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Prompt flow – 概要

概要 – Prompt flow は、大規模言語モデル（LLM）を使用するアプリケーションを構築、テスト、デプロイするための Microsoft 製ツールキットです。プロンプト、Python コード、その他の「ツール」を単一の フロー に結び付け、ローカル、CI/CD パイプライン、またはクラウドサービスとして実行できます。

主な機能

• フローオーサリング – LLM 呼び出し、プロンプト、カスタム Python ノードを接続する DAG（flow.dag.yaml）を定義します。CLI（pf）は、新しいフロー（チャットボットなど）をスキャフォールドし、OpenAI または Azure OpenAI への接続を管理できます。
• デバッグとトレース – インタラクティブテスト（pf flow test --interactive）により、フローをステップ実行し、各 LLM インタラクションを確認して、プロンプトエンジニアリングを反復的に行えます。
• 評価 – 大規模なデータセットに対してフローを実行し、メトリクスを収集して結果を CI/CD に組み込み、リリース前に品質を保証します。
• 本番対応 – フローを任意のサービングプラットフォームにデプロイするか、アプリケーションに直接組み込むことができます。Azure AI はマネージドクラウド版を提供します。
• IDE サポート – VS Code 拡張機能がビジュアルフローデザイナーを提供します。

典型的なワークフロー

1. 作成 – フローを初期化します（pf flow init …）。
2. 設定 – LLM API キーの接続を構成します（pf connection create …）。
3. 開発 – プロンプトと Python ノードを開発し、インタラクティブにテストします（pf flow test）。
4. 評価 – テストセットで評価し、CI/CD に統合します。
5. デプロイ – Azure または独自のランタイムにデプロイします。

ステータス – このプロジェクトは 2027 年 4 月 20 日に廃止される予定です。Microsoft は新規作業を Microsoft Agent Framework に移行することを推奨しています。既存のコンテナイメージは、その日以降は更新されなくなります。

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クイックスタートスナップショット（README より）

# チャットボットフローをスキャフォールド
pf flow init --flow ./my_chatbot --type chat

# OpenAI キーを追加
pf connection create --file ./my_chatbot/openai.yaml \
    --set api_key=<your_api_key> --name open_ai_connection

# ボットをインタラクティブに実行
pf flow test --flow ./my_chatbot --interactive

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誰が使うべきか？

• データサイエンティスト / ML エンジニア – 構造化された再現可能なパイプラインを求める LLM 駆動型製品を構築する方。
• 開発者 – プロンプトエンジニアリングに CLI + VS Code UI を好み、組み込みのトレースと評価を求める方。
• チーム – Azure エコシステム内でプロトタイプから本番環境へ移行しようとしているチーム（ただし、2027 年までに Agent Framework への移行を計画する必要があります）。

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ライセンスと貢献

• MIT ライセンス。
• プルリクエストによる貢献を受け付けています。CLA が必要です。
• コミュニティチャネル: GitHub issues、discussions、VS Code marketplace 拡張機能。