コア コンポーネントを理解し、フローの種類を調べる
プロンプト フローを使用して大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを作成するには、プロンプト フローのコア コンポーネントを理解する必要があります。
フローを理解する
プロンプト フローは、フローを作成することができる、Azure AI Studio 内の機能です。 フローは、多くの場合、次の 3 つの部分で構成される、実行可能なワークフローです。
- 入力:そのフローに渡されるデータを表します。 文字列、整数、ブール値など、さまざまなデータ型を指定することができます。
- ノード: データ処理、タスク実行、またはアルゴリズム操作を実行する "ツール" を表します。
- 出力:そのフローによって生成されるデータを表します。
パイプラインと同様に、フローは、そのフローの入力または別のノードによって生成された出力を使用可能な、複数のノードで構成することができます。 使用可能なツールの種類のいずれかを選択して、フローにノードを追加することができます。
プロンプト フロー内で使用可能なツールを確認する
3 つの一般的なツールは次のとおりです。
- LLM ツール:大規模言語モデルを使用して、カスタム プロンプトを作成することができるようにします。
- Python ツール:カスタム Python スクリプトの実行を許可します。
- プロンプト ツール:複雑なシナリオまたは他のツールとの統合用に、文字列としてプロンプトを用意します。
各ツールは、特定の関数を持つ実行可能なユニットです。 ツールを使用して、テキストの要約や API 呼び出しなどのタスクを実行することができます。 1 つのフロー内で複数のツールを使用したり、1 つのツールを複数回使用したりすることができます。
ヒント
使用可能なツールでは提供されていない機能を求めている場合は、独自のカスタム ツールを作成することができます。
ご利用のフローに新しいノードを追加し、新しいツールを追加するたびに、予期される入力と出力を定義することができます。 ノードは、全体のフローの入力の 1 つ、または別のノードの出力を使用して、複数のノード同士を効果的にリンクすることができます。
入力を定義し、ノードを接続し、必要な出力を定義することで、フローを作成することができます。 フローは、さまざまな目的で LLM アプリケーションを作成するのに役立ちます。
フローの種類を理解する
プロンプト フローを使用して作成することができるフローには、次の異なる 3 種類があります。
- 標準フロー:一般的な LLM ベースのアプリケーション開発に最適で、多目的に使用することができるさまざまなツールを提供します。
- チャット フロー:会話型アプリケーション向けに設計されており、チャット関連機能のサポートが強化されています。
- 評価フロー:パフォーマンス評価に重点を置き、以前の実行に関するフィードバックを通じて、モデルまたはアプリケーションの分析と改善をすることができます。
これで、フローがどのように構造化され、何に使用することができるかを理解したので、フローを作成する方法を確認しましょう。