Plataforma open source de observabilidad y evaluación de LLM para rastrear agentes de IA, puntuar sus resultados, gestionar prompts y monitorizar sistemas en producción.
microsoft/promptflow
Suite de herramientas para desarrollar, probar, evaluar e implementar aplicaciones basadas en LLM, con un diseñador visual de flujos para VS Code y una CLI pf.
- Estrellas
- 11,254
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- 1,127
- Issues abiertos
- 69
- Último commit
- anteayer
¿Qué es?
Prompt flow abarca el ciclo de desarrollo de aplicaciones de IA basadas en LLM, desde la creación de prototipos y las pruebas hasta la evaluación, la implementación en producción y la supervisión. Los desarrolladores conectan LLM, prompts, código Python y otras herramientas en flujos ejecutables, y luego los depuran mediante el seguimiento de las interacciones con los LLM.
Los flujos pueden ejecutarse con conjuntos de datos más grandes para medir la calidad y el rendimiento; además, las etapas de prueba y evaluación pueden integrarse en un pipeline de CI/CD. Los flujos pueden implementarse en la plataforma de servicio que se elija o incorporarse directamente al código de una aplicación.
El proyecto ofrece una interfaz de línea de comandos pf, una extensión para VS Code con un diseñador visual de flujos y una versión opcional en la nube, disponible en Azure AI. Ten en cuenta que Microsoft anunció que Prompt flow en Microsoft Foundry y Azure Machine Learning dejará de estar disponible el 20 de abril de 2027 y que ya no se recomienda para nuevos desarrollos.
Funciones clave
- 01Crear flujos ejecutables que combinan LLM, prompts, código Python y herramientas.
- 02Seguir y depurar las interacciones con los LLM dentro de un flujo.
- 03Ejecutar flujos con conjuntos de datos grandes para evaluar la calidad y el rendimiento.
- 04Integrar pruebas y evaluaciones en pipelines de CI/CD.
- 05Usar una CLI pf y una extensión para VS Code con un diseñador visual de flujos.
Casos de uso
- Crear prototipos de un chatbot o una aplicación de preguntas y respuestas basada en recuperación, e iterar sobre sus prompts.
- Probar en lote cambios en los prompts con un conjunto de datos antes de publicarlos.
- Añadir comprobaciones automatizadas de la calidad de los LLM al pipeline de CI del equipo.
Inicio rápido
- 1
Instala los paquetes con pip
pip install promptflow promptflow-tools - 2
Crea un flujo de chatbot a partir de la plantilla de chat
pf flow init --flow ./my_chatbot --type chat - 3
Configura una conexión para tu clave de API de OpenAI
pf connection create --file ./my_chatbot/openai.yaml --set api_key=<your_api_key> --name open_ai_connection - 4
Chatea con tu flujo de forma interactiva
pf flow test --flow ./my_chatbot --interactive
Antes de usarlo
- El README advierte que Prompt flow dejará de estar disponible el 20 de abril de 2027 y ya no se recomienda para nuevos desarrollos.
- Las imágenes de contenedor de Prompt flow ya no reciben actualizaciones de seguridad ni de paquetes.
- Para ejecutar la guía de inicio rápido del chatbot se necesita una clave de API de OpenAI o Azure OpenAI.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es promptflow?
- Suite de herramientas para desarrollar, probar, evaluar e implementar aplicaciones basadas en LLM, con un diseñador visual de flujos para VS Code y una CLI pf. Prompt flow abarca el ciclo de desarrollo de aplicaciones de IA basadas en LLM, desde la creación de prototipos y las pruebas hasta la evaluación, la implementación en producción y la supervisión. Los desarrolladores conectan LLM, prompts, código Python y otras herramientas en flujos ejecutables, y luego los depuran mediante el seguimiento de las interacciones con los LLM.
- ¿promptflow es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- promptflow es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿promptflow sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de promptflow fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar promptflow?
- Crear prototipos de un chatbot o una aplicación de preguntas y respuestas basada en recuperación, e iterar sobre sus prompts. Probar en lote cambios en los prompts con un conjunto de datos antes de publicarlos. Añadir comprobaciones automatizadas de la calidad de los LLM al pipeline de CI del equipo.
- ¿Cómo se instala promptflow?
- Instala los paquetes con pip: pip install promptflow promptflow-tools Crea un flujo de chatbot a partir de la plantilla de chat: pf flow init --flow ./my_chatbot --type chat Configura una conexión para tu clave de API de OpenAI: pf connection create --file ./my_chatbot/openai.yaml --set api_key=<your_api_key> --name open_ai_connection Chatea con tu flujo de forma interactiva: pf flow test --flow ./my_chatbot --interactive
- ¿Dónde consigo promptflow?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/microsoft/promptflow
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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