Gérez les invites de votre agent
astuce
Démarrage rapide pour l'agent de codage
Vous utilisez un agent de code ? Collez cette invite :
Read the documentation at https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow3/genai/prompt-version-mgmt and set up prompt versioning and optimization for my agent with the MLflow Prompt Registry.
Vous pouvez également installer mlflow/skills pour une intégration plus poussée avec MLflow.
Les invites sont au cœur de votre agent. Le registre d’invites MLflow vous permet de gérer les invites en tant qu’artefacts versionnés : enregistrez des invites, suivez les versions d’un déploiement à l’autre, évaluez la qualité des invites et optimisez-les automatiquement pour de meilleures performances. En traitant les invites comme des artefacts de premier ordre aux côtés du code de votre agent, vous pouvez itérer en toute confiance et vous assurer que chaque modification d’invite est suivie et mesurable.
Fonctionnalités de gestion des prompts
- Registre d’invites — Stockez et versionnez vos invites sous forme d’artefacts réutilisables dans MLflow.
- Créer et modifier des prompts — Enregistrez de nouveaux prompts et modifiez les versions existantes directement depuis l'interface utilisateur ou par programmation.
- Utiliser des prompts dans des applications déployées — Chargez et servez des prompts versionnés dans votre agent déployé.
- Évaluez et comparez les versions d’invite — Notez différentes versions d’invite les unes par rapport aux autres pour identifier la plus performante.
- Suivez les versions des invites en même temps que les versions d’application — Link chaque version d’application déployée à sa version d’invite correspondante pour une reproductibilité complète.
- Optimiser automatiquement les prompts — Utilisez les outils d'optimisation de MLflow pour affiner les prompts automatiquement en fonction des résultats d'évaluation.
Étapes suivantes
- Pour commencer : Registre de prompts — Configurez le registre et enregistrez votre premier prompt
- Améliorez la qualité : Optimisez automatiquement les prompts — Découvrez comment affiner les prompts à l'aide du pipeline d'optimisation de MLflow