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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
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> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/microsoft/promptflow) · [上游 README](https://github.com/microsoft/promptflow/blob/HEAD/README.md)
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> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
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# Prompt flow
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[](https://pypi.org/project/promptflow/)
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[](https://pypi.python.org/pypi/promptflow/)
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[](https://pypi.org/project/promptflow/)
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[](https://microsoft.github.io/promptflow/reference/pf-command-reference.html)
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[](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=prompt-flow.prompt-flow)
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[](https://microsoft.github.io/promptflow/index.html)
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[](https://github.com/microsoft/promptflow/issues/new/choose)
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[](https://github.com/microsoft/promptflow/issues/new/choose)
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[](https://github.com/microsoft/promptflow/blob/main/CONTRIBUTING.md)
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[](https://github.com/microsoft/promptflow/blob/main/LICENSE)
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> 欢迎加入我们，通过参与 [讨论](https://github.com/microsoft/promptflow/discussions),
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> 提交 [issue](https://github.com/microsoft/promptflow/issues/new/choose),
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> 贡献 [PR](https://github.com/microsoft/promptflow/pulls).
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> 让 prompt flow 变得更好。
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**Prompt flow** 是一套开发工具，旨在简化基于 LLM 的 AI 应用端到端开发周期，涵盖构思、原型设计、测试、评估到生产部署与监控。它让提示词工程（prompt engineering）更加轻松，并帮助你构建具备生产质量的 LLM 应用。
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借助 prompt flow，你可以：
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- **创建并迭代开发 flow**
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- 创建可执行的 [flow](https://microsoft.github.io/promptflow/concepts/concept-flows.html)，将 LLM、提示词、Python 代码及其他 [工具](https://microsoft.github.io/promptflow/concepts/concept-tools.html) 串联在一起。
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- 调试并迭代你的 flow，尤其是轻松实现 [与 LLM 交互的追踪（tracing）](https://microsoft.github.io/promptflow/how-to-guides/tracing/index.html)。
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- **评估 flow 质量与性能**
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- 使用更大数据集评估 flow 的质量与性能。
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- 将测试与评估集成到 CI/CD 系统中，确保 flow 质量。
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- **面向生产的精简开发周期**
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- 将 flow 部署到你选择的 serving 平台，或轻松集成到应用代码库中。
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- （可选但强烈推荐）通过 [Azure AI 中的 Prompt flow](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/prompt-flow/overview-what-is-prompt-flow?view=azureml-api-2). 云版本与团队协作。
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## 安装
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若要快速上手，可使用预构建的开发环境。**点击下方按钮**在 GitHub Codespaces 中打开该仓库，然后继续阅读 readme！
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[](https://codespaces.new/microsoft/promptflow?quickstart=1)
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若要在本地环境开始，请先安装相关包：
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请确保已配置 Python 环境，推荐使用 `python>=3.9, <=3.11`。
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```sh
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pip install promptflow promptflow-tools
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```
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## 快速开始 ⚡
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**使用 prompt flow 创建聊天机器人**
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运行以下命令，从聊天模板初始化一个 prompt flow；它会创建名为 `my_chatbot` 的文件夹，并在其中生成所需文件：
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```sh
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pf flow init --flow ./my_chatbot --type chat
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```
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**为你的 API 密钥配置连接**
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对于 OpenAI 密钥，运行以下命令建立连接，使用 `my_chatbot` 文件夹中的 `openai.yaml` 文件存储你的 OpenAI 密钥（可通过 --set 覆盖密钥和名称，避免修改 yaml 文件）：
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```sh
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pf connection create --file ./my_chatbot/openai.yaml --set api_key=<your_api_key> --name open_ai_connection
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```
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对于 Azure OpenAI 密钥，运行以下命令建立连接，使用 `azure_openai.yaml` 文件：
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```sh
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pf connection create --file ./my_chatbot/azure_openai.yaml --set api_key=<your_api_key> api_base=<your_api_base> --name open_ai_connection
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```
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**与你的 flow 对话**
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在 `my_chatbot` 文件夹中，有一个 `flow.dag.yaml` 文件，其中概述了该 flow，包括输入/输出、节点、连接以及 LLM 模型等。
