Future Tech Blog
フューチャー技術ブログ
DataScienceカテゴリ

Prompt Flowをローカルで動かす＆コードで管理する

はじめに

こんにちは、SAIG/MLOpsチームでアルバイトをしている板野です。

AzureのPrompt Flowをローカル環境で動かし、作成したフローをコードで管理する方法をご紹介します。

Prompt Flowとは、Azure Machine Learning上の機能で、Azure OpenAIで提供されているLLMを利用したアプリケーション開発を円滑にするためのツールです。

実際にLLMアプリケーションを開発する場合、「プロンプトを入力して終わり」ではなく、ベクトル検索など複数の要素を組み合わせることもあります。このため、Prompt Flowでは処理のフローをDAG(有向非巡回グラフ)で可視化することで、開発効率が大きく向上します。

Prompt FlowはPythonライブラリ（2023/09/27時点ではMITライセンス）として提供されており、Azureのコンソール画面だけでなく、ローカル環境でも実行することができます。

ローカルで実行できることには以下の利点があります。

  • 特定のクラウドベンダーに依存しないので開発の選択肢が広がる
  • フローをコードで管理できる
    • よくアップデートされるGUIの変化に戸惑う必要がない
    • コード編集の差分を記録できる

※本記事では、読者は「Azureのコンソール画面でのPrompt Flowの操作をしたことがある」という前提でご説明します。

事前準備

1. Pythonのインストール

Prompt Flowを動かすには、Python 3.9あるいはPython 3.10以上がインストールされている必要があります。

2. Prompt Flowライブラリのインストール

以下のコマンドでpromptflow,promptflow-toolsのライブラリをインストールします

pip install promptflow promptflow-tools

インストールが完了したら以下のコマンドでpromptflowのバージョンが出力されます

# (例) "0.1.0b5"
pf -v

3. VSCode拡張機能をインストール

Prompt FlowのVSCode拡張機能をインストールします。

VSCodeの拡張機能にて「Prompt Flow」で検索すると出てきます。

Prompt Flow for VS Code

VSCode拡張機能が無くてもPrompt Flow自体は動かせますが、フローの可視化機能があるので、VSCodeが使用できる場合は入れておきましょう。

本記事ではVSCode拡張機能がインストールされている前提で説明していきます。

シンプルな標準フローを作成する

以下のコマンドで、最もシンプルな標準フローが作成できます。
my-simple-flowの部分はお好きなフロー名に変更してください。

pf flow init --flow my-simple-flow

コマンドを実行したディレクトリの直下にmy-simple-flowディレクトリが自動生成されます。

中身は以下の通りです。

my-simple-flow, \pycache_, promptflow, flow.tools.json, .gitignore, data.jsonl, flow.dag.yaml, hello.jinja, hello.py, requirements.txt
  • __pycache__: Pythonを実行する際に生成されるキャッシュディレクトリ（削除しても特に問題はない）
  • .promptflow/flow.tools.json: flow.dag.yamlから参照されるToolsのメタデータ（修正する必要はない）
  • data.jsonl: フローに入力するデータ
  • flow.dag.yaml: 入出力・ノード・バリアント等を含むフローの全てを定義したファイル
  • .py, .jinja2等のファイル: フロー内のツールが参照するコードスクリプト
  • requirements.txt: フローの実行に必要なPythonパッケージのリスト

flow.dag.yamlファイルの中身は以下の通りです。テキストベースなフロー定義データなので、直感では何をするフローか分かりにくいですね。

そこで赤枠のVisual editorを押してみます。

Visual editoor(Ctrl + k, v)

すると、Azureコンソールでお馴染みのGUIベースの編集画面が出てきます。

「入力されたテキストをシステムプロンプトに含めて出力する」という、LLMを使わない簡単なフローのようです。

このVisual editorで編集した内容は、flow.dag.yamlのテキストデータに反映されるので、GUIベース及びテキストベースのどちらからでも編集可能です。

一度、フローを動かしてみます。

上図赤枠の部分に好きなテキスト（ここではHello World!）を入力し、my-simple-flowの親ディレクトリから以下のコマンドを打ちます。

pf flow test --flow my-simple-flow

すると、以下のようなコンソール出力が返ってきます。

output_prompt: Prompt: Write a simple Hello World! program that displays the greeting message when executed.

「入力されたテキストをシステムプロンプトに含めて出力する」というシンプルな標準フローが実行できました。

LLM付きの標準フローを作成する

ここでは、入力された質問に対する応答をしてもらうフローを作っていきます。

前章で作成したフローの中にLLM（Prompt FlowではLLMツール/LLMノードと呼ぶ）を追加し、少し複雑になったフローです。

1. Connectionの設定

まずはConnection（接続）の設定を行います。

任意のディレクトリ上で、接続先を定義するYAMLファイルを作成します。（ここではconnection-azure-openai.yamlという名前で作成）

YAMLファイルの中身は公式Docsを参考に以下のように作ります。

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/promptflow/latest/AzureOpenAIConnection.schema.json
name: connection-azure-openai # 好きなコネクション名に設定可
type: azure_open_ai
api_key: <API_KEY> # Azure OpenAIリソースのAPIキー
api_base: <API_BASE> # Azure OpenAIリソースのベース（エンドポイントURL）
api_type: azure
api_version: 2023-07-01-preview # バージョンは変わる可能性あり

