Warnung
Microsoft Foundry と Azure Machine Learning のプロンプト フローは、2027 年 4 月 20 日に廃止されます。 新しい開発では、プロンプト フローは推奨されなくなりました。 2027 年 4 月 20 日より前に、既存の Prompt フロー アプリケーションとデプロイを Microsoft Agent Framework に移行します。
プロンプト フロー コンテナー イメージは、セキュリティやパッケージの更新プログラムなど、更新プログラムを受信しなくなりました。 これは、 promptflow-runtime、 promptflow-runtime-stable、 promptflow-pythonなどのプロンプト フロー ランタイム イメージに適用されます。
2027 年 4 月 20 日以降、Microsoft Foundry と Azure Machine Learning の Web 作成エクスペリエンス、VS Code 拡張機能、関連する Prompt フロー コンテナー イメージなど、プロンプト フローはサポートされなくなり、使用できなくなります。
アプリケーションがプロンプト フローのデプロイまたはランタイム イメージに依存している場合は、提供終了日より前に、サポートされている代替手段 (Microsoft Agent Framework にワークロードを移動することを計画します。 移行ガイダンスについては、プロンプト フロー移行ガイドと移行コード サンプルを参照してください。
プロンプト フローの大規模言語モデル (LLM) ツールを使用すると、
プロンプト フローには、いくつかの大規模な言語モデル API が用意されています。
- 完了: OpenAI の入力候補モデルでは、指定されたプロンプトに基づいてテキストが生成されます。
- Chat: OpenAI のチャット モデルと Azure AI チャット モデルは、テキストベースの入力と応答を使用した対話型の会話を容易にします。
埋め込み API は LLM ツールでは使用できません。 embedding ツールを使用して、OpenAI または openAI を使用して埋め込みを生成Azure。
注意
プロンプト フローの LLM ツールは、推論モデル (OpenAI o1 や o3 など) をサポートしていません。 モデル統合を推論するには、Python ツールを使用してモデル API を直接呼び出します。 詳細については、「 Python ツールから推論モデルを呼び出すを参照してください。
Prerequisites
OpenAI リソースを作成します。
OpenAI:
- OpenAI Web サイトでアカウントにサインアップします。
- サインインして 個人用 API キーを見つけます。
Azure OpenAI:
- の手順に従って、OpenAI リソースAzure作成します。 OpenAI リソース グループ名には ASCII 文字のみを使用Azure。 プロンプト フローでは、リソース グループ名の ASCII 以外の文字はサポートされていません。
標準デプロイにデプロイされたモデル:
- 目的のカタログからモデルを使用してエンドポイントを作成し、 標準デプロイでデプロイします。
- Azure AI モデル推論 API (Mistral、Cohere、Meta Llama、Microsoft モデル ファミリなど) でサポートされている標準デプロイにデプロイされたモデルを使用するには、プロジェクト内のエンドポイントへの接続を作成します。
接続
プロンプト フローでプロビジョニングされたリソースへの接続を設定します。
| タイプ | Name | API キー | API の種類 | API バージョン |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 必須 | 必須 | - | - |
| Azure OpenAI - API キー | 必須 | 必須 | 必須 | 必須 |
| Azure OpenAI - Microsoft Entra ID | 必須 | - | - | 必須 |
| サーバーレス モデル | 必須 | 必須 | - | - |
ヒント
- OpenAI 接続Azure認証の種類Microsoft Entra ID使用するには、
Cognitive Services OpenAI UserロールまたはCognitive Services OpenAI Contributorロールをユーザー割り当てマネージド ID またはユーザー割り当てマネージド ID に割り当てます。 - ユーザー ID を使用してフロー実行を送信するように指定する方法の詳細について説明します。
- マネージド ID を使用して Azure OpenAI を構成する方法について説明します。
入力
次のセクションでは、さまざまな入力を示します。
テキスト補完
| Name | タイプ | Description | 必須 |
|---|---|---|---|
| ダイアログを表示する | 文字列 | 言語モデルのテキスト プロンプト。 | はい |
| モデル, デプロイメントネーム | 文字列 | 使用する言語モデル。 | はい |
| マックス_トークン | 整数 | 完了時に生成するトークンの最大数。 既定値は 16 です。 | いいえ |
| 温度 | float | 生成されたテキストのランダム性。 既定値は 1 です。 | いいえ |
| stop | list | 生成されたテキストのシーケンスを停止しています。 既定値は null です。 | いいえ |
| サフィックス | 文字列 | 入力候補の末尾に追加されたテキスト。 | いいえ |
| top_p | float | 生成されたトークンから上位の選択肢を使用する確率。 既定値は 1 です。 | いいえ |
| logprobs | 整数 | 生成するログ確率の数。 既定値は null です。 | いいえ |
| echo | boolean | 応答でプロンプトをエコー バックするかどうかを示す値。 既定値は false です。 | いいえ |
| presence_penalty | float | 繰り返しフレーズのモデルの動作を制御する値。 既定値は 0 です。 | いいえ |
| 頻度ペナルティ (frequency_penalty) | float | まれなフレーズを生成するためのモデルの動作を制御する値。 既定値は 0 です。 | いいえ |
| ベスト・オブ | 整数 | 生成する最適な完了の数。 既定値は 1 です。 | いいえ |
| ロジットバイアス | 辞書 | 言語モデルの Logit バイアス。 既定値は空のディクショナリです。 | いいえ |
チャット
| Name | タイプ | Description | 必須 |
|---|---|---|---|
| ダイアログを表示する | 文字列 | 言語モデルが応答に使用するテキスト プロンプト。 | はい |
| モデル, デプロイメントネーム | 文字列 | 使用する言語モデル。 モデルが標準デプロイにデプロイされている場合、このパラメーターは必要ありません。 | はい* |
| マックス_トークン | 整数 | 応答で生成するトークンの最大数。 既定値は inf です。 | いいえ |
| 温度 | float | 生成されたテキストのランダム性。 既定値は 1 です。 | いいえ |
| stop | list | 生成されたテキストのシーケンスを停止しています。 既定値は null です。 | いいえ |
| top_p | float | 生成されたトークンから上位の選択肢を使用する確率。 既定値は 1 です。 | いいえ |
| presence_penalty | float | 繰り返しフレーズのモデルの動作を制御する値。 既定値は 0 です。 | いいえ |
| 頻度ペナルティ (frequency_penalty) | float | まれなフレーズを生成するためのモデルの動作を制御する値。 既定値は 0 です。 | いいえ |
| ロジットバイアス | 辞書 | 言語モデルの Logit バイアス。 既定値は空のディクショナリです。 | いいえ |
出力
| API | 返り値の種類 | Description |
|---|---|---|
| Completion | 文字列 | 1 つの予測完了のテキスト |
| チャット | 文字列 | 会話の 1 つの応答のテキスト |
LLM ツールを使用する
- OpenAI リソースまたは標準デプロイへの接続を設定して選択します。
- 大規模言語モデル API とそのパラメーターを構成します。
- ガイダンスを使用してプロンプトを準備します。