Microsoft PromptFlow 教程全指南：从基础到高级应用

Microsoft PromptFlow 教程全指南：从基础到高级应用

promptflow Build high-quality LLM apps - from prototyping, testing to production deployment and monitoring. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptflow

前言

Microsoft PromptFlow 是一个强大的工作流编排工具，专门为构建和管理基于大语言模型(LLM)的应用程序而设计。它提供了从简单的提示工程到复杂的多步骤工作流编排的全套解决方案。本文将系统性地介绍 PromptFlow 的核心功能模块及其应用场景，帮助开发者快速掌握这一工具。

核心功能模块

1. 追踪功能(Tracing)

追踪功能是 PromptFlow 的核心特性之一，它允许开发者捕获和可视化工作流的内部执行细节。

典型应用场景：

• LLM应用追踪：完整记录语言模型的调用过程，包括输入、输出和中间状态
• AutoGen群聊追踪：在自动化群聊场景中追踪多代理的交互过程
• LangChain应用追踪：监控LangChain框架中各个组件的执行情况
• 自定义OpenTelemetry收集器：通过自定义OTLP收集器实现更灵活的追踪数据收集

追踪功能特别适合调试复杂的LLM应用，它能帮助开发者理解工作流中每个步骤的执行情况，快速定位问题所在。

2. Prompty应用开发

Prompty是PromptFlow中的轻量级提示工程工具，适合快速构建和评估提示模板。

学习路径：

1. 基础入门：从简单的提示模板开始，了解基本运行和评估方法
2. 聊天应用：构建基于聊天的交互式提示模板
3. 输出格式化：掌握如何控制提示模板的输出格式

Prompty特别适合需要快速迭代提示设计的场景，开发者可以在不编写复杂代码的情况下测试不同的提示策略。

3. 工作流(Flow)开发

PromptFlow支持两种主要的工作流类型：Flex Flow和DAG Flow。

Flex Flow特点：

• 基于类的灵活工作流定义
• 支持同步和异步执行模式
• 可实现流式聊天交互
• 与LangChain评估器集成

DAG Flow特点：

• 基于有向无环图的直观工作流设计
• 支持将工作流作为函数调用
• 可在Azure ML管道中运行
• 提供完善的运行管理功能

进阶应用：

• 分布式执行：在Azure ML管道中运行分布式工作流
• 运行管理：监控和管理工作流执行过程
• 评估集成：与LangChain评估标准集成

4. 部署选项

PromptFlow提供多种部署方案，满足不同场景需求：

1. Docker部署：将工作流打包为Docker容器
2. 可执行应用：将工作流分发为独立可执行程序
3. Azure应用服务：在Azure App Service上托管工作流
4. Kubernetes部署：在K8s集群中部署可扩展的工作流服务

5. RAG应用开发

检索增强生成(RAG)是PromptFlow的重点应用场景，它结合了信息检索和语言模型生成能力。

典型教程：

• PDF聊天应用：构建能够问答PDF文档内容的智能应用
• 质量提升：通过提示调优和评估提高RAG应用质量
• Copilot开发：基于RAG模式开发智能助手
• 测试数据生成：从文档自动生成测试数据

RAG应用开发教程涵盖了从基础实现到质量优化的完整生命周期，特别适合需要处理专有知识或最新信息的应用场景。

学习建议

对于PromptFlow初学者，建议按照以下路径学习：

1. 从Prompty基础开始，了解提示工程的基本概念
2. 尝试简单的DAG Flow，理解工作流的基本结构
3. 学习Flex Flow，掌握更灵活的工作流设计
4. 实践RAG应用开发，体验完整的LLM应用开发生命周期
5. 最后探索高级部署选项，将应用投入生产环境

结语

Microsoft PromptFlow为LLM应用开发提供了从设计、开发到部署的全套工具链。通过本教程指南，开发者可以系统地掌握PromptFlow的各项功能，快速构建高质量的LLM应用。无论是简单的提示工程还是复杂的RAG系统，PromptFlow都能提供强大的支持。

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