YAMLファイルが作成できたら、以下のコマンドでconnectionを追加します。

pf connection create -f <YAMLファイルのパス>

以下のように詳細が表示されればConnection（接続）の設定は完了です。

2. LLMツールの追加

続いて、LLMツールを追加していきます。flow.dag.yamlのVisual editorの画面から「+LLM」を押します。

+LLM

上部に、LLMツールの名前入力が求められるので好きな名前を設定します。（ここではllm_nodeと設定）

llm_node

名前入力が完了すると、「new file」を選択します。（<LLMツール名>.jinja2というファイルが新規生成されます）

new file

LLMツールが追加されました。connectionには先程設定した接続先が選択できるようになっています。

connection:connection-azure-openai api:chat deployment_name:***-gpt35-01 temperature:1 stop: max_tokens:

3. フローの編集

入力された質問に対する応答をしてもらうフローを作っていきます。

Azureコンソールでは、1つの画面で全てのソースコードやプロンプトを直接編集できますが、ここではソースファイル毎に編集する必要があります。

フローの概略は以下の通りです。

Inputsでユーザーからの質問を受け取り、system_promptでシステムプロンプトにユーザーの質問を埋め込み、llm_nodeでLLMにプロンプトを投げ、echo_llm_outputでLLMからの回答を加工してoutputに出力します。

inputs -> system_prompt -> llm_node -> echo_llm_output -> outputs
flow.dag.yaml 
environment:
  python_requirements_txt: requirements.txt
inputs:
  question:
    type: string
    default: 東京はどこの国の都市？
outputs:
  output:
    type: string
    reference: ${echo_llm_output.output}
nodes:
- name: system_prompt
  type: prompt
  source:
    type: code
    path: system_prompt.jinja2
  inputs:
    question: ${inputs.question}
- name: echo_llm_output
  type: python
  source:
    type: code
    path: echo_llm_output.py
  inputs:
    input: ${llm_node.output}
- name: llm_node
  type: llm
  source:
    type: code
    path: llm_node.jinja2
  inputs:
    input_prompt: ${system_prompt.output}
    deployment_name: gpt35-01
    max_tokens: 256
  connection: connection-azure-openai
  api: chat

各ノードの詳細は以下の通りです。

Inputs&Outputs

question string 東京はどこの国の都市？

system_prompt

${inputs.question}
system_prompt.jinja2 
system:
あなたは優秀なAIチャットボットです。ユーザーからの質問に答えて下さい。

user: 
{{question}} 

AI:

llm_node

llm_node.jinja2 
{{input_prompt}}

echo_llm_output

echo_llm_output.py 
from promptflow import tool

@tool
def echo_llm_output(input: str) -> str:
    return "LLM出力: " + input

4. フローの実行

フローの編集が終わったら、先程と同様に以下のコマンドで実行します。

pf flow test --flow my-simple-flow

Outputsの欄に出力が表示されます。

5. フローの一括実行

複数の入力を一括で実行することもできます。

まずはflow.dag.yamlファイルを編集し、default: 東京はどこの国の都市？の行をコメントアウトします。

flow.dag.yaml（コメントアウト後） 
environment:
  python_requirements_txt: requirements.txt
inputs:
  question:
    type: string
    # default: 東京はどこの国の都市？
outputs:
  output:
    type: string
    reference: ${echo_llm_output.output}
nodes:
- name: system_prompt
  type: prompt
  source:
    type: code
    path: system_prompt.jinja2
  inputs:
    question: ${inputs.question}
- name: echo_llm_output
  type: python
  source:
    type: code
    path: echo_llm_output.py
  inputs:
    input: ${llm_node.output}
- name: llm_node
  type: llm
  source:
    type: code
    path: llm_node.jinja2
  inputs:
    input_prompt: ${system_prompt.output}
    deployment_name: gpt35-01
    max_tokens: 256
  connection: connection-azure-openai
  api: chat

次に、フローのディレクトリ内にあったdata.jsonlを編集し、以下のような内容を記載します。

{"question": "オーストラリアの首都は？"}
{"question": "アメリカの首都は？"}
{"question": "イギリスの首都は？"}

1行が1つの入力に相当します。質問文を変えたり行を追加したりしても大丈夫です。

最後に、フローの親ディレクトリから以下のコマンドを実行します。（my_run_001の部分は任意）

pf run create --flow my-simple-flow --data ./my-simple-flow/data.jsonl --name my_run_001

以下のような出力が返ってくれば一括実行は成功です。

複数実行の結果はログとして記録されており、以下のコマンドでいつでも可視化できます。

pf run show-details --name my_run_001

作成したフローをコードで管理する

今回作成したファイル群は以下の通りです。

これらはgitで管理することができます。

予め.gitignoreファイルが含まれているため、余計なキャッシュ等を含まずプッシュすることができますが、connection情報が入ったYAMLファイルは後で作成したファイルなので、プッシュしてしまう恐れがあります。

該当ファイルを.gitignoreに追記するなどして、十分注意してください。

まとめ

本記事ではAzureのPrompt Flowをローカル環境で動かし、作成したフローをコードで管理する方法をご紹介しました。

LLMの開発や運用(LLMOps)に携わっている方々や、Prompt Flowを試している方々の参考となれば幸いです。