好的

你好，这个问题有什么进展吗？

你好，这个问题有什么进展吗？我认为这不是一个长期目标。
对于熟悉机器学习中的网格搜索的人来说，缺乏运行所有变体组合的能力是一个明显的需要。参考微软学习：https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/machine-learning/prompt-flow/how-to-tune-prompts-using-variants?view=azureml-api-2#run-all-variants-with-a-single-row-of-data-and-check-outputs

你好@ZhiliangWu,我可以在这个功能周围开始进行原型设计吗？
除了简单地在argparse中添加一个列表，然后按照列表中的指定加载每个节点变体之外，这种更改还涉及到哪些潜在的变化？

你好，@ZhiliangWu,如果我围绕这个功能开始进行原型设计，可以吗？
除了简单地在argparse中添加一个列表，然后按照该列表中的指定加载每个节点变体之外，这种更改还涉及哪些潜在的变化？

你好，@sashokbg,感谢你接手这个问题！这取决于你的设计。对我来说，如果我们能够有意识地选择具有多个节点和变体的变体(而不仅仅是只能覆盖一个),那就太好了。

--variant ${node_name1.variant_name_1} --variant ${node_name2.variant_name_1}

你怎么看？

你好@ZhiliangWu,我可以在这个功能周围开始进行原型设计吗？
除了简单地在argparse中添加一个列表，然后按照列表中的说明加载每个节点变体之外，这种更改可能涉及哪些潜在的更改？

你好@sashokbg,感谢你接手这个问题！这取决于你的设计。对我来说，如果我们可以有意识地选择具有多个变体的节点(而不仅仅是覆盖一个),那就太好了。

--variant ${node_name1.variant_name_1} --variant ${node_name2.variant_name_1}

你怎么看？

你好@ZhiliangWu,是的，输入似乎足够清晰。我的担忧是我们在代码中引用了一个带有其变体的运行示例。目前变体只是一个字符串。
因此，为了添加多参数变体，我们应该更改运行示例的主键等，这可能会产生一些我尚未了解的影响。
(我对项目内部的部分只有非常有限的了解，我不是Python开发者)
我会做一些计算，然后回来告诉你。
@crazygao,@YingChen1996,@wangchao1230对这个主题有什么想法或建议吗？

我建议现在不要这样做。因为我们还没有明确定义签名。pf.runs.create的返回类型应该是单个运行。这里的SDK API推荐是什么？

你好，wangchao1230。API仍然是相同的。pf.runs.create将返回一个单一的运行，但是args.variant将变成一个列表。
这个想法是，一个变体(我们称之为Flow Variant)应该是节点覆盖的列表。
我们可以将其建模为一个新的类，例如：

class FlowVariant:
    _name: str  # 允许给变体一个有意义的名称，例如：mistral_with_vector_search
    _overrides: list[str]  # 例如：[${node_chat.mistral}, ${node_rag.vector}]