Azure AI Studio 内のフロー用 Python ツール

[アーティクル]
04/11/2024

Note

Azure AI Studio は、現在、パブリックプレビュー段階です。このプレビューはサービスレベルアグリーメントなしで提供されており、運用環境ではお勧めしません。特定の機能はサポート対象ではなく、機能が制限されることがあります。詳しくは、Microsoft Azure プレビューの追加使用条件に関するページをご覧ください。

プロンプトフロー Python ツールからは、カスタマイズされたコードスニペットが自己完結型の実行可能ノードとして提供されます。ユーザーは簡単に Python ツールを作成し、コードを編集し、結果を確認できます。

Python ツールを使用してビルドする

Azure AI Studio でフローを作成するか、開きます。詳細については、「フローの作成」を参照してください。
[+ Python] を選択し、Python ツールをフローに追加します。
入力テーブルで説明されている Python ツールの入力パラメータの値を入力します。たとえば、[コード] 入力テキストボックスに次の Python コードを入力できます。
```
from promptflow import tool

@tool
def my_python_tool(message: str) -> str:
    return 'hello ' + message
```
詳細については、「Python コード入力の要件」を参照してください。
必要に応じて、フローにさらにツールを追加します。または、[実行] を選択してフローを実行します。
出力については、出力の表で説明します。 Python コード入力の前の例に基づき、入力メッセージが "world" の場合、出力は hello world です。

入力

入力のリストは、コードの保存後、ツール関数の引数に基づいて変わります。引数と return 値に型を追加すると、ツールで型が正しく表示されます。

名前	種類	内容	必須
コード	string	Python コードスニペット。	はい
入力	-	ツール関数のパラメータとその割り当ての一覧。	-

出力

出力は Python ツール関数の return 値です。たとえば、次の Python ツール関数を考えます。

from promptflow import tool

@tool
def my_python_tool(message: str) -> str:
    return 'hello ' + message

入力メッセージが "world" の場合、出力は hello world です。

種類

Type	Python の例	説明
int	param: int	整数型
[bool]	param: bool	ブール型
string	param: str	文字列の種類
倍精度浮動小数点	param: float	倍精度型
list	param: list または param: List[T]	リストタイプ
object	param: dict または param: Dict[K, V]	オブジェクトの種類
つながり	param: CustomConnection	接続の型は特別に処理されます。

Connection 型注釈を持つパラメータは接続入力として扱われます。つまり、次のことを意味します。

プロンプトフロー拡張機能には、接続を選択するためのセレクターが表示されます。
実行時に、プロンプトフローは、渡されたパラメータ値から同じ名前の接続を検索しようとします。

Note

Union[...] 型の注釈は接続の型でのみサポートされます。たとえば param: Union[CustomConnection, OpenAIConnection] です。

Python コード入力の要件

このセクションでは、Python ツールの Python コード入力の要件について説明します。

Python ツールコードは、必要なモジュールのインポートを含め、完全な Python コードで構成されている必要があります。
Python ツールコードには、実行のエントリポイントとして機能する @tool (ツール関数) で修飾した関数を含める必要があります。 @tool デコレーターは、スニペット内で 1 回のみ適用する必要があります。
Python ツールの関数パラメータは Inputs セクションで割り当てる必要があります。
Python ツール関数には、ツールの出力である return ステートメントおよび値を含める必要があります。

次の Python コードは、ベストプラクティスの例です。

from promptflow import tool

@tool
def my_python_tool(message: str) -> str:
    return 'hello ' + message

Python ツールでカスタム接続を使用する

認証を使用して外部サービスを呼び出す必要がある Python ツールを開発している場合は、プロンプトフローでカスタム接続を使用できます。これにより、アクセスキーを安全に格納し、Python コードで取得できます。

カスタム接続を作成する

すべての大規模言語モデル API キーまたはその他の必要な資格情報を保存するカスタム接続を作成します。

[AI プロジェクト設定] に移動します。次に、[新しい接続] を選択します。
[カスタム] サービスを選びます。接続名を定義できます。 [キーと値のペアを追加] を選び、資格情報とキーを保存する複数のキーと値のペアを追加できます。

Note

少なくとも 1 つのキーと値のペアがシークレットとして設定されていることを確認します。そうしないと、接続は正常に作成されません。 1 組のキーと値のペアをシークレットとして設定するには、[シークレットかどうか] を選択し、キー値を暗号化して格納します。
次のカスタムキーを接続に追加します:
- azureml.flow.connection_type: Custom
- azureml.flow.module: promptflow.connections

Python でカスタム接続を使用する

Python コードでカスタム接続を使用するには、次の手順を実行します。

Python ノードのコードセクションで、カスタム接続ライブラリ from promptflow.connections import CustomConnection をインポートします。ツール関数で CustomConnection 型の入力パラメータを定義します。
入力セクションへの入力を解析します。次に、値のドロップダウンリストでターゲットのカスタム接続を選択します。

次に例を示します。

from promptflow import tool
from promptflow.connections import CustomConnection

@tool
def my_python_tool(message: str, myconn: CustomConnection) -> str:
    # Get authentication key-values from the custom connection
    connection_key1_value = myconn.key1
    connection_key2_value = myconn.key2

次のステップ

フローの作成方法の詳細を参照してください

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