Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

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.

shipped 17 апр. 2026 г.updated 27 мая 2026 г.aifreemium
ai
promptflow - AI tool hero image

Почему это важно

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.

Stork’s verdict on promptflow

promptflow предлагает визуальную оркестрацию рабочих процессов для LLM-приложений, но его всеобъемлющий характер привязывает вас к экосистеме Azure.

promptflow reviewed by Stork AI · stork.ai/ru/promptflow

О promptflow

Штаб-квартира
Redmond, USA

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

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.

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.

  • Организует исполняемые потоки, связывающие LLMs, промпты и Python-инструменты через визуализированный граф.
  • Легко отлаживает и итерирует потоки, способствуя быстрой разработке и доработке.
  • Делится потоками и сотрудничает с членами команды, улучшая коллективные усилия по разработке.
  • Создает и управляет вариантами промптов для экспериментов с различными входными данными и стратегиями.
  • Оценивает производительность промптов посредством крупномасштабного тестирования на оценочных наборах данных, рассчитывая метрики качества и производительности.
  • Развертывает LLM-приложения как управляемые конечные точки, с поддержкой Azure, Docker и Kubernetes.
  • Автоматизирует конвейеры Retrieval Augmented Generation (RAG) для более глубокого взаимодействия с данными и контекстно-зависимых ответов.
  • Мониторит метрики приложений, такие как задержка, частота отказов и оценка успешности промптов, что позволяет проводить A/B-тесты и циклы обратной связи.
  • Предлагает 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.

  • 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.
  • Специалисты по данным: Для оценки поведения промптов на оценочных наборах данных, расчета метрик качества и производительности, а также автоматизации конвейеров Retrieval Augmented Generation (RAG).
  • Архитекторы решений: Для создания надежных, масштабируемых LLM-приложений в экосистеме Azure, обеспечения корпоративного управления, практик MLOps и структурированных конвейеров.
  • Команды, создающие разговорный AI: Использующие Chat flow для разработки многоязычных ботов поддержки клиентов и RAG-чат-ботов, которые предоставляют точные и контекстно-зависимые результаты.
  • 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.

  • Freemium-доступ к основному инструменту разработки promptflow.
  • Затраты, понесенные за базовые ресурсы Azure (вычислительные мощности, хранилище, вызовы LLM API) на основе моделей ценообразования Azure с оплатой по мере использования.
  • Встроенное отслеживание затрат на использование токенов и предполагаемые расходы, с возможностями установки бюджета и оповещений.

Похожие инструменты

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.

1
LangChainOn StorkCompare

LangChain is a popular open-source framework for orchestrating LLM applications by connecting language models with external data sources, APIs, and other tools.

LangChain provides a modular, code-first approach for developers to build complex LLM workflows, offering more flexibility and integration options compared to Promptflow's visual flowchart emphasis. It also includes LangSmith for observability, similar to Promptflow's monitoring capabilities.

2
DifyOn StorkCompare

Dify is an open-source platform that offers an intuitive interface for building, testing, and deploying LLM applications, including RAG pipelines and model management.

Dify provides a more integrated, all-in-one platform experience with both visual and code-based development, directly competing with Promptflow's end-to-end LLM app lifecycle management, including built-in observability.

3
Flowise AIOn StorkCompare

Flowise AI is an open-source, low-code tool that simplifies building and orchestrating LLM applications through a drag-and-drop visual interface.

Flowise AI directly competes with Promptflow's visual workflow building aspect, offering a low-code, open-source alternative for rapid prototyping and deployment of LLM applications, particularly beneficial for those preferring a graphical approach.

4
Semantic Kernel↗

Semantic Kernel is an open-source SDK from Microsoft designed to build AI agents that can interact with various LLMs and integrate with existing application functions, especially within the Microsoft ecosystem.

Semantic Kernel, also from Microsoft, offers a code-first SDK approach for building AI agents and integrating LLMs, providing a strong alternative for developers already invested in the Microsoft stack, contrasting with Promptflow's more visual, flow-based environment.

Посетить promptflow↗
Контакты
⌘
GitHubgithub.com/microsoft/promptflow

AI Reputation Report

Is promptflow yours?

ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude & Grok answer buyer questions about promptflow every day. See whether they name promptflow — or send buyers to a rival.

See what AI saysfree preview