1
logfire
Shares tags: ai
AI Tool
promptflow Bewertung
promptflow ist ein Entwicklungstool, das darauf ausgelegt ist, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, zu optimieren, vom Prototyping und Testen bis zur Produktionsbereitstellung und Überwachung.
1Orchestriert ausführbare Flows, die LLMs, Prompts und Python-Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden.
2Unterstützt Prototyping, Testen, Bereitstellung und Überwachung von LLM-Anwendungen innerhalb einer integrierten Plattform.
3Die aktuelle stabile promptflow Paketversion ist 1.17.2, mit promptflow-tools in Version 1.6.0.
4Bietet drei verschiedene Flow-Typen: Standard, Chat und Evaluation, um unterschiedlichen Anwendungsbedürfnissen gerecht zu werden.
🏢
About promptflow
Connect
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/promptflow" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/promptflow?style=dark" alt="promptflow - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/promptflow)
overview
Was ist promptflow?
promptflow ist ein von Microsoft entwickeltes Entwicklungstool, das Entwicklern, Data Scientists und KI-Ingenieuren ermöglicht, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, zu optimieren. Es bietet eine umfassende Lösung für das Prototyping, Experimentieren, Iterieren und Bereitstellen von KI-Anwendungen. Dieses Tool fungiert als Low-Code, visuelles Framework, das das Prompt Engineering und die Erstellung von produktionsreifen LLM-Anwendungen vereinfacht. Es ermöglicht Benutzern, ausführbare Workflows, bekannt als 'Flows', zu erstellen, die LLMs, Prompts, Python-Code und andere Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden. Dieses visuelle Workflow-Design erleichtert das Debugging, das Teilen und die Iteration innerhalb von Teams. Prompt flow wird aktiv als entscheidendes Framework für Unternehmens-KI-Workflows diskutiert und dient als Orchestrierungsebene für das Prompt Engineering.
quick facts
Kurze Fakten
| Attribut | Wert |
|---|---|
| Entwickler | Microsoft |
| Geschäftsmodell | Freemium (Tool); Nutzungsbasiert (zugrunde liegende Azure-Ressourcen) |
| Preisgestaltung | Freemium; die Nutzung der zugrunde liegenden Azure-Ressourcen (Compute, Storage, LLM API-Aufrufe) verursacht Kosten basierend auf dem Azure-Preismodell. |
| Plattformen | Web (über Azure Machine Learning, Azure AI Studio) |
| API Verfügbar | Ja |
| Integrationen | Azure Machine Learning, Azure AI Studio, LLMs, Python tools, Vector Databases, Web Search, Calculators |
| Hauptsitz | Redmond, USA |
features
Hauptmerkmale von promptflow
promptflow bietet eine robuste Reihe von Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus der LLM-Anwendungsentwicklung unterstützen, vom ersten Design bis zum laufenden Betrieb. Die visuelle Oberfläche und die integrierten Funktionen optimieren komplexe Aufgaben und gewährleisten hochwertige und skalierbare KI-Lösungen.
- 1Orchestrieren Sie ausführbare Flows, die LLMs, Prompts und Python-Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden.
- 2Debuggen und iterieren Sie Flows mit Leichtigkeit, was eine schnelle Entwicklung und Verfeinerung ermöglicht.
- 3Teilen und kollaborieren Sie an Flows mit Teammitgliedern, um gemeinsame Entwicklungsbemühungen zu verbessern.
- 4Erstellen und verwalten Sie Prompt-Varianten, um mit verschiedenen Eingaben und Strategien zu experimentieren.
- 5Bewerten Sie die Prompt-Leistung durch groß angelegte Tests gegen Evaluierungsdatensätze, wobei Qualitäts- und Leistungsmetriken berechnet werden.
- 6Stellen Sie LLM-basierte Anwendungen als verwaltete Endpunkte bereit, mit Unterstützung für Azure, Docker und Kubernetes.
- 7Automatisieren Sie Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines für eine tiefere Dateninteraktion und kontextbezogene Antworten.
