Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Prompt FlowによるLLMアプリケーション開発
Search
Yuto Urushima
July 09, 2024
Programming
2
1.5k
Prompt FlowによるLLMアプリケーション開発
Yuto Urushima
July 09, 2024
Tweet
Share
More Decks by Yuto Urushima
See All by Yuto Urushima
Webエンジニアから生成AIエンジニアへ
yuto2000
1
180
LangGraphを用いたマルチエージェント
yuto2000
2
1.6k
Prompt FlowによるLLMOps
yuto2000
1
1.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Запуск 1С:УХ в крупном энтерпрайзе: мечта и реальность ПМа
lamodatech
0
890
なまけものオバケたち -PHP 8.4 に入った新機能の紹介-
tanakahisateru
1
140
Cloudflare MCP ServerでClaude Desktop からWeb APIを構築
kutakutat
1
630
range over funcの使い道と非同期N+1リゾルバーの夢 / about a range over func
mackee
0
200
ChatGPT とつくる PHP で OS 実装
memory1994
PRO
3
160
責務を分離するための例外設計 - PHPカンファレンス 2024
kajitack
9
2.3k
Асинхронность неизбежна: как мы проектировали сервис уведомлений
lamodatech
0
1.3k
iOS開発におけるCopilot For XcodeとCode Completion / copilot for xcode
fuyan777
1
1.3k
技術的負債と向き合うカイゼン活動を1年続けて分かった "持続可能" なプロダクト開発
yuichiro_serita
0
280
menu基盤チームによるGoogle Cloudの活用事例~Application Integration, Cloud Tasks編~
yoshifumi_ishikura
0
140
shadcn/uiを使ってReactでの開発を加速させよう!
lef237
0
260
Kaigi on Railsに初参加したら、その日にLT登壇が決定した件について
tama50505
0
140
Featured
See All Featured
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
2
160
Music & Morning Musume
bryan
46
6.3k
Building Applications with DynamoDB
mza
92
6.1k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
40k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
205
24k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
51
7.3k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.2k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
KATA
mclloyd
29
14k
A better future with KSS
kneath
238
17k
Transcript
Prompt Flowによる LLMアプリケーション開発 宇留嶋勇人
自己紹介 web系エンジニアで、最近はLangChainや Prompt Flowを使った生成AI周りの開発業務を 行ってます。 X: @3anlqblueE ウルシマ ユウト 宇留嶋 勇人
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
= 大規模言語モデル (LLM) によって動作する AI アプ リケーションの開発サイクル全体を合理化するために 設計された開発ツールのこと。 Prompt Flowは、AI
アプリケーションのPoC作成、実 験、デバック、デプロイのプロセスを簡素化する包括 的なソリューションを提供します。 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-studio/how-to/prompt-flow フロー例 Prompt Flowとは
Prompt Flowとは プロンプト Python処理 コード管理 可視化 Azure AI Studio
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
Prompt Flowでできること - フロー、特にLLMとのインタラクションを簡単にデバッグ可 - フローを評価し、品質とパフォーマンスのメトリクスを計算 - テストと評価をCI/CDシステムに統合し、フローの品質を保証 - 選択したサービスプラットフォームにフローをデプロイするか、アプリ
のコードベースに簡単に統合可能 - Azure AI Studioにてチームで共同作業可能 https://microsoft.github.io/promptflow/index.html
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
LLMアプリケーションの開発 開発方法 • Azure AI Studio • VS Code 拡張機能
• CLI
LLMアプリケーションの開発 Azure AI Studio Azure AI Studio上で ツール(プロンプトフ ロー)を使う
LLMアプリケーションの開発 VS Code 拡張機能 Azure AI Studio同様に可視 化しながらローカル環境で 開発できる
LLMアプリケーションの開発 CLI フローの初期化、バリデーション、テスト、バッチ実行、トレース、 ビルド、エンドポイント作成 $ pf $ pfazure pfコマンドのAzure AI版
https://microsoft.github.io/promptflow/reference/pf-command-reference.html#
LLMアプリケーションの開発 バリアント(プロンプトチューニング) →生産性を高める、生成の質を高める、比較を容易にする
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
評価、トレース 評価 1. 自動評価 2. カスタム評価
評価、トレース 自動評価 Microsoftが監修したメトリックを使うことがで きる • パフォーマンスと品質メトリック ◦ 根拠性、関連性、コヒーレンス、流暢 性、GPTの類似性、F1 •
リスクと安全メトリック ◦ 自傷行為、悪意のある不公平、暴力的、 性的な内容、コンテンツ
評価、トレース カスタム評価 入力値、システムメトリックを出力 評価用フローを作成 (例: 固有表現抽出) ground truthとのマッチ度
評価、トレース トレース OpenTelemetry仕様に従っ て、LLMコールや関数、 LangChainやAutoGenなどの LLMフレームワークをトレー スできるトレース機能を提供 from promptflow.tracing import
start_trace start_trace() https://microsoft.github.io/promptflow/how-to-guides/tracing/index.html
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
デプロイ - CLIで開発サーバーデプロイ - Docker - オンラインエンドポイント - 関数として実行
デプロイ - CLIで開発サーバーデプロイ - Docker $ pf flow serve --source
<flow-folder> --port 8080 --host localhost $ curl http://localhost:8080/score --data ‘{“hoge”: … $ pf flow build --source <flow-folder> --output <output-dir> --format docker
デプロイ - オンラインデプロイメント Azure上に仮想マシンとインスタンス数を設定し簡単にデプロイ可能 - 関数として実行(既存アプリと統合し易い) from promptflow.client import load_flow
f = load_flow(“./example_flow/”) data = json.loads(request.get_data()) result_dict = f(**data)
Agenda Prompt Flowとは Prompt Flowでできること LLMアプリケーションの開発 評価、トレース デプロイ まとめ
まとめ Prompt FLowはLLMアプリケーションの開発を支える多様な機能 があり、開発サイクルを合理化している 是非、使ってみてください!