיתוח חזקה. אם אתם עובדים עם LLMs, Prompt Flow הוא כלי חשוב שכדאי להכיר.
עיינו ב-Prompt Flow Evaluation Documents לקבלת הוראות מפורטות לפיתוח ושימוש בזרימות הערכה ב-Microsoft Prompt Flow.

כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון כי תרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפת המקור שלו נחשב למקור הסמכותי. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אנושי. אנו לא נושאים באחריות לכל אי-הבנה או פרשנות שגויה הנובעת משימוש בתרגום זה.