- 8Überwachen Sie Anwendungsmetriken wie Latenz, Fehlerraten und Prompt-Erfolgsbewertung, was A/B-Tests und Feedback-Schleifen ermöglicht.
- 9Bietet drei verschiedene Flow-Typen: Standard flow für allgemeine Anwendungen, Chat flow für konversationelle Anwendungen und Evaluation flow zur Bewertung anderer Flows.
use cases
Wer sollte promptflow nutzen?
promptflow richtet sich primär an Entwickler, Data Scientists, KI-Ingenieure und Solution Architects, die am Aufbau, Testen und der Bereitstellung von Anwendungen beteiligt sind, die auf Large Language Models basieren. Seine umfassenden Funktionen decken verschiedene Phasen des KI-Anwendungslebenszyklus ab.
- 1**Entwickler & KI-Ingenieure**: Für die Gestaltung modularer LLM-Workflows, die Verbindung von Prompts mit Tools wie Web Search und Vector Databases und die Bereitstellung von Prompt-Ketten als verwaltete Endpunkte.
- 2**Data Scientists**: Für die Bewertung des Prompt-Verhaltens anhand von Evaluierungsdatensätzen, die Berechnung von Qualitäts- und Leistungsmetriken und die Automatisierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines.
- 3**Solution Architects**: Für den Aufbau robuster, skalierbarer LLM-Anwendungen innerhalb des Azure-Ökosystems, die Sicherstellung von Enterprise Governance, MLOps-Praktiken und strukturierten Pipelines.
- 4**Teams, die konversationelle KI entwickeln**: Nutzung von Chat flow zur Entwicklung mehrsprachiger Kundensupport-Bots und RAG-basierter Chatbots, die genaue und kontextbezogene Ergebnisse liefern.
- 5**Organisationen, die KI-Automatisierung benötigen**: Lösung realer Probleme in Bereichen wie Retail AI Automation oder der Analyse juristischer Dokumente durch die Kombination von LLMs mit benutzerdefinierten Python-Knoten.
pricing
promptflow Preise & Pläne
promptflow basiert auf einem Freemium-Modell für sein Kernentwicklungstool, was bedeutet, dass Benutzer auf seine Funktionen zugreifen und diese nutzen können, ohne direkte Vorabkosten für das Tool selbst. Da promptflow jedoch in Azure Machine Learning und Azure AI Studio integriert ist, entstehen bei seiner Nutzung Kosten im Zusammenhang mit den verbrauchten zugrunde liegenden Azure-Ressourcen. Diese Ressourcen umfassen Compute für die Ausführung von Flows, Storage für Datensätze und API-Aufrufe an Large Language Models (z.B. Azure OpenAI Service). Die Kosten basieren auf dem Standard-Azure-Preismodell, das typischerweise nutzungsbasiert ist. Die Plattform umfasst integrierte Funktionen zur Kostenverfolgung, die es Benutzern ermöglichen, die Token-Nutzung und geschätzte Ausgaben zu überwachen sowie Budgets und Warnungen festzulegen.
- 1Freemium-Zugang zum Kernentwicklungstool promptflow.
- 2Kosten für zugrunde liegende Azure-Ressourcen (Compute, Storage, LLM API-Aufrufe) basierend auf den Pay-as-you-go-Preismodellen von Azure.
- 3Integrierte Kostenverfolgung für Token-Nutzung und geschätzte Ausgaben, mit Optionen zur Budgetfestlegung und Warnungen.
competitors
promptflow vs. Wettbewerber
promptflow ist als End-to-End-Lösung für das Prototyping, die Evaluierung, Bereitstellung und Überwachung von LLM-Anwendungen positioniert, insbesondere innerhalb des Microsoft Azure-Ökosystems. Es unterscheidet sich durch seinen integrierten Plattformansatz und das visuelle Workflow-Design, im Gegensatz zu eher codezentrierten oder modularen Alternativen.
- 1promptflow vs. LangChain: promptflow bietet eine umfassendere, integrierte Plattform mit einem visuellen Framework für LLM MLOps, während LangChain eine modulare, Code-First-Bibliothek zum Erstellen von LLM-Workflows bereitstellt, die größere Flexibilität in einem programmatischen Kontext bietet.
