Présentation
La véritable puissance des modèles de langage volumineux (LLM) réside dans leur application. Que vous souhaitiez utiliser des modèles LLM pour classifier des pages web en catégories ou pour créer un chatbot sur vos données. Pour exploiter toute la puissance des modèles LLM disponibles, vous devez créer une application qui combine vos sources de données avec des modèles LLM et génère la sortie souhaitée.
Pour développer, tester, affiner et déployer des applications LLM, vous pouvez utiliser le flux d’invite, accessible dans Azure Machine Learning studio et Azure AI studio.
Remarque
Le focus de ce module est placé sur la compréhension et l’exploration du flux d’invite via Azure AI Studio. Toutefois, notez que le contenu s’applique à l’expérience de flux d’invite dans Azure Machine Learning et Azure AI studio.
Le flux d’invite prend une invite en tant qu’entrée, qui, dans le contexte des modèles LLM, fait référence à la requête fournie à l’application LLM pour générer une réponse. Il s’agit du texte ou de l’ensemble d’instructions fourni à l’application LLM, l’invitant à générer une sortie ou à effectuer une tâche spécifique.
Par exemple, lorsque vous souhaitez utiliser un modèle de génération de texte, l’invite peut être une phrase ou un paragraphe qui lance le processus de génération. Dans le contexte d’un modèle de réponse aux questions, l’invite peut être une requête demandant des informations sur un sujet particulier. L’efficacité de l’invite dépend souvent de la façon dont elle transmet l’intention de l’utilisateur et le résultat souhaité.
Le flux d’invite vous permet de créer des flux, qui font référence à la séquence d’actions ou d’étapes effectuées en vue d’accomplir une tâche ou une fonctionnalité spécifique. Un flux représente le processus ou pipeline global qui incorpore l’interaction avec le modèle LLM pour traiter un cas d’usage particulier. Le flux encapsule l’intégralité du parcours, de la réception de l’entrée jusqu’à la génération de la sortie ou à l’exécution d’une action souhaitée.