Prompt flow —— 构建高质量的 LLM 应用程序
Prompt flow 是一套开发工具,旨在简化基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期,从构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控。它使即时工程变得更加容易,并使你能够构建具有生产质量的 LLM 应用程序。
通过该项目,你将能够:
- 创建将 LLM、提示、Python 代码和其他工具链接在一起的可执行工作流程。
- 轻松调试和迭代你的流程,尤其是与 LLM 的交互。
- 使用更大的数据集评估流程的质量和性能。
- 将测试和评估集成到你的 CI/CD 系统中,以确保流程的质量。
- 将你的流程部署到你选择的服务平台或轻松集成到应用程序的代码库中。
- (可选,官方强烈推荐)利用 Azure AI 中 Prompt flow 的云版本与团队协作。

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每日一博 | 如何做到人均告警减少 90%?B 站新一代告警平台的设计与实践
一分钟精华速览 B 站的业务规模和用户群体不断扩大,对于服务的稳定性和可用性的要求也日益增高。这就需要 B 站的监控告警系统能够及时、准确地发现和定位问题,以便尽快解决,维护好用户的使用体验。 本文是对 B 站在告警监控系统上的一次重要迭代和优化的详细记录。文章详细阐述了 B 站对告警平台设计思路和优化迭代,以及在实现过程中遇到的问题和解决方法。特别是对于告警定位的精准性和定位效率的提升,文章给出了新的设计方案和实践方法。 作者介绍 哔哩哔哩资深开发工程师——王程田 TakinTalks 稳定性社区专家团成员,哔哩哔哩资深开发工程师。2020 年加入 B 站先后负责事件平台,链路追踪,AIOps 及告警平台方向技术演进 &平台迭代。完成了新一代告警平台落地,达成了 99 分位一分钟内的异常端到端发现,实现了人均告警从每周 1000+条/人到 70+条/人告警治理上的突破。 温馨提醒:本文约 6000 字,预计花费 8 分钟阅读。 TakinTalks稳定性社区后台回复 “交流” 进入读者交流群;回复“1130”获取课件; 背景 在 B 站的多元化业务中,告警平台起着至关重要的作...
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今年我国语言大模型市场增长率将超 100%
据央视新闻报道,工业和信息化部赛迪研究院数据显示,2023 年我国语言大模型市场规模实现较快提升,应用场景不断丰富,增长率有望突破 100%。 工业和信息化部赛迪研究院数据显示,目前,我国已有超过19个语言大模型研发厂商,其中,15家厂商的模型产品已经通过备案,预计今年我国语言大模型市场规模将达到132.3亿元,增长率将达到110%。 语言大模型能够模仿人类的对话和决策能力,是率先实现技术突破和应用落地的大模型,是当下人工智能的主赛道,在金融、医疗、教育、工业、游戏、法律等多个行业应用广泛。专家预测,到2027年,我国语言大模型市场规模有望达到600亿元。
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