Azure AI Foundry でプロンプトフローを使ってみる

Azure AI Foundry でプロンプトフローを使ってみました。以下の内容に準じています。

前提

以下の記事内容をセットアップしていることが前提です。

手順

1. プロンプトフロー作成

Azure AI Foundry のプロジェクト画面でメニューから「プロンプト フロー」を選択し、「+作成」ボタンをクリック

標準フローの「作成」をクリック

画面の下にある「作成」ボタンクリック

最初にJokeのサンプルプロンプトフローが表示されます。

2. プロンプトフロー確認

今回は特にいじらずに中身を確認します。
画面右側に「グラフ」ブロックがあり、joke -> echoの順に実行されるのがわかります。
「joke」を選択すると左のブロックでjokeに遷移。どんなプロンプトが定義されているかがわかります。

後の実行に備えて「接続」にAI サービス、「deployment_name」にデプロイしたモデル名を選択します。

「echo」は単純にLLMの出力をそのままエコーしているだけです。

入出力は、以下のように定義されていました。

LangChainのLCELをツールで定義しているような内容でした。

3. 実行

Python処理もあるので、裏ではサーバレスが動くらしく、最初に「コンピューティング セッションの開始」をクリック

「実行」をクリック

「出力の表示」をクリック

ポップアップで結果が表示されています。

トレースを見るとLangSmithみたいですね。

4. 後片付け

忘れずに「コンピューティングセッションの停止」をクリック

フローを「アーカイブ」します。