Vysvětlení základních komponent a prozkoumání typů toků

Dokončeno

Pokud chcete vytvořit aplikaci LLM (Large Language Model) s tokem výzvy, musíte porozumět základním komponentám toku výzvy.

Principy toku

Tok výzvy je funkce v azure AI Studiu, která umožňuje vytvářet toky. Toky jsou spustitelné pracovní postupy, které se často skládají ze tří částí:

  1. Vstupy: Představují data předaná do toku. Můžou to být různé datové typy, jako jsou řetězce, celá čísla nebo logická hodnota.
  2. Uzly: Představují nástroje , které provádějí zpracování dat, provádění úloh nebo algoritmické operace.
  3. Výstupy: Představují data vytvořená tokem.

Diagram of the three components of a flow pipeline.

Podobně jako kanál se tok může skládat z více uzlů, které můžou používat vstupy toku nebo jakýkoli výstup vygenerovaný jiným uzlem. Uzel můžete do toku přidat tak, že zvolíte jeden z dostupných typů nástrojů.

Prozkoumání nástrojů dostupných v toku výzvy

Existují tři běžné nástroje:

  • Nástroj LLM: Umožňuje vytváření vlastních výzev s využitím rozsáhlých jazykových modelů.
  • Nástroj Python: Umožňuje spouštění vlastních skriptů Pythonu.
  • Nástroj výzvy: Připraví výzvy jako řetězce pro složité scénáře nebo integraci s jinými nástroji.

Každý nástroj je spustitelná jednotka s konkrétní funkcí. Nástroj můžete použít k provádění úloh, jako je sumarizace textu nebo volání rozhraní API. Můžete použít více nástrojů v rámci jednoho toku a použít nástroj vícekrát.

Tip

Pokud hledáte funkce, které nejsou nabízeny dostupnými nástroji, můžete vytvořit vlastní nástroj.

Kdykoli do toku přidáte nový uzel a přidáte nový nástroj, můžete definovat očekávané vstupy a výstupy. Uzel může používat jeden ze vstupů celého toku nebo výstup jiného uzlu, který efektivně propojuje uzly.

Definováním vstupů, propojením uzlů a definováním požadovaných výstupů můžete vytvořit tok. Toky vám pomůžou vytvářet aplikace LLM pro různé účely.

Vysvětlení typů toků

Existují tři různé typy toků, které můžete vytvořit pomocí toku výzvy:

  • Standardní tok: Ideální pro obecný vývoj aplikací založených na LLM, který nabízí celou řadu univerzálních nástrojů.
  • Tok chatu: Navržený pro konverzační aplikace s vylepšenou podporou funkcí souvisejících s chatem.
  • Tok vyhodnocení: Zaměřeno na vyhodnocení výkonu, které umožňuje analýzu a vylepšení modelů nebo aplikací prostřednictvím zpětné vazby k předchozím spuštěním.

Když teď víte, jak je tok strukturovaný a k čemu ho můžete použít, pojďme se podívat, jak můžete tok vytvořit.