如何在 Azure AI Studio 中部署问答 Copilot ②
在本Azure AI Studio教程中，你将使用生成式 AI 和提示流为名为 Contoso 的零售公司生成、配置和部署 Copilot。 零售公司专门销售户外露营装备和服装。
Copilot 应该回答有关产品和服务的问题。 它还应回答有关客户的问题。 例如，Copilot 可以回答诸如“How much do the TrailWalker hiking shoes cost?”和“How many TrailWalker hiking shoes did Daniel Wilson buy?”等问题。
本教程中的步骤包括：
- 将数据添加到聊天操场。
- 在操场中创建提示流。
- 为提示流自定义多个数据源。
- 使用问答评估数据集评估流。
- 部署流以供使用。
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从操场创建提示流
现在你可能会问“该如何进一步自定义此 Copilot？”你可能想要添加多个数据源、比较不同的提示或多个模型的性能。提示流充当可执行工作流，以简化基于 LLM 的 AI 应用程序的开发。 它提供了一个全面的框架，用于管理应用程序中的数据流和处理。 使用提示流优化发送到 Copilot 聊天模型的消息。
本部分介绍如何在操场中转换到提示流。 导出操场聊天环境，包括与添加的数据的连接。 本教程稍后将评估流，然后部署流以进行使用。
备注
提示流中所做的更改不会向后应用以更新操场环境。
可以按照以下步骤在操场中创建提示流：
- 转到AI Studio中的项目。
- 从左侧窗格中选择“操场”>“聊天”。
- 由于我们使用的是自己的数据，因此你需要选择“添加数据”。 你应该已经有一个之前在聊天操场中创建的名为product-info的索引。 从“选择可用项目索引”下拉列表中选择它。 否则，先使用产品数据创建索引，然后返回到此步骤。
- 从聊天会话窗格上方的菜单中选择“提示流”。
- 输入提示流的文件夹名称。 然后选择“打开”。 AI Studio 将操场聊天环境导出到提示流。 导出包括与所添加数据的连接。
在流中，节点占据中心位置，表示具有独特功能的特定工具。 这些节点使用输入和输出处理数据处理、任务执行和算法操作。 通过连接节点，可以建立一个无缝的操作链，指导数据流通过应用程序。 有关详细信息，请参阅提示流工具。
为了辅助节点配置和微调，通过 DAG（有向无环图）图提供工作流结构的可视化形式。 此图展示了节点之间的连接和依赖关系，提供了整个工作流的清晰概况。 下图中显示的节点代表导出到提示流的操场聊天体验。
在提示流中，还将看到：
- 保存”按钮：可以通过从顶部菜单中选择“保存”，随时保存提示流。 在本教程中进行更改时，请务必定期保存提示流。
- 启动计算会话”按钮：需要启动计算会话才能运行提示流。 可以在本教程的后面部分启动会话。 运行计算实例时，系统会收费。 有关更多信息，请参阅如何创建计算会话。
选择左侧菜单中“工具”中的“提示流”，可以随时返回到提示流。 然后选择之前创建的提示流文件夹。
为提示流自定义多个数据源
之前在AI Studio聊天操场中，你添加了数据来创建一个搜索索引，其中包含 Contoso Copilot 的产品数据。 到目前为止，用户只能询问有关产品的问题，例如“How much do the TrailWalker hiking shoes cost?”。 但用户无法获得诸如“How many TrailWalker hiking shoes did Daniel Wilson buy?”等问题的答案为了启用此方案，我们将另一个包含客户信息的索引添加到流中。
创建客户信息索引
接下来，需要示例客户信息的本地副本。 有关详细信息和示例数据的链接，请参阅先决条件。
请按照以下说明创建一个新索引。 本教程稍后将返回到你的提示流，将客户信息添加到流中。 可以在浏览器中打开一个新选项卡，按照这些说明操作，然后返回到提示流。
- 转到AI Studio中的项目。
- 在左侧菜单中选择“索引”。 注意，你应该已经有一个之前在聊天操场中创建的名为product-info的索引。
- 选择“+ 新建索引”。 你会看到“创建索引”向导。
- 在“源数据”页上，从“数据源”下拉列表中选择“上传文件”。 然后选择“上传上传文件”以浏览本地文件。
- 选择之前下载或创建的客户信息文件。 请参阅先决条件。 然后，选择“下一步”。
- 选择用于产品信息索引的同一Azure AI 搜索服务链接(contosooutdooraisearch)。 然后，选择“下一步”。
- 输入索引名称为 customer-info。
- 选择要运行索引作业的虚拟机。 默认选项是“自动选择”。 然后，选择“下一步”。
- 在“矢量设置”下的“搜索设置”页上，取消选中“将矢量搜索添加到此搜索资源”复选框。 此设置有助于确定模型如何响应请求。 然后，选择“下一步”。
- 如果添加矢量搜索，可在此处使用更多选项，但需要支付额外费用。
- 查看输入的详细信息，然后选择“创建”。
在本教程后面的提示流中使用 customer-info 索引和通向 Azure AI 搜索服务的 contosooutdooraisearch 连接。 如果你输入的名称不同于此处指定的名称，请确保在本教程的其余部分使用你输入的名称。
- 你将进入索引详细信息页面，可以在其中查看索引创建操作的状态。