Azure Promptflow - Entwickler (2/2)
Während Manager vor allem den geschäftlichen Nutzen im Blick haben, interessieren sich Software-Architekten dafür, wie sich Azure Prompt Flow in die bestehende IT-Landschaft einfügt und welche technischen Möglichkeiten es bietet. Im Folgenden gehen wir auf Integration, Deployment-Strategien, Datenanbindung, Infrastructure-as-Code sowie Monitoring ein. Konkrete Code-Beispiele illustrieren die Umsetzung.
Integration in bestehende Architekturen
Für Architekten ist entscheidend, dass ein mit Prompt Flow entwickelter KI-Service nahtlos in vorhandene Systeme integrierbar ist. Azure Prompt Flow bietet hierfür einen klaren Weg: Nach der Entwicklung kann ein Flow als Echtzeit-Service bereitgestellt werden, typischerweise als Web-Endpoint in Azure Machine Learning. Über diesen Endpunkt lässt sich der Chatbot dann via REST API von beliebigen Anwendungen aus ansprechen . Zum Beispiel kann eine bestehende Unternehmens-Website oder ein Microsoft Teams Bot den Prompt-Flow-Endpunkt aufrufen und erhält die generierte Antwort zurück. Durch diese API-Integration lässt sich der Chatbot-Flow wie ein Microservice in eine Microservice-Architektur einbinden. Die Kommunikationsschnittstelle verwendet Standards (HTTP/HTTPS mit JSON), was die Anbindung an Frontends, Mobile Apps oder Backend-Systeme erleichtert.
Darüber hinaus kann ein Prompt Flow auch als Komponente innerhalb einer größeren Azure-Architektur fungieren. So ist es möglich, den Flow aus Azure Logic Apps, Power Automate oder anderen Orchestrierungsdiensten heraus anzusteuern, um ihn in mehrstufige Geschäftsprozesse einzubetten. Prompt Flow wurde explizit so konzipiert, dass entwickelte Workflows als eigenständige Bausteine in bestehenden Anwendungen oder Backend-Systemen genutzt werden können . Das bedeutet aus Architektursicht geringe Kopplung: Die eigentliche KI-Logik bleibt gekapselt im Prompt-Flow-Service, während die übrigen Anwendungsteile weiterhin in ihrer vertrauten Umgebung laufen. Auch die Credentials und Zugriffe auf externe Ressourcen (z.B. Datenbanken oder APIs) können im Flow hinterlegt und über Azure Key Vault gesichert werden, sodass die Integration unter Sicherheitsaspekten sauber gelöst ist. Kurz: Egal ob man einen Chatbot zu einer bestehenden App hinzufügt oder Prompt Flow in eine Service-Landschaft integrieren will – der Übergang erfolgt über wohldefinierte Schnittstellen, was Architekten die Arbeit erheblich erleichtert.
Deployment-Strategien mit Prompt Flow
Bei der Bereitstellung von LLM-Anwendungen haben Architekten verschiedene Anforderungen: Skalierbarkeit, Kontrolle über die Umgebung, Netzwerk-Sicherheit, Hochverfügbarkeit usw. Azure Prompt Flow unterstützt hier flexible Deployment-Strategien:
Managed Online Endpoint (Azure ML): Die einfachste Variante ist, den Flow direkt über Azure Machine Learning als verwalteten Online-Endpunkt bereitzustellen . Dabei wählt man in Prompt Flow z.B. einen VM-Size (CPU/GPU), und Azure übernimmt das Hosting. Vorteil: Das Deployment läuft in einer von Azure gemanagten Umgebung – inklusive automatischer Skalierungsmöglichkeiten, Patching des Base-Images und einfacher Authentifizierung per Key oder Token. Diese Platform-as-a-Service-Option erfordert minimalen Betriebsaufwand und bietet dennoch hohe Performance auf dedizierten Maschinen . Für viele Anwendungsfälle (Pilotprojekte, interne Tools oder sogar Kundenservices mittlerer Last) ist dies ausreichend und sehr komfortabel.
Containerisierung (Docker/Kubernetes): Für mehr Kontrolle oder spezielle Infrastruktur-Vorgaben kann der Prompt Flow als Docker-Container exportiert bzw. in Kubernetes ausgerollt werden . Azure Prompt Flow ermöglicht es, einen Flow zu verpacken und etwa in Azure Kubernetes Service (AKS), Azure App Service oder sogar on-premises in einem eigenen Kubernetes-Cluster zu betreiben. Diese Strategie eignet sich, wenn man den Dienst in ein privates Netzwerk (VNet) integrieren muss oder weitere Dienste seitlich andocken will. In der Praxis kann ein Unternehmen z.B. den Container mit dem Prompt Flow in einer isolierten Umgebung laufen lassen, welche per VPN an interne Datenbanken angebunden ist – so bleiben alle Datenwege intern. Auch Multi-Region-Deployments oder Hochverfügbarkeit lassen sich mit Containern flexibel umsetzen (z.B. mehrere Container-Instanzen hinter einem Load Balancer). Zwar trägt man hier mehr Verantwortung für Betrieb und Skalierung selbst, gewinnt aber maximale Flexibilität. Die Referenzarchitektur von Microsoft zeigt etwa, wie man einen Prompt Flow in einer abgesicherten Umgebung betreibt: Der Flow wird in Azure Container Registry gespeichert und via CI/CD Pipeline automatisiert auf Azure App Service (mit mehreren Instanzen über Zonen verteilt) ausgerollt . Solche Setups erfüllen auch strikte Anforderungen an Netzwerkisolation und Reliability.
Unabhängig von der Strategie stellt Azure Prompt Flow sicher, dass der Deployment-Prozess reproduzierbar und automatisierbar ist. Über die CLI oder SDK (siehe IaC unten) lässt sich ein Flow direkt aus dem Code heraus deployen, was Integrationen in CI/CD-Pipelines (z.B. GitHub Actions oder Azure DevOps) ermöglicht. Architekturteams können so z.B. einen Dev-Flow in eine Testumgebung, dann in Prod ausrollen, mit klar versionierten Flow-Definitionen. Damit bekommt man auch bei komplexen LLM-Apps einen soliden DevOps-Workflow, ähnlich wie man es von klassischen Webservices kennt.
Anbindung an Vektor-Stores und externe Datenquellen
Ein zentraler technischer Aspekt bei modernen KI-Lösungen ist die Integration von Datenquellen. Azure Prompt Flow glänzt hier mit der Fähigkeit, verschiedene Datenbanken und APIs in den Prompt-Workflow einzubinden. Vor allem, wenn es um Vektor-Datenbanken geht (für semantische Suche und Kontextbereitstellung in RAG-Szenarien), bietet Prompt Flow Unterstützung: Es gibt eingebaute Tools wie Faiss Index Lookup oder Vector DB Lookup, mit denen der Flow direkt auf einen vorhandenen Vektorindex zugreifen kann. Microsoft hat zudem Azure Cognitive Search um Vektor-Suche erweitert, was sich in Prompt Flow nutzen lässt. Ein Prompt Flow kann zum Beispiel so gestaltet sein, dass er bei jeder Nutzerfrage zuerst eine Vektor-Suche in einem Index durchführt, um relevante Dokumenten-Embeddings zu finden. Prompt Flow kann automatisch eine RAG-Pipeline ausführen – vom Chunking und Embedding der Dokumente bis zum Speichern der Embeddings in einem Vektor-Store wie Azure Cognitive Search . Diese Einbindung erfolgt oft durch Konfiguration und minimalen Code: Man definiert z.B. eine Connection zu Azure Cognitive Search und nutzt einen Lookup-Tool-Knoten im Flow, der mit dem angegebenen Index und der Abfrage (Embedding des Nutzer-Inputs) die Top-n passenden Dokumente zurückliefert. Die gefundenen Inhalte werden dann an den Prompt angehängt (z.B. als Kontext für das LLM).
Auch andere Datenquellen lassen sich einbinden. Da Prompt Flow Python-Code als Teil des Workflows unterstützt, sind den Möglichkeiten kaum Grenzen gesetzt. Ein Python-Knoten kann z.B. eine SQL-Datenbank abfragen (über pyodbc oder SQLAlchemy), eine REST-API eines internen Systems aufrufen, oder Cloud-Services wie Azure Cosmos DB, Blob Storage, SharePoint etc. ansprechen. So kann der Chatbot-Flow Informationen aus beliebigen Unternehmensdaten dynamisch nachladen. Ein typisches Beispiel: Bevor das LLM antwortet, ruft ein Python-Tool-Knoten aktuelle Zahlen aus einem Data Warehouse ab oder führt eine Berechnung durch, und das Ergebnis fließt in den letztlichen Prompt ein. Durch diese Modularität ist Azure Prompt Flow ein wahrer Vermittler zwischen KI und Unternehmensdaten – er orchestriert LLM-Aufrufe, Datenbankabfragen und Datenvorverarbeitung in einem konsistenten Ablauf. Für Architekten bedeutet dies, dass sie vorhandene Dateninfrastruktur weiterhin nutzen können, indem sie sie einfach an den Flow „andocken“. Der Chatbot wird dadurch kontextbewusst und in die IT-Landschaft eingebettet, anstatt ein isoliertes KI-Feature zu sein.
Prompt Flow als Infrastructure-as-Code (IaC) und DevOps-Integration
Eine besondere Stärke von Azure Prompt Flow ist die Unterstützung eines Code-First-Ansatzes für diejenigen, die lieber mit Konfigurationsdateien und Scripts arbeiten. Neben der grafischen UI bietet Prompt Flow nämlich die Möglichkeit, Flows als YAML-Dateien zu definieren, diese in Versionsverwaltungs-Systemen (Git) abzulegen und via CLI oder SDK zu verwalten. Jede Flow-Applikation besteht aus einem Ordner mit Quellcode (z.B. Python-Skripte für Tools) und einer zentralen YAML-Datei (standardmäßig flow.dag.yaml), in der Inputs, Outputs, Knoten und deren Verbindungen beschrieben sind . Damit können Architekten den gesamten Aufbau eines Chatbot-Flows ähnlich wie bei Infrastructure-as-Code behandeln: Änderungen am Flow werden im Code vorgenommen, Code Reviews sind möglich, und die Versionierung der Flow-Definition ermöglicht klare Nachvollziehbarkeit von Änderungen.
Dieser IaC-Ansatz geht Hand in Hand mit CI/CD-Strategien. Microsoft stellt eine CLI-Erweiterung namens pfazure bereit, mit der sich Flows und Runs direkt aus Skripten steuern lassen. Beispielsweise kann ein Architekt einen neuen Flow lokal entwickeln und testen (Prompt Flow bietet sogar einen VS Code Extension, um lokal zu arbeiten ). Anschließend committet er den Flow-Code ins Git-Repository. Eine Pipeline (z.B. Azure DevOps) könnte dann automatisch pfazure flow create bzw. pfazure flow update ausführen, um den Flow in der Azure-Umgebung zu aktualisieren, und direkt einen pfazure deploy oder pfazure run Trigger hinterherschicken, um den Endpunkt zu (re)deployen. So wird der Übergang von Entwicklung zu Betrieb nahtlos und automatisiert. Flow-Versionen im Repository erlauben zudem das schnelle Rollback, falls eine neue Prompt-Version unerwartete Ergebnisse liefert – man kann einfach die vorige YAML-Version ausrollen.
Für Architekten, die bereits Terraform, Bicep oder ARM Templates nutzen, kann Prompt Flow ebenfalls eingebunden werden. Zwar ist Prompt Flow noch relativ neu, aber Azure Machine Learning Ressourcen (Workspaces, Endpoints, etc.) lassen sich ohnehin als Code definieren. In Microsofts Referenzimplementierung sieht man, dass Prompt Flow in ein Gesamt-IaC-Konzept integrierbar ist: Vom Erstellen der Azure-ML-Umgebung über das Ausrollen des Flows bis zur Bereitstellung ins gewünschte Ziel. Kurz gesagt versetzt Azure Prompt Flow Architekten in die Lage, LLM-basierte Anwendungen mit denselben bewährten Methoden wie andere Software-Infrastruktur zu managen – das erhöht Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit erheblich.
Monitoring und Performance-Tracking von Chatbots
Nachdem ein Chatbot-Flow in Produktion ist, stellt sich die Frage: Wie behält man seine Leistung und Korrektheit im Blick? Azure Prompt Flow bietet hier out-of-the-box Unterstützung für Monitoring und Evaluation. Zum einen erhält man in Azure ML für jeden deployten Flow-Endpunkt eine Übersichtsseite mit Logs und Metriken. Dort sieht man z.B. Anfrage-Zähler, Latenzzeiten und ggf. Fehlerraten. Besonders hilfreich: Man kann für einzelne Anfragen den Trace einsehen, d.h. die Abarbeitung durch die Flow-Knoten mit ihren jeweiligen Ein- und Ausgaben und den Zeitverbrauch pro Schritt. Dies ermöglicht es, Engpässe zu identifizieren (etwa eine langsame Datenbankabfrage) und Bottlenecks zu optimieren. Die Überwachung in Echtzeit wird durch Azure Monitor Integration unterstützt – beispielsweise lassen sich Alerts setzen, falls die Antwortzeit des Chatbots über einen bestimmten Schwellwert steigt.
Zum anderen hat Prompt Flow bereits im Entwicklungsprozess Tools an Bord, um die Antwortqualität systematisch zu bewerten. Bereits vor dem Go-Live kann man mit dem integrierten Evaluationsmodus des Studios den Chatbot gegen Testdaten laufen lassen und verschiedene Metriken wie Relevanz, Korrektheit und „Groundedness“ (Verankerung der Antwort an die gegebenen Quellen) messen. Groundedness etwa prüft, ob die vom LLM gegebenen Antworten durch die mitgelieferten Kontextdaten belegbar sind – ein wichtiger Indikator, ob der Bot „halluziniert“ oder zuverