以编程方式设置和运行 Azure Prompt Flow

在人工智能工程实践中，Azure AI 工程师助理的核心组件——提示流程（Prompt Flow）通过智能化编排大语言模型（LLM）的交互范式，成为提升模型工程化能力的关键工具。该技术不仅实现了提示工程的自动化管道构建，更通过深度集成Azure技术生态，为开发者提供了全生命周期的企业级解决方案。

本技术指南将系统化解析以下核心能力：

开发环境工程化：基于GitHub Codespaces构建标准化开发沙箱，集成密钥轮换与RBAC权限管理体系
可视化流程编排：运用VS Code的Azure Prompt Flow扩展实现拓扑化流程设计，支持版本控制与参数热配置
工程驱动优化：通过Python SDK实现流程的代码化管控，结合批处理引擎与A/B测试框架进行多维度调优
功能扩展机制：利用Python自定义节点实现业务逻辑注入，支持第三方API接入与领域知识增强
生产级验证方案：构建端到端调试链，集成性能探针与容错熔断机制，建立质量门禁标准
云原生部署架构：设计基于Azure Kubernetes Service的弹性部署方案，实现与Key Vault密钥管理、Functions无服务器架构、Logic Apps工作流引擎的深度编排
本指南凝聚Azure AI工程最佳实践，无论是需快速构建PoC验证的技术决策者，还是追求生产环境高可用架构的资深工程师，都将获得从概念验证到规模化落地的全链路赋能方案。

准备开发环境
为保证环境一致性和可重复性，建议使用 GitHub Codespaces或本地 VS Code + Dev Container 的方式来进行开发。以下以 Codespaces 为例，说明环境搭建的步骤。
2.1 设置 GitHub Codespaces

1. 创建私有的 GitHub 存储库 ：推荐私有以便存放安全配置信息。
2. 在 Codespaces 中打开该存储库 ：
   ○ 点击 “Code” 按钮后，选择 “Codespaces” 选项。
   ○ 点击 “Create codespace on main” （或“创建新的代码空间”），如果有 Python 基础环境可直接使用。
3. 启动 Codespaces 后，在 VS Code 左侧 “Extensions” 中搜索并安装 “Azure Prompt Flow” 扩展程序（名称可能随版本不同，请以官方发布为准）。

提示： 若使用本地 VS Code，需在 .devcontainer 目录添加配置文件，并在容器启动后安装相关依赖。详情可参考 VS Code Remote - Containers 官方文档。

安装依赖

在 Codespaces 终端或本地容器的终端中，先确保已升级 pip ：

pip install –upgrade pip

然后根据官方文档或实际需求安装对应的 Prompt Flow 相关包。示例：

以下包名仅作示例，实际包名或版本请以官方发布为准

pip install azure-promptflow promptflow-core promptflow-tools
此外，建议使用更安全的方式来管理 Azure OpenAI API 密钥。例如，在开发环境中可使用 keyring ，在生产环境中则可使用 Azure Key Vault 。这里演示 keyring 的安装：
pip install keyring keyrings.alt

注意：

1. 不同版本的 Prompt Flow 包的名称和依赖关系可能会有差异，请确认与您的 Azure 订阅和 VS Code 扩展版本兼容。
2. 生产环境或团队协同时，更推荐使用 Key Vault 或 Codespaces Secrets等集中管理方式，而非把密钥明文写在代码或配置文件中。
   版本与依赖项说明

为避免版本冲突，可在项目根目录下创建 requirements.txt 并写入类似以下内容：
azure-promptflow==X.X.X
promptflow-core==X.X.X
promptflow-tools==X.X.X
keyring==23.13.1
keyrings.alt==4.2.0

然后在 Codespaces 终端运行：

pip install -r requirements.txt

创建和管理 Prompt Flow

创建新的 Prompt Flow

1. 在 VS Code 左侧的 “Prompt Flow” 或 “Flow Explorer” 面板，点击 “创建新流程” 。
2. 选择 “聊天流程模板（Chat Flow）” ，并将流程命名为 “Easy Math” 。
3. 这将自动生成一个基础的提示流程结构，包括输入节点、LLM 节点、输出节点等，用户可在此基础上进行自定义。

配置 Azure OpenAI 连接

在流程编辑器（可能称为 “Visual Editor” 或 “Flow DAG” ）中：

1. 点击 “添加连接” ，选择 “Azure OpenAI” 。
2. 输入 Azure OpenAI 终结点 和 API 密钥 。如使用本地 Keyring，可在 Python 代码中先写入：

import keyring
keyring.set_password(“AzureOpenAI”, “API_KEY”, “your-api-key”)

然后在扩展界面中选择从 Keyring 中获取或手动填入。

3. 点击 “创建连接” ，完成后即可在 VS Code 的流程编辑器中使用已配置的 Azure OpenAI 模型。

提示： 生产环境建议将密钥放在 Azure Key Vault 或 GitHub Codespaces Secrets 中，通过环境变量读取，例如：
import os
endpoint = os.getenv(“AZURE_OPENAI_ENDPOINT”)
api_key = os.getenv(“AZURE_OPENAI_KEY”)

