1
logfire
Shares tags: ai
AI Tool
Обзор promptflow
promptflow — это инструмент разработки, предназначенный для оптимизации всего цикла разработки AI-приложений на базе Large Language Models (LLMs), от прототипирования и тестирования до развертывания в продакшене и мониторинга.
1Организует исполняемые потоки, связывающие LLMs, промпты и Python-инструменты через визуализированный граф.
2Поддерживает прототипирование, тестирование, развертывание и мониторинг LLM-приложений в рамках интегрированной платформы.
3Текущая стабильная версия пакета promptflow — 1.17.2, а promptflow-tools — 1.6.0.
4Предлагает три различных типа потоков: Standard, Chat и Evaluation, удовлетворяющие разнообразным потребностям приложений.
🏢
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
Что такое promptflow?
promptflow — это инструмент разработки, созданный Microsoft, который позволяет разработчикам, специалистам по данным и AI-инженерам оптимизировать весь цикл разработки AI-приложений на базе Large Language Models (LLMs). Он предоставляет комплексное решение для прототипирования, экспериментирования, итерации и развертывания AI-приложений. Этот инструмент действует как низкокодовая визуальная среда, упрощающая prompt engineering и создание LLM-приложений производственного качества. Он позволяет пользователям создавать исполняемые рабочие процессы, известные как 'flows', которые связывают LLMs, промпты, Python-код и другие инструменты через визуализированный граф. Такой визуальный дизайн рабочего процесса облегчает отладку, совместное использование и итерацию между командами. promptflow активно обсуждается как важнейшая среда для корпоративных AI-рабочих процессов, служащая уровнем оркестрации для prompt engineering.
quick facts
Краткие факты
| Атрибут | Значение |
|---|---|
| Разработчик | Microsoft |
| Бизнес-модель | Freemium (инструмент); Оплата по мере использования (базовые ресурсы Azure) |
| Ценообразование | Freemium; использование базовых ресурсов Azure (вычислительные ресурсы, хранилище, вызовы LLM API) влечет за собой расходы в соответствии с моделью ценообразования Azure. |
| Платформы | Web (через Azure Machine Learning, Azure AI Studio) |
| Доступен API | Да |
| Интеграции | Azure Machine Learning, Azure AI Studio, LLMs, Python tools, Vector Databases, Web Search, Calculators |
| Штаб-квартира | Redmond, USA |
features
Ключевые особенности promptflow
promptflow предоставляет надежный набор функций, разработанных для поддержки полного жизненного цикла разработки LLM-приложений, от первоначального проектирования до текущих операций. Его визуальный интерфейс и интегрированные возможности упрощают сложные задачи, обеспечивая высококачественные и масштабируемые AI-решения.
- 1Организует исполняемые потоки, связывающие LLMs, промпты и Python-инструменты через визуализированный граф.
- 2Легко отлаживает и итерирует потоки, способствуя быстрой разработке и доработке.
- 3Делится потоками и сотрудничает с членами команды, улучшая коллективные усилия по разработке.
- 4Создает и управляет вариантами промптов для экспериментов с различными входными данными и стратегиями.
- 5Оценивает производительность промптов посредством крупномасштабного тестирования на оценочных наборах данных, рассчитывая метрики качества и производительности.
- 6Развертывает LLM-приложения как управляемые конечные точки, с поддержкой Azure, Docker и Kubernetes.
- 7Автоматизирует конвейеры Retrieval Augmented Generation (RAG) для более глубокого взаимодействия с данными и контекстно-зависимых ответов.
- 8Мониторит метрики приложений, такие как задержка, частота отказов и оценка успешности промптов, что позволяет проводить A/B-тесты и циклы обратной связи.
- 9Предлагает три различных типа потоков: Standard flow для общих приложений, Chat flow для разговорных приложений и Evaluation flow для оценки других потоков.
use cases
Кому следует использовать promptflow?
promptflow в первую очередь предназначен для разработчиков, специалистов по данным, AI-инженеров и архитекторов решений, которые занимаются созданием, тестированием и развертыванием приложений на базе Large Language Models. Его комплексные функции охватывают различные этапы жизненного цикла AI-приложений.
- 1**Разработчики и AI-инженеры**: Для проектирования модульных LLM-рабочих процессов, подключения промптов к инструментам, таким как веб-поиск и векторные базы данных, а также развертывания цепочек промптов в качестве управляемых конечных точек.
- 2**Специалисты по данным**: Для оценки поведения промптов на оценочных наборах данных, расчета метрик качества и производительности, а также автоматизации конвейеров Retrieval Augmented Generation (RAG).
- 3**Архитекторы решений**: Для создания надежных, масштабируемых LLM-приложений в экосистеме Azure, обеспечения корпоративного управления, практик MLOps и структурированных конвейеров.
- 4**Команды, создающие разговорный AI**: Использующие Chat flow для разработки многоязычных ботов поддержки клиентов и RAG-чат-ботов, которые предоставляют точные и контекстно-зависимые результаты.
