Microsoft Promptflow 示例项目全面解析
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/promptflow 项目概述
Microsoft Promptflow 是一个强大的工作流编排工具，专门为构建基于大型语言模型(LLM)的智能应用而设计。该项目提供了丰富的示例集合，涵盖了从基础使用到高级应用场景的各个方面。
环境准备
在开始使用示例前，需要做好以下准备工作：
-
Python环境配置
- 推荐使用Python 3.9版本
- 可以使用conda创建独立环境：
conda create -n pf-examples python=3.9 - 激活环境：
conda activate pf-examples
-
安装依赖包
- 安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt - 验证Promptflow SDK安装：
pip show promptflow
- 安装项目依赖：
快速入门指南
本地快速开始
quickstart.ipynb 提供了完整的入门教程，包含：
- 如何运行一个基础流程(flow)
- 如何评估流程的输出结果
- 本地开发的基本工作流程
Azure云服务快速开始
quickstart-azure.ipynb 演示了：
- 如何在Azure AI服务中部署和运行流程
- 云环境下的评估方法
- Azure特有的配置选项
核心功能示例解析
1. CLI工具示例
端到端开发教程
chat-with-pdf 展示了基于RAG(检索增强生成)模式的完整开发流程：
- 文档加载与处理
- 向量数据库集成
- 结合外部知识的问答系统构建
流程部署方案
提供了多种部署方式的示例：
- Azure应用服务：适合企业级Web应用部署
- Docker容器：提供环境隔离和便捷的跨平台部署
- Kubernetes：大规模生产环境部署方案
- 可执行应用：方便分发给终端用户使用
2. Prompty示例
Prompty是Promptflow中的提示工程组件，提供了多种实用示例：
- 基础问答：配置环境变量连接LLM的基础示例
- 带聊天历史：实现多轮对话的完整解决方案
- 评估提示：包含道歉识别、基础问答评估等场景
- 输出格式化：演示JSON、流式输出等不同响应格式
3. Flex Flows示例
Flex Flows提供了更灵活的流程定义方式：
- 基础聊天：类定义和函数定义两种实现方式
- 流式输出：实现实时响应的大语言模型交互
- 函数调用：扩展LLM能力的外部函数集成
- 评估流程：代码质量检查、标准核对表等评估场景
4. 标准流程示例
标准流程是Promptflow的核心功能，提供了丰富的应用场景：
智能体与自动化
- 自主代理(AutoGPT)：自动规划任务执行的智能体实现
- 客户意图识别：从用户问题中提取商业意图
开发辅助
- 文档生成：自动为Python代码生成docstring
- 数学转代码：将数学问题转化为可执行代码
多媒体处理
- 图像描述：结合GPT-4V的多模态处理流程
- 命名实体识别：文本分析的基础NLP任务
工程实践
- 条件流程：if-else和switch逻辑的实现
- 共享资源管理：通过符号链接和附加包含组织项目文件
高级特性
流程质量提升
promptflow-quality-improvement 教程详细讲解了：
- 提示调优的方法论
- 评估指标的设计
- 迭代改进的最佳实践
执行追踪
tracing 功能提供了：
- 流程执行的详细记录
- 可视化调试界面
- 性能分析和优化依据
学习路径建议
对于初学者，建议按照以下顺序学习：
- 从
quickstart.ipynb开始，了解基础概念 - 尝试
basic系列示例，掌握核心功能 - 根据需求选择特定领域的示例深入
- 最后学习部署和高级优化内容
总结
Microsoft Promptflow示例项目全面展示了如何利用这一框架构建各类基于大语言模型的智能应用。无论您是刚开始接触LLM应用开发，还是需要实现复杂的生产级系统，这些示例都能提供有价值的参考和起点。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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