Prompt Flow in Azure AI Foundry meistern

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    Prompt Flow in Azure AI Foundry meistern

    Komplexe KI-Workflows visuell erstellen mit Prompt Flow – der Low-Code-Lösung für LLM-Orchestrierung.

    10. Oktober 20259 min Lesezeit
    Patrick Trapp

    Patrick Trapp

    Solution Architect

    patrick.trapp@cnext.ch
    8+ JahreErfahrung·8×Microsoft Applied Skills·Microsoft Copilot & AI Agents
    CNEXT AI Agent

    Kurzantwort

    Komplexe KI-Workflows visuell erstellen mit Prompt Flow – der Low-Code-Lösung für LLM-Orchestrierung.

    Prompt Flow revolutioniert die Entwicklung von KI-Anwendungen. Mit visuellen Tools erstellen Sie komplexe LLM-Workflows ohne tiefes Coding.

    Was ist Prompt Flow?

    Prompt Flow ist ein visueller Editor für:

    • LLM-Verkettung – Mehrere Modellaufrufe orchestrieren
    • Datenintegration – Externe Quellen einbinden
    • Logik-Flows – Bedingungen und Schleifen
    • Testing – Automatisierte Qualitätssicherung

    Kernkonzepte

    Nodes

    Bausteine eines Flows:

    • LLM-Nodes – Modellaufrufe
    • Python-Nodes – Custom Code
    • Tool-Nodes – Externe Funktionen
    • Prompt-Nodes – Template-Verarbeitung

    Connections

    Verbindungen zu:

    • Azure OpenAI
    • Custom Endpoints
    • Datenquellen
    • APIs

    Variants

    Verschiedene Versionen testen:

    • A/B-Testing von Prompts
    • Modellvergleiche
    • Performance-Optimierung

    Praktisches Beispiel: RAG-System

    Schritt 1: Index-Suche

    Input: Benutzer-Frage → Vector Search in Azure AI Search → Output: Relevante Dokumente

    Schritt 2: Context-Building

    Input: Dokumente + Frage → Python: Context zusammenstellen → Output: Erweiterter Prompt

    Schritt 3: LLM-Aufruf

    Input: Context + System Prompt → GPT-4 Turbo → Output: Antwort

    Schritt 4: Post-Processing

    Input: LLM-Antwort → Formatierung, Quellenangaben → Output: Finale Antwort

    Best Practices

    Prompt-Design

    • Klare Struktur
    • Beispiele verwenden
    • Ausgabeformat definieren

    Error Handling

    • Timeouts einplanen
    • Retry-Logik
    • Fallback-Strategien

    Performance

    • Parallele Nodes nutzen
    • Caching implementieren
    • Token-Budget überwachen

    Deployment-Optionen

    Managed Endpoint

    • Vollständig verwaltet
    • Automatische Skalierung
    • Pay-as-you-go

    Container

    • Custom Infrastructure
    • Kubernetes-Deployment
    • Mehr Kontrolle

    Monitoring

    Metriken

    • Latenz pro Node
    • Token-Verbrauch
    • Erfolgsrate
    • Kosten

    Logging

    • Input/Output-Traces
    • Error-Logs
    • Audit-Trail

    CNEXT-Services

    Wir unterstützen bei:

    1. 1Flow-Design – Optimale Architektur
    2. 2Entwicklung – Prompt Engineering
    3. 3Testing – Qualitätssicherung
    4. 4Deployment – Produktion
    5. 5Monitoring – Kontinuierliche Verbesserung

    Fazit

    Prompt Flow macht komplexe KI-Anwendungen beherrschbar. Mit CNEXT-Expertise erreichen Sie schneller Ihre Ziele.

    Azure AIWorkflowsSchweiz
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    Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI erstellt und von unserem Team geprüft. Wir setzen KI-Tools ein, um hochwertige Inhalte effizient zu produzieren — die fachliche Verantwortung liegt immer bei unseren Experten.

    Patrick Trapp

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    Solution Architect

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