آموزش ساخت Prompt Flow با Azure AI Foundry

آموزش ساخت Prompt Flow با Azure AI Foundry با عنوان اصلی Build with AI Building Prompt Flows with Azure AI Foundry یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با مفهوم Prompt Flow و نحوه ساخت جریان های پردازش مبتنی بر هوش مصنوعی در Azure AI Foundry آشنا می شوید. یاد می گیرید چگونه یک پروژه ایجاد کنید، گره های مختلف را به یکدیگر متصل کنید و جریان های پردازشی خود را آزمایش و مستقر کنید. همچنین با قابلیت های پیشرفته ای مانند استفاده از Python، کنترل شرطی، تنظیم Promptها و اتصال داده های اختصاصی کار خواهید کرد.

Prompt Flow چیست و چه کاربردی در هوش مصنوعی دارد؟

Prompt Flow ابزاری برای طراحی، ساخت و مدیریت جریان های پردازشی مبتنی بر مدل های هوش مصنوعی است. به کمک این ابزار می توانید مراحل مختلف یک فرایند را به صورت گره های مستقل تعریف کنید و با اتصال آن ها، یک جریان پردازشی منسجم بسازید. هر گره می تواند وظیفه مشخصی مانند دریافت ورودی، اجرای یک دستور، پردازش داده یا تعامل با یک مدل هوش مصنوعی را بر عهده داشته باشد.

استفاده از Prompt Flow به توسعه دهندگان کمک می کند منطق برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی را به شکل ساختارمندتری پیاده سازی کنند. برای مثال، می توانید یک جریان طراحی کنید که ابتدا پیام کاربر را دریافت کند، سپس آن را به یک مدل زبانی ارسال کند و در نهایت پاسخ تولیدشده را برگرداند. درک این ساختار برای توسعه و مدیریت راهکارهای هوش مصنوعی که از چند مرحله پردازشی تشکیل شده اند، اهمیت زیادی دارد.

ساخت Prompt Flow در Azure AI Foundry

برای شروع کار با Prompt Flow، ابتدا باید یک پروژه در Azure AI Foundry ایجاد کنید. این پلتفرم محیطی برای توسعه و مدیریت راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی فراهم می کند و امکان ساخت جریان های پردازشی مختلف را در اختیار شما قرار می دهد. پس از ایجاد پروژه، می توانید یک Chat Flow بسازید و مراحل مورد نیاز برای پردازش پیام های کاربران را در آن تعریف کنید.

یکی از مفاهیم مهم در طراحی جریان ها، Node است. هر Node یک مرحله از فرایند را اجرا می کند و با اتصال گره های مختلف می توانید ترتیب اجرای عملیات را مشخص کنید. در این آموزش با نحوه ایجاد Chat Flow، اتصال Nodeها و آزمایش Prompt Flow آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه یک جریان پردازشی را Deploy کنید و یک Standard Flow ایجاد کرده و آن را اجرا کنید.

آزمایش و استقرار Prompt Flow

پس از طراحی یک Prompt Flow، لازم است عملکرد آن را با ورودی های مختلف بررسی کنید. آزمایش جریان به شما امکان می دهد نحوه اجرای گره ها، انتقال اطلاعات بین مراحل و خروجی نهایی را ارزیابی کنید. این مرحله کمک می کند مشکلات احتمالی در منطق پردازش یا تنظیمات Promptها را پیش از استفاده عملی شناسایی کنید. در Azure AI Foundry می توانید جریان های ساخته شده را در محیط توسعه اجرا و نتایج آن ها را بررسی کنید.

پس از اطمینان از عملکرد جریان، می توانید آن را Deploy کنید تا برای استفاده در سناریوهای عملی در دسترس قرار بگیرد. همچنین آشنایی با Standard Flow به شما کمک می کند علاوه بر جریان های مبتنی بر چت، فرایندهای پردازشی استاندارد را نیز ایجاد و اجرا کنید. در این آموزش مراحل آزمایش و استقرار جریان ها به صورت عملی بررسی می شوند تا با چرخه اصلی توسعه Prompt Flow آشنا شوید.