- 2promptflow vs. Dify: promptflow ist eine von Microsoft unterstützte End-to-End-Lösung, die in Azure integriert ist und Enterprise Governance sowie strukturierte Pipelines betont, während Dify eine Open-Source-Plattform ist, die ein All-in-One-Erlebnis mit visueller und codebasierter Entwicklung für LLM-Apps bietet.
- 3promptflow vs. Flowise AI: promptflow bietet eine integrierte Plattform auf Unternehmensniveau für das LLM-Anwendungslebenszyklusmanagement, einschließlich robuster Evaluierung und Überwachung, während Flowise AI ein Open-Source-Low-Code-Tool ist, das sich primär auf den visuellen Drag-and-Drop-Workflow-Aufbau für schnelles Prototyping konzentriert.
- 4promptflow vs. Semantic Kernel: promptflow betont eine visuelle, flow-basierte Umgebung für das LLM-Anwendungslebenszyklusmanagement und MLOps, während Semantic Kernel, ebenfalls von Microsoft, ein Code-First-SDK ist, das für den Aufbau von KI-Agenten und die Integration von LLMs mit bestehenden Anwendungsfunktionen, insbesondere innerhalb des Microsoft-Stacks, entwickelt wurde.
❓
Frequently Asked Questions
+Was ist promptflow?
promptflow ist ein von Microsoft entwickeltes Entwicklungstool, das Entwicklern, Data Scientists und KI-Ingenieuren ermöglicht, den gesamten Entwicklungszyklus von KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, zu optimieren. Es bietet eine umfassende Lösung für das Prototyping, Experimentieren, Iterieren und Bereitstellen von KI-Anwendungen.
+Ist promptflow kostenlos?
promptflow basiert auf einem Freemium-Modell für sein Kernentwicklungstool. Während das Tool selbst ohne direkte Vorabkosten zugänglich ist, bedeutet seine Integration in Azure Machine Learning und Azure AI Studio, dass die Nutzung der zugrunde liegenden Azure-Ressourcen (wie Compute, Storage und LLM API-Aufrufe) Kosten gemäß dem Standard-Azure-Preismodell verursachen wird.
+Was sind die Hauptmerkmale von promptflow?
Zu den Hauptmerkmalen von promptflow gehören die Orchestrierung ausführbarer Flows, die LLMs, Prompts und Python-Tools über ein visualisiertes Diagramm miteinander verbinden; einfaches Debugging und Iteration; Teamkollaboration; Erstellung und Bewertung von Prompt-Varianten durch groß angelegte Tests; Bereitstellung von LLM-basierten Anwendungen als verwaltete Endpunkte; Automatisierung von Retrieval Augmented Generation (RAG) Pipelines; und Überwachung von Anwendungsmetriken. Es bietet auch Standard-, Chat- und Evaluation-Flow-Typen.
+Wer sollte promptflow nutzen?
promptflow ist für Entwickler, Data Scientists, KI-Ingenieure und Solution Architects konzipiert. Es ist besonders vorteilhaft für diejenigen, die LLM-Anwendungen erstellen, testen und bereitstellen, einschließlich der Gestaltung modularer Workflows, der Bewertung der Prompt-Leistung, der Automatisierung von RAG-Pipelines und der Erstellung konversationeller KI-Lösungen in einem Unternehmenskontext.
+Wie vergleicht sich promptflow mit Alternativen?
promptflow unterscheidet sich als integrierte End-to-End-Plattform für LLM MLOps, insbesondere innerhalb des Azure-Ökosystems, mit einem starken Fokus auf visuelles Workflow-Design. Im Gegensatz dazu bieten Tools wie LangChain einen eher Code-First, modularen Bibliotheksansatz; Dify bietet eine Open-Source-All-in-One-Plattform; Flowise AI konzentriert sich auf Low-Code-visuelles Bauen; und Semantic Kernel, ebenfalls von Microsoft, ist ein Code-First-SDK zum Erstellen von KI-Agenten und zur Integration von LLMs in bestehende Anwendungen.