Promptflow使って文書検索の仕組みを作ってみた！　～フロー作成編～

データインテリジェンスチームの畑です。こちらの記事は「Promptflow使って文書検索の仕組みを作ってみた！」の第二弾です。独自の文書から質問・回答する仕組みをAzure Machine Learning Studioに追加されたPromptflowを使って実装します。

第一弾：Promptflowを使うための準備編
第二弾：独自データを使ったQ&Aのフロー作成編
第三弾：質問・回答の精度向上＆エンドポイントへのデプロイ編

本記事では、「第二弾：独自データを使ったQ&Aのフロー作成」を進めていきます。第一弾をまだ読まれていない方は以下のブログを確認してください。

Promptflow使って文書検索の仕組みを作ってみた！　～準備編～

では、早速Azure Machine Learning Studioにアクセスしてフローを作成していきましょう！

フローの種類

Promptflowではユースケースに合わせたフローがいくつも準備されており、ベースとなるフローを修正していく形で開発を進められます。標準で準備されているフローの種類は大きくStandard、Chat、Evaluationの3つです。目的にあったフローをベースに開発をしましょう。

Standard（標準）

Q&Aや分類のフローです。入力から出力まで1度だけ実行されます。シンプルなフローから始めたい、とりあえず触ってみたいという場合はこちらを使いましょう。

Chat（チャット）

ChatGPTのように会話のキャッチボールをしたい場合はこちらを使います。Standardに会話機能を加えたもので、会話の履歴情報も踏まえて回答してくれます。

Evaluation（評価）

目標とする出力が明確な場合にこちらが使えます。入力と目標とする出力を事前に準備しておくことで、パフォーマンスの評価を自動で行うことができます。パフォーマンスの評価方法も様々準備されているので、気になる方はこちらのページをご覧ください。具体的な活用例でいうと、質問に対して「はい」か「いいえ」の2択で回答するようなシンプルなQ&Aで正解率を出すことが可能です。プロンプトやLLMモデルを調整などフローを改善する際の評価軸として活用ができます。

今回は独自データを使ったQ&Aのフローを作成したいので、「Standard」の「Q&A on Your Data」を使ってみます。