接続とランタイムを調べる

完了

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場合は、まず、必要な接続とランタイムをすべて構成する必要があります。

接続を調べる

フローを外部のデータ ソース、サービス、または API に接続させたい場合は常に、フローがその外部サービスと通信することを承認されるようにする必要があります。 接続を作成するときは、プロンプト フローと外部サービスの間にセキュリティで保護されたリンクを構成し、シームレスで安全なデータ通信を確保します。

作成する接続の種類に応じて、接続は、プロンプト フローが外部サービスと通信するために必要なエンドポイント、API キー、または資格情報を安全に保存します。 必要なシークレットはどれもユーザーに公開されず、代わりに Azure Key Vault 内に保存されます。

接続を設定することで、ユーザーはフロー内のツールに必要な外部サービスを簡単に再利用できます。

以下のように特定の組み込みツールでは、構成済みの接続が必要です。

接続の種類	組み込みツール
Azure Open AI	LLM または Python
Open AI	LLM または Python
Cognitive Search	Vector DB Lookup または Python
Serp	Serp API または Python
Custom	Python

プロンプト フロー接続は、2 つのシナリオで極めて重要な役割を果たします。 これは、API 資格情報管理を自動化し、機密性の高いアクセス情報の処理を簡素化し、セキュリティで保護します。 さらに、さまざまなソースからのセキュリティで保護されたデータ転送を可能とし、さまざまな環境にわたってデータの整合性とプライバシーを維持するために不可欠です。

ランタイムを調べる

フローを作成し、ツールが使用する必要な接続を構成したら、フローを実行する必要があります。 フローを実行するには、プロンプト フロー ランタイムを通して提供されるコンピューティングが必要です。

ランタイム (1) は、必要なコンピューティング リソースを提供するコンピューティング インスタンス (2) と、フローを実行できるようにするためにインストールする必要がある必要なパッケージとライブラリを指定する環境 (3) の組み合わせです。

ランタイムを使用すると、フローを実行および検証できる制御された環境が手に入り、すべてが安定した設定で意図したとおりに動作することを保証できます。 迅速な開発とテストのためには既定の環境が利用可能です。 他のパッケージをインストールする必要がある場合は、カスタム環境を作成できます。