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AI 要約
MicrosoftのAutoGenフレームワークとPromptflowツールを用いて、言語学習モデルの効率的な構築、評価、展開方法を説明しています。AutoGenは複雑な多エージェント会話を、PromptflowはAIアプリケーションの全開発サイクルを効率化します。結果として、ダイナミックな対話AIが実現されます。
年月週
2024年4月3週
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記事概要
この記事では、Microsoft の AutoGen フレームワークと Promptflow ツールを使用して、言語学習モデル(LLM)のアプリケーションを効率的に構築、評価、展開する方法について説明しています。
記事要約
- AutoGen はマルチエージェント会話を可能にすることで、複雑なタスクを処理できるフレームワークです。
- Promptflow は開発サイクル全体を効率化し、AIアプリケーションのプロトタイピングから展開までをサポートします。
- この組み合わせにより、ユーザーはよりダイナミックで反復的なプロセスを経てAIと対話させることができます。
- 実際の応用例として、入力問題に対する応答を改善するために複数のエージェントを使用するワークフローが紹介されています。
- 最終的には、Promptflow を使用して実装したワークフローをオンラインAPIエンドポイントとしてデプロイする方法が示されています。
用語
用語 | 説明 |
マルチエージェントフレームワーク | 複数のエージェントが協力してタスクを処理するシステム。 |
プロトタイピング | 新しいデザインやアイデアを試すための初期モデル作成プロセス。 |
反復的プロセス | タスクや計画を繰り返し改善するプロセス。 |
エンドポイント | APIがリソースにアクセスするためのURLの終点。 |
デプロイ | アプリケーションまたはソフトウェアの設定を実運用環境に展開すること。 |