استفاده از Python در Prompt Flow

یکی از قابلیت های مهم Prompt Flow امکان استفاده از ابزارهای Python برای اجرای منطق پردازشی اختصاصی است. با استفاده از Python می توانید عملیات مورد نیاز خود را در قالب ابزارهای مختلف پیاده سازی کرده و آن ها را به جریان پردازشی اضافه کنید. این قابلیت زمانی کاربرد دارد که امکانات آماده به تنهایی پاسخ گوی نیاز پروژه نباشند و بخواهید بخشی از منطق برنامه را با کدنویسی کنترل کنید.

برای مثال، ممکن است بخواهید داده های ورودی را قبل از ارسال به مدل پردازش کنید یا خروجی تولیدشده را با منطق اختصاصی تغییر دهید. در چنین شرایطی می توانید از ابزارهای Python در کنار سایر Nodeهای جریان استفاده کنید. ترکیب قابلیت های Prompt Flow با Python انعطاف پذیری بیشتری در طراحی راهکارهای هوش مصنوعی ایجاد می کند و به شما اجازه می دهد فرایندهای پیچیده تری را متناسب با نیاز پروژه توسعه دهید.

کنترل شرطی و تنظیم Prompt در Azure AI Foundry

در بسیاری از برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی، تمام درخواست ها نباید مسیر پردازشی یکسانی را طی کنند. با استفاده از Conditional Control می توانید اجرای مراحل مختلف Prompt Flow را بر اساس شرایط مشخص مدیریت کنید. برای مثال، می توانید با بررسی نوع ورودی کاربر تعیین کنید که درخواست باید به کدام بخش از جریان ارسال شود. این قابلیت به شما کمک می کند منطق تصمیم گیری را در جریان های پردازشی خود پیاده سازی کنید.

قابلیت Variants نیز برای آزمایش و تنظیم نسخه های مختلف Prompt مورد استفاده قرار می گیرد. با تعریف Variantهای متفاوت می توانید متن Promptها را تغییر دهید و نتایج حاصل از هر نسخه را با یکدیگر مقایسه کنید. این کار به شما کمک می کند دستورالعمل های مناسب تری برای مدل انتخاب کنید و کیفیت پاسخ های تولیدشده را بهبود دهید. در این آموزش با نحوه استفاده از کنترل شرطی و Variants برای توسعه جریان های هوشمند آشنا می شوید.

استفاده از چند مدل هوش مصنوعی و داده های اختصاصی در Prompt Flow

در برخی پروژه ها، استفاده از تنها یک مدل هوش مصنوعی برای انجام تمام وظایف کافی نیست. Prompt Flow امکان استفاده از چند مدل AI را در یک جریان پردازشی فراهم می کند. به این ترتیب می توانید برای مراحل مختلف یک فرایند از مدل های متفاوت استفاده کنید و وظایف را بر اساس قابلیت های هر مدل سازمان دهی کنید. این رویکرد در طراحی راهکارهایی که شامل چند مرحله پردازش یا تولید محتوا هستند، کاربرد دارد.

علاوه بر استفاده از چند مدل، می توانید داده های اختصاصی خود را نیز وارد Prompt Flow کنید تا جریان پردازشی بر اساس اطلاعات مورد نظر شما عمل کند. برای مثال، یک برنامه می تواند از اطلاعات داخلی یک سازمان برای تولید پاسخ های مرتبط با درخواست کاربران استفاده کند. ترکیب مدل های مختلف، داده های اختصاصی و منطق پردازشی قابل تنظیم، امکانات گسترده ای برای توسعه راهکارهای هوش مصنوعی فراهم می کند. در بخش پایانی این آموزش، قابلیت های پیشرفته Prompt Flow را بررسی کرده و با مسیر کلی توسعه چنین جریان هایی آشنا می شوید.