- 5**Организации, нуждающиеся в AI-автоматизации**: Решающие реальные проблемы в таких областях, как автоматизация AI в розничной торговле или анализ юридических документов, путем объединения LLMs с пользовательскими Python-узлами.
pricing
Цены и планы promptflow
promptflow работает по модели freemium для своего основного инструмента разработки, что означает, что пользователи могут получать доступ и использовать его функции без прямых первоначальных затрат на сам инструмент. Однако, поскольку promptflow интегрирован в Azure Machine Learning и Azure AI Studio, его использование влечет за собой расходы, связанные с потребляемыми базовыми ресурсами Azure. Эти ресурсы включают вычислительные мощности для запуска потоков, хранилище для наборов данных и вызовы API к Large Language Models (например, Azure OpenAI Service). Затраты основаны на стандартной модели ценообразования Azure, которая обычно зависит от использования. Платформа включает встроенные функции для отслеживания затрат, позволяющие пользователям отслеживать использование токенов и предполагаемые расходы, а также устанавливать бюджеты и оповещения.
- 1Freemium-доступ к основному инструменту разработки promptflow.
- 2Затраты, понесенные за базовые ресурсы Azure (вычислительные мощности, хранилище, вызовы LLM API) на основе моделей ценообразования Azure с оплатой по мере использования.
- 3Встроенное отслеживание затрат на использование токенов и предполагаемые расходы, с возможностями установки бюджета и оповещений.
competitors
promptflow против конкурентов
promptflow позиционируется как комплексное решение для прототипирования, оценки, развертывания и мониторинга LLM-приложений, особенно в экосистеме Microsoft Azure. Он отличается своим интегрированным платформенным подходом и визуальным дизайном рабочих процессов, в отличие от более ориентированных на код или модульных альтернатив.
- 1promptflow против LangChain: promptflow предлагает более комплексную, интегрированную платформу с визуальной средой для LLM MLOps, в то время как LangChain предоставляет модульную, ориентированную на код библиотеку для создания LLM-рабочих процессов, предлагая большую гибкость в программном контексте.
- 2promptflow против Dify: promptflow — это комплексное решение, поддерживаемое Microsoft и интегрированное с Azure, с акцентом на корпоративное управление и структурированные конвейеры, тогда как Dify — это платформа с открытым исходным кодом, предлагающая универсальный опыт как с визуальной, так и с кодовой разработкой для LLM-приложений.
- 3promptflow против Flowise AI: promptflow предоставляет интегрированную платформу корпоративного уровня для управления жизненным циклом LLM-приложений, включая надежную оценку и мониторинг, в то время как Flowise AI — это низкокодовый инструмент с открытым исходным кодом, в первую очередь ориентированный на визуальное создание рабочих процессов с помощью перетаскивания для быстрого прототипирования.
- 4promptflow против Semantic Kernel: promptflow акцентирует внимание на визуальной, потоковой среде для управления жизненным циклом LLM-приложений и MLOps, в то время как Semantic Kernel, также от Microsoft, является code-first SDK, разработанным для создания AI-агентов и интеграции LLMs с существующими функциями приложений, особенно в стеке Microsoft.
❓
Frequently Asked Questions
+Что такое promptflow?
promptflow — это инструмент разработки, созданный Microsoft, который позволяет разработчикам, специалистам по данным и AI-инженерам оптимизировать весь цикл разработки AI-приложений на базе Large Language Models (LLMs). Он предоставляет комплексное решение для прототипирования, экспериментирования, итерации и развертывания AI-приложений.
+promptflow бесплатен?
promptflow работает по модели freemium для своего основного инструмента разработки. Хотя сам инструмент доступен без прямых первоначальных затрат, его интеграция в Azure Machine Learning и Azure AI Studio означает, что использование базовых ресурсов Azure (таких как вычислительные мощности, хранилище и вызовы LLM API) повлечет за собой расходы в соответствии со стандартной моделью ценообразования Azure.
+Каковы основные особенности promptflow?
Ключевые особенности promptflow включают оркестрацию исполняемых потоков, связывающих LLMs, промпты и Python-инструменты через визуализированный граф; легкую отладку и итерацию; командное сотрудничество; создание и оценку вариантов промптов посредством крупномасштабного тестирования; развертывание LLM-приложений в качестве управляемых конечных точек; автоматизацию конвейеров Retrieval Augmented Generation (RAG); и мониторинг метрик приложений. Он также предлагает типы потоков Standard, Chat и Evaluation.
+Кому следует использовать promptflow?
promptflow предназначен для разработчиков, специалистов по данным, AI-инженеров и архитекторов решений. Он особенно полезен для тех, кто создает, тестирует и развертывает LLM-приложения, включая проектирование модульных рабочих процессов, оценку производительности промптов, автоматизацию конвейеров RAG и создание разговорных AI-решений в корпоративном контексте.
+Как promptflow сравнивается с альтернативами?
promptflow отличается как интегрированная, комплексная платформа для LLM MLOps, особенно в экосистеме Azure, с сильным акцентом на визуальный дизайн рабочих процессов. В отличие от этого, такие инструменты, как LangChain, предлагают более ориентированный на код, модульный библиотечный подход; Dify предоставляет открытую, универсальную платформу; Flowise AI фокусируется на низкокодовом визуальном построении; а Semantic Kernel, также от Microsoft, является code-first SDK для создания AI-агентов и интеграции LLMs в существующие приложения.