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> 请注意，在 `chat` 节点中，我们使用名为 `open_ai_connection` 的连接（在 `connection` 字段中指定）以及 `gpt-35-turbo` 模型（在 `deployment_name` 字段中指定）。deployment_name 字段用于指定 OpenAI 模型，或 Azure OpenAI 部署资源。
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运行以下命令与你的聊天机器人交互：（按 `Ctrl + C` 结束会话）
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```sh
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pf flow test --flow ./my_chatbot --interactive
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```
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**核心价值：确保从原型到生产的“高质量”**
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探索我们的 [**15 分钟教程**](examples/tutorials/flow-fine-tuning-evaluation/promptflow-quality-improvement.md)，它将引导你完成提示词调优 ➡ 批量测试 ➡ 评估，全程旨在确保达到可上线的生产质量。
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下一步！继续阅读下方的 **教程** 👇 部分，深入了解 prompt flow。
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## 教程 🏃♂️
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Prompt flow 是一款旨在 **构建高质量 LLM 应用** 的工具；在 prompt flow 中的开发流程遵循以下步骤：开发 flow、提升 flow 质量、将 flow 部署到生产环境。
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### 开发你自己的 LLM 应用
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#### VS Code Extension
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我们还提供 VS Code 扩展（flow 设计器），通过 UI 带来交互式 flow 开发体验。
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<img src="docs/media/readme/vsc.png" alt="vsc" width="1000"/>
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你可以从 <a href="https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=prompt-flow.prompt-flow">Visual Studio Marketplace</a> 安装。
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#### 深入 flow 开发
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[Getting started with prompt flow](./docs/how-to-guides/quick-start.md)：分步指南，帮助你完成首次 flow 运行。
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### 从用例中学习
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[Tutorial: Chat with PDF](https://github.com/microsoft/promptflow/blob/main/examples/tutorials/e2e-development/chat-with-pdf.md): 一份端到端教程，讲解如何使用 prompt flow 构建高质量聊天应用，包括 flow 开发与基于指标的评估。
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> 更多示例见 [此处](https://microsoft.github.io/promptflow/tutorials/index.html#samples). 欢迎贡献新的用例！
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### 贡献者环境配置
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若你有兴趣参与贡献，请从我们的开发环境配置指南开始：[dev_setup.md](./docs/dev/dev_setup.md)。
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下一步！继续阅读下方的 **贡献** 👇 部分，为 prompt flow 做出贡献。
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## 贡献
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本项目欢迎贡献与建议。大多数贡献需要你同意贡献者许可协议（Contributor License Agreement，CLA），声明你有权并确实授予我们使用你贡献内容的权利。详情请访问 https://cla.opensource.microsoft.com.
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当你提交 pull request 时，CLA 机器人会自动判断你是否需要提供 CLA，并相应地标注 PR（例如状态检查、评论）。只需按照机器人提供的说明操作即可。在我们使用 CLA 的所有仓库中，你只需完成一次该流程。
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本项目已采用 [Microsoft Open Source Code of Conduct](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
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更多信息请参阅 [Code of Conduct FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)，或通过 [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) 联系我们就其他问题或意见进行咨询。
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## 商标
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本项目可能包含项目、产品或服务的商标或标识。经授权的 Microsoft 商标或标识使用须遵守并遵循
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[Microsoft's Trademark & Brand Guidelines](https://www.microsoft.com/en-us/legal/intellectualproperty/trademarks/usage/general).
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在修改版本中使用 Microsoft 商标或标识不得造成混淆，或暗示 Microsoft 赞助。任何第三方商标或标识的使用均须遵守相应第三方的政策。
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## 行为准则
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本项目已采纳
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[Microsoft 开源行为准则](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/).
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更多信息请参阅
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[行为准则常见问题（FAQ）](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/)
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，或通过 [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com)
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就其他问题或意见与我们联系。
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## 数据收集
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若配置为启用遥测（telemetry），本软件可能会收集有关您及您使用本软件的信息，
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并将其发送至 Microsoft。
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Microsoft 可能会使用这些信息来提供服务并改进我们的产品和服务。
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您可以按照本仓库中的说明开启遥测。
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本软件中还有一些功能可能使您与 Microsoft 能够收集应用程序用户的数据。若您使用这些功能，您
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必须遵守适用法律，包括向应用程序用户提供适当的告知，并附上 Microsoft 隐私
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声明的副本。我们的隐私声明位于
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https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=824704. 您可以在帮助文档和我们的隐私声明中了解更多关于数据
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收集与使用的信息。您使用本软件即表示您同意这些做法。
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### 遥测配置
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默认开启遥测收集。
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若要选择退出，请运行 `pf config set telemetry.enabled=false` 以将其关闭。
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## 许可证
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Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
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根据 [MIT](LICENSE) 许可证授权。
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