并在 Prompt Flow 配置中引用相应的环境变量。

以编程方式优化提示流程

创建 Python 节点处理提示输出
在流程画布上可添加 Python 节点 ，实现自定义业务逻辑或数据处理。示例：提取数值答案。

def extract_answer(chat_output):
“””从模型输出中提取最终数值答案”””
final_answer = ‘’.join(filter(str.isdigit, chat_output))
return final_answer

然后将上游 LLM 或 “格式化输出” 节点的结果连接到 “提取答案” 节点，这样即可在流程执行时自动运行 Python 代码进行后处理。

批量运行 Prompt Flow

Prompt Flow 支持一次性对多个输入进行批量处理，提高效率。操作步骤大致如下：

1. 在流程编辑器或 VS Code 中找到 “批量运行” 选项。
2. 选择 “本地文件” 、 “CSV/JSON 文件” 作为输入源。
3. 在项目目录放置一个包含多个数学问题的 JSON 或 CSV 文件，例如 questions.json ：

[
{“question”: “2 + 2 = ?”},
{“question”: “10 x 5 = ?”},
{“question”: “123 - 45 = ?”}
]

提交运行后，Prompt Flow 会根据文件中的每条记录分别调用 LLM，并输出对应结果至控制台或结果文件中。

注意： 大批量调用可能触发 Azure OpenAI 的配额或速率限制。请根据订阅级别和并发策略进行调优，也可在 Azure Portal 中配置速率限制（Rate Limit）。

高级提示优化与变体测试

变体测试与 Prompt 工程

Prompt Flow 提供 Prompt 变体管理器 或类似功能（具体名称视扩展版本而定），可在同一流程中对比多个 Prompt 文件对结果准确性、格式一致性等指标的影响。示例：

Prompt 文件 variant_a.jinja2

You are a math tutor.

Only provide the final numerical answer.

Prompt 文件 variant_b.jinja2

AI Math Assistant:

Output only the final numerical answer, and no additional text.

然后在 Prompt Flow 变体管理器 中加载 variant_a 与 variant_b ，分别运行批量测试，查看结果差异。从而筛选出对最终准确率最高、输出最符合需求的 Prompt。

连接多个 LLM 提高准确性
在一些高要求场景中，可在流程中连接多个 LLM 节点：

1. 第一个 LLM 节点处理问题的核心逻辑。
2. 第二个 LLM 节点对结果进行规范化或提取。
   如 “LLM 提取答案” 节点可以将原始回答转换成更符合业务需求的格式，减少出错或含糊不清的回答。
   提示工程实践与性能监控
   ● 提示工程 ：
   ○ 尝试多种上下文：如“你是一名数学专家”“你是一名小学老师”等，观察对回答风格与准确性的影响。
   ○ 使用 Chain of Thought（CoT） 或简化思路，比较只输出最终结果 vs. 同时输出思路要点的效果。
   ● 性能监控 ：
   ○ 对大规模输入进行测试时，建议结合 Azure Monitor 或 Application Insights ，跟踪接口调用的延迟、错误率和吞吐量。
   ○ 可以在 Python 节点中使用 logging 模块打印关键日志，或通过 Prompt Flow 自带的日志系统查看执行细节。

生产环境部署与集成

在完成本地或 Codespaces 环境的开发与调试后，通常需要将 Prompt Flow 集成到生产应用或工作流中。以下是一些常见场景的做法：
生产环境中的安全与密钥管理
● Azure Key Vault ：在 Azure 中，最常见的做法是使用 Key Vault 来存储并检索机密。开发者可在 Prompt Flow 或 Python 节点中通过 Key Vault SDK 或环境变量来读取密钥，而无需将其暴露在配置文件里。
● GitHub Codespaces Secrets ：若仍在 Codespaces 环境中，也可使用仓库或组织级别的 Secrets，在容器中以环境变量形式读取。
与 Azure Functions / Logic Apps 等集成
● Azure Functions ：将 Prompt Flow 的调用逻辑封装为一个 Python Azure Function。用户通过 HTTP 触发器调用函数，函数内部运行 Prompt Flow 并返回结果。
● Logic Apps ：如果需要构建自动化工作流，可在 Logic Apps 中配置一个动作来调用 Prompt Flow（通过 REST API 或其他集成方式），实现更复杂的企业集成场景，例如当新文本文件上传到 Blob 存储时，自动触发 Prompt Flow 分析。

在 VS Code 中调试与测试 Prompt Flow

运行与调试 Prompt Flow
● 标准模式 ：在 VS Code 的 Prompt Flow 面板中，直接输入文本或上传文件进行测试。
● 交互模式 ：可能称为“调试模式”或“交互式模式”，允许实时观察节点的输入与输出。
● Python 节点断点调试 ：
○ 在 Python 节点对应的脚本中插入断点并使用 debugpy 或 VS Code 自带的调试功能；
○ 在运行 Flow 时即可在 Python 代码执行到断点时查看变量值。
性能监控

● 日志查看 ：在本地或 Codespaces 中，可直接查看提示流程执行日志，了解调用时长、模型返回等信息。
● Application Insights ：如果已将日志发送到 Azure Monitor / Application Insights，可以从 Azure Portal 中查看性能指标、调用成功率、异常等，帮