Azure Machine Learning 在生成式 AI 時代下的另一個全新功能：Prompt Flow！

Azure Machine Learning 的 Prompt Flow 是一個專門為大型語言模型應用開發而設計的工具，能夠大幅簡化從設計到部署的整個開發過程。它讓使用者可以通過視覺化界面來開發、測試、優化和部署與 LLM 相關的應用，為 AI 開發者提供了靈活且直觀的體驗。以下是它的幾個主要功能與應用場景：

1. 視覺化工作流程
   Prompt Flow 提供了一個有向無環圖（DAG）的視覺界面，開發者可以直觀地構建和管理 AI 應用程序的各個步驟。每個節點代表特定的操作，如與 LLM 交互或運行 Python 程式，並可以輕鬆地調整節點之間的數據流，這讓應用開發過程變得更加透明且易於管理。

2. 支援 Prompt 工程
   Prompt Flow 對於 Prompt Engineering 具有強大的支持。使用者可以針對 LLM 設計和調整不同的提示詞，並通過實驗來測試不同提示詞的效果。Prompt Flow 還提供內建的提示詞範本，讓使用者可以快速開始項目，並通過迭代改進提示詞的表現。

3. 多樣的工作流類型
   Prompt Flow 支援多種不同的工作流類型，包括：
   標準工作流：適用於一般應用開發，提供多種工具來建立與 LLM 相關的應用。
   聊天工作流：針對對話式 AI 開發，支持聊天模式的輸入/輸出與聊天歷史管理。現在我們一般最常使用的就是這個功能。
   評估工作流：專門用於測試和評估的工作流，讓使用者可以通過大量數據來驗證模型的效能。

4. 調試與變異測試
   開發者可以針對單個節點進行測試，檢查每個步驟的輸出，並在 Prompt Flow 內進行變異測試（Variants Testing），以比較不同提示詞的效果。內建的評估工具可協助使用者根據多項指標來優化 Prompt。

5. 部署與監控
   完成測試和優化後，Prompt Flow 可以將工作流部署為企業級的端點，提供實時 AI 服務。Azure 的基礎架構支持應用的持續監控，開發者可以查看模型在生產環境中的效能數據，確保應用的穩定性與可靠性。此外，該工具還支持將工作流部署至不同的環境，包括容器平台。

6. 完整的開發生命周期
   Prompt Flow 將 LLM 開發的各個階段從初始設計、實驗、評估到最終的生產部署無縫連接，提供了一個結構化的流程，讓開發者可以有條不紊地推動項目進展，確保應用在正式推出前已經過完整測試。

Azure Machine Learning 的 Prompt Flow 提供了強大的工具集和視覺化界面，簡化了 LLM 應用的開發流程，從設計、測試到最終部署的每個階段都有明確的指導和支持。對於需要開發大型語言模型應用的團隊來說，這是一個靈活、直觀且強大的解決方案。

明天我們就來建立一個 Prompt Flow 吧！