将LangChain与Azure ML Prompt Flow集成-第8部分
这篇文章是我以前文章的延续，其中我介绍了Azure机器学习Prompt Flow。以下是这些文章：
第一部分 - 开始使用Azure Prompt流程
第二部分-在本地创建、更新和测试Azure提示流程
第三部分 — 使用自定义数据进行聊天 — FAISS索引和Azure ML Prompt Flow
第四部分和第五部分——将Azure AI搜索与Azure Prompt Flow集成，并理解Prompt Variant
第六部分 — 使用Azure ML快速流部署和使用LLM应用程序
第7部分 - 使用内置方法评估Azure ML Prompt Flow
迄今为止，我已经介绍了Azure Prompt Flow的基础知识，其中我们没有从外部提取任何内容。让我们向前迈进一步，看看如何使用LangChain自定义我们的流程。
想象一种情景，在这种情况下，您已经使用LangChain编写了一段代码并进行了充分测试。现在，您希望将该代码集成到Prompt Flow中。
将LangChain与Prompt Flow集成
为了集成LangChain，我们可以创建一个已安装所有依赖项的自定义环境，也可以根据我们的本地设置创建运行时。
在下面的视频中，我已经解释了利用现有的工具/节点集成LangChain的最简单方法。这里是相关代码片段：
这是视频链接：
愉快的鼓励！
相关文章
开始使用Azure Prompt Flow | 作者：Shweta Lodha | 2024年1月 | Medium
在本地创建、更新和测试Azure提示流程 | 作者：Shweta Lodha | 2024年1月 | Medium
使用自定义数据进行聊天 —— FAISS索引和Azure ML Prompt Flow —— 第3部分 | 作者：Shweta Lodha | 2024年1月 | Medium
将Azure AI搜索与Azure即时流程集成-第4和第5部分 | 作者：Shweta Lodha | 2024年2月 | Medium
部署和使用 Azure ML Prompt Flow 的LLM应用程序——第6部分 | 作者：Shweta Lodha | 2024年2月 | Medium
评估使用内置方法的Azure ML Prompt Flow — 第7部分 | 作者：Shweta Lodha | 2024年2月 | Medium
