长推:Prompt Flow——微软的一小步,我们不得不跟上的一大步
微软的一小步,也是我们不得不跟上的一大步
原文作者:rick awsb
原文来源:twitter
注:本文来自@rickawsb 推特,其是加密KOL,原推文内容由CHAINLOOK整理如下:
这次microsoft build发布的Prompt Flow作为Azure Machine Learning(AzureML)的一个强大功能,将提示工程(prompt engineering)项目的开发、评估和持续集成和部署(CI/CD)变成了规模化便于团队协作的工作流。
这将让团队的工作效率数倍增长!
微软的一小步,也是我们不得不跟上的一大步
作为个人,就算不用prompt flow,也可以从中了解最新的prompt协作思路以提升自己个人和团队的prompt使用效率。
Prompt flow的功能主要有以下几点:
1、它提供了一个交互式环境,结合了自然语言提示、模板语言、一系列内置工具和可用Python代码开发。它就像一个工具箱,👇
提供各种工具帮助个人和团队更好的使用大型语言模型(LLM)。
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火星财经加密周报 | 5月17日
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2、Prompt Flow的变体功能特别酷,你可以在里面尝试各种不同的提示,看看哪个效果最好(a/b测试)。这样,你就可以根据实际效果,选择最好的提示,个人和团队可以用这个功能不断优化项目所使用的prompt,并以数据来作为优化的决策依据👇
prompt flow变体让prompt工程变成了一个基于数据,团队协作,不断优化的流程化的工程。
3、Prompt Flow还有一个评估功能,就像一个成绩单,可以告诉你你的提示和流程做得怎么样。你可以设置自己的评价标准,比较不同的提示和流程,找出最好的方案。
(我们这些个人用户还在凭感觉写prompt😅)
4、开发完成后,Prompt Flow提供了一键部署,以及一个用于测试的交互式GUI。此外,它还提供连续监控,包括评估指标、延迟、吞吐量等,并提供警报,帮助你持续改进流程并维护你的LLM应用的服务等级协议(SLA)。
我了解完prompt flow之后的我感觉是,我还在看“10条让你提高个人效率的prompt“之类的推文,微软已经将prompt工程化,流程化,依靠团队开发来解决复杂问题。
这又是数量级的差距。。。
无论如何,如果你想天天跟着我一起了解ai/LLM/微软/openai的最新进展,一起焦虑,别忘粉
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