Prompt 流程技术文档

Prompt 流程技术文档

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

欢迎来到 Prompt Flow 的技术指导文档，这是一个专为加速大型语言模型（LLM）驱动的AI应用全周期开发而设计的工具套件。从构思到原型、测试、评估直至生产部署和监控，Prompt Flow 简化了提示工程，并使你能构建出满足生产标准的LLM应用程序。

安装指南

快速启动（GitHub Codespaces）

点击下面的按钮，在GitHub Codespaces中快速开启一个预配置的开发环境。

[![Open in GitHub Codespaces](https://github.com/codespaces/badge.svg)](https://codespaces.new/microsoft/promptflow?quickstart=1)

本地安装

确保你的计算机已安装Python，推荐版本为3.9到3.11。然后，通过以下命令安装所需的包：

pip install promptflow promptflow-tools

使用说明

创建聊天机器人

执行命令以基于聊天模板初始化一个Prompt Flow流程，它将在当前目录下创建名为my_chatbot的文件夹并生成必要的文件结构。

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

设置API连接

对于OpenAI或Azure OpenAI密钥，使用相应的.yaml文件配置连接，确保替换<your_api_key>和（如果是Azure OpenAI，还需替换api_base）：

• OpenAI连接:

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

• Azure OpenAI连接:

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

与您的流程进行交互

在my_chatbot目录下，有一个定义流程的flow.dag.yaml文件。通过以下命令可以直接与您的聊天机器人互动：

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

API使用文档

Prompt Flow 提供了命令行界面(CLI)和Python库来操作和管理流。详细API文档和命令参考可以在官方文档找到。例如，查看所有可用命令可以运行pf --help，创建、管理和查询流的细节则在相应章节有详细说明。

项目部署方式

将流程部署到生产环境是Prompt Flow的重要特性之一。您可以选择自有的服务端点或利用Azure Machine Learning的Prompt Flow，整合进应用程序的代码库中。具体步骤涉及配置部署目标和测试流的稳定性和性能，这些内容在高级教程中详述。

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本文档提供了Prompt Flow的基本入门、设置和初步使用介绍，详细的开发指南、API详解和最佳实践建议请访问其官方网站和GitHub仓库。记得探索教程和贡献指南，参与这个不断成长的社区，共同推动高质量LLM应用的发展。

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