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

Azure AI Foundry 内の機能であるプロンプト フローでは、フローを作成できます。 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ワークフローです。

1. 入力: フローに渡されたデータを表します。 文字列、整数、ブール値など、さまざまなデータ型を指定できます。
2. 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。
3. 出力: フローによって生成されたデータを表します。

パイプラインと同様に、フローは、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できる複数のノードで構成できます。 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できます。

プロンプト フローで使用できるツールを調べる

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たカスタム プロンプトの作成を有効にします。
• 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: 複雑なシナリオや他のツールとの統合のための文字列としてプロンプトを準備します。

各ツールは、特定の関数を持つ実行可能な単位です。 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できます。 1 つのフロー内で複数のツールを使用し、1 つのツールを複数回使用できます。

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、予想される入力と出力を定義できます。 ノードは、フロー全体の入力の 1 つ、または別のノードの出力を使用して、ノードを効果的にリンクできます。

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できるフローには、次の 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、多様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可能にします。

フローがどのように構造化され、何に使用できるかを理解したので、フローを作成する方法を見てみましょう。