Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Peringatan
Alur prompt di Microsoft Foundry dan Azure Machine Learning akan dihentikan pada 20 April 2027. Prompt flow tidak lagi disarankan untuk pengembangan baru. Migrasikan aplikasi dan penyebaran alur Prompt yang ada ke Microsoft Agent Framework sebelum 20 April 2027.
Image kontainer Prompt flow tidak lagi mendapatkan pembaruan, termasuk pembaruan keamanan dan paket. Ini berlaku untuk citra runtime Prompt flow, termasuk promptflow-runtime, promptflow-runtime-stable, dan promptflow-python.
Setelah 20 April 2027, alur Prompt, termasuk pengalaman penulisan web di Microsoft Foundry dan Azure Machine Learning, ekstensi Visual Studio Code, dan gambar kontainer alur Prompt terkait, tidak akan lagi didukung atau tersedia.
Jika aplikasi Anda bergantung pada penyebaran alur perintah atau gambar runtime, rencanakan untuk memindahkan beban kerja tersebut ke alternatif yang didukung seperti Microsoft Agent Framework sebelum tanggal pensiun. Untuk panduan migrasi, lihat Panduan migrasi alur perintah dan sampel kode migrasi.
Azure Machine Learning prompt flow adalah alat pengembangan yang dirancang untuk menyederhanakan seluruh siklus pengembangan aplikasi AI yang didukung oleh model bahasa besar (LLM). Alur kerja prompt menyediakan solusi komprehensif yang menyederhanakan proses membuat prototipe, bereksperimen, melakukan iterasi, dan menyebarkan aplikasi AI Anda.
Dengan menggunakan alur perintah Azure Machine Learning, Anda dapat:
- Buat alur yang dapat dieksekusi yang menautkan LLM, perintah, dan alat Python melalui grafik yang divisualisasikan.
- Debug, bagikan, dan iterasi alur Anda dengan mudah melalui kolaborasi tim.
- Buat varian prompt dan evaluasi performanya melalui pengujian skala besar.
- Terapkan titik akhir real-time yang membuka potensi penuh LLM untuk aplikasi Anda.
Azure Machine Learning prompt flow menawarkan cara yang serbaguna dan intuitif untuk menyederhanakan pengembangan AI berbasis LLM Anda.
Manfaat penggunaan alur prompt di Azure Machine Learning
Azure Machine Learning alur prompt menawarkan berbagai manfaat yang membantu pengguna beralih dari ideasi ke eksperimen dan, pada akhirnya, aplikasi berbasis LLM siap produksi:
Rekayasa perintah yang lincah
- Pengalaman penulisan interaktif: Representasi visual struktur alur memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memahami dan menavigasi proyek mereka. Ini juga menawarkan pengalaman pengkodean mirip dengan notebook untuk pengembangan aliran yang efisien serta penelusuran kesalahan.
- Varian untuk penyetelan permintaan: Pengguna dapat membuat dan membandingkan beberapa varian prompt, memfasilitasi proses penyempurnaan berulang.
- Evaluasi: Alur evaluasi bawaan memungkinkan pengguna untuk menilai kualitas dan efektivitas perintah dan alur mereka.
- Sumber daya komprehensif: Mengakses pustaka alat, sampel, dan templat bawaan yang berfungsi sebagai titik awal untuk pengembangan, menginspirasi kreativitas, dan mempercepat proses.
Kesiapan perusahaan untuk aplikasi berbasis LLM
- Kolaborasi: Mendukung kolaborasi tim, sehingga beberapa pengguna dapat bekerja sama pada proyek rekayasa yang cepat, berbagi pengetahuan, dan mempertahankan kontrol versi.
- Platform all-in-one: Menyederhanakan seluruh proses rekayasa yang diminta, mulai dari pengembangan dan evaluasi hingga penyebaran dan pemantauan. Anda dapat dengan mudah menyebarkan alur Anda sebagai titik akhir Azure Machine Learning dan memantau performanya secara real time, memastikan operasi optimal dan peningkatan berkelanjutan.
- Solusi Kesiapan Perusahaan Azure Machine Learning: Alur prompt menggunakan solusi kesiapan perusahaan yang kuat dari Azure Machine Learning, menyediakan fondasi yang aman, skalabel, dan andal untuk pengembangan, eksperimen, dan penyebaran alur.
Azure Machine Learning alur prompt memberdayakan rekayasa cepat yang tangkas, kolaborasi yang mulus, dan pengembangan dan penyebaran aplikasi berbasis LLM perusahaan yang kuat.
Siklus hidup pengembangan aplikasi berbasis LLM
Azure Machine Learning alur permintaan menyederhanakan pengembangan aplikasi AI dengan membawa Anda melalui proses pengembangan, pengujian, pengoptimalan, dan penyebaran alur untuk membangun aplikasi AI yang lengkap.
Siklus hidup terdiri dari tahapan berikut:
- Inisialisasi: Identifikasi kasus penggunaan bisnis, kumpulkan data sampel, pelajari cara membangun permintaan dasar, dan mengembangkan alur yang memperluas kemampuannya.
- Eksperimen: Jalankan alir dengan data sampel, evaluasi performa prompt, dan lakukan iterasi pada alir jika perlu. Terus bereksperimen hingga puas dengan hasilnya.
- Evaluasi &penyempurnaan: Menilai performa alur dengan menjalankannya terhadap himpunan data yang lebih besar, mengevaluasi efektivitas prompt, dan memperbaiki sesuai kebutuhan. Lanjutkan ke tahap berikutnya jika hasilnya memenuhi kriteria yang diinginkan.
- Produksi: Optimalkan alur untuk efisiensi dan efektivitas, sebarkan, pantau performa di lingkungan produksi, dan kumpulkan data penggunaan dan umpan balik. Gunakan informasi ini untuk meningkatkan alur dan berkontribusi pada tahap sebelumnya untuk iterasi lebih lanjut.
Dengan proses metodis alur perintah, Anda dapat dengan percaya diri mengembangkan, menguji, memperbaiki, dan menyebarkan aplikasi AI yang canggih.
