Desafios de Gerenciamento de Prompts de IA
Existem três principais desafios ao trabalhar com prompts de IA:
1. Avaliação e Performance: acompanhar quais prompts estão funcionando bem e comparar performances.
2. Versionamento: gerenciar diferentes versões de prompts e rastrear quais dão melhores respostas.
3. Segurança: garantir que os prompts sejam seguros e não permitam conteúdo inapropriado.
Introdução ao Prompt Flow
O Prompt Flow é uma solução para esses desafios, fornecendo uma forma consistente de gerenciar prompts de IA. É uma ferramenta de desenvolvimento projetada para simplificar o pipeline de fim a fim para aplicações Gen AI ou LM-powered.
Recursos do Prompt Flow
O Prompt Flow oferece quatro principais recursos:
1. Gerenciamento e orquestração do pipeline
2. Desenvolvimento e deploy de modelos
3. Otimização iterativa de prompts e modelos
4. Loop de feedback com usuários finais
Além disso, o Prompt Flow suporta várias bibliotecas, incluindo Langchain e outras bibliotecas de código aberto, e pode se conectar a fontes de dados externas.
Conceitos-Chave do Prompt Flow
Alguns conceitos-chave discutidos no vídeo incluem:
1. Conexão: configurar uma conexão com uma API remota ou fonte de dados.
2. Runtime:associar um runtime com um cluster de compute ou instância no Azure ML.
3. Fluxo: construir um pipeline ou fluxo de nodes individuais que processam entrada em paralelo ou sequencialmente.
4. Ferramentas: usar funções específicas ou unidades de funções para realizar tarefas, com a opção de escrever código Python customizado.
5. Variante: criar variantes diferentes de um prompt para ver qual funciona melhor para atingir um objetivo.
Demonstração do Prompt Flow
O vídeo demonstra como criar uma nova conexão, definir uma conexão customizada e usar o recurso de fluxo da Open AI para criar workflows customizados. Além disso, o vídeo apresenta um padrão de geração de conjuntos de dados, onde uma pergunta é feita, dados são recuperados de várias fontes, refinados e alimentados em um modelo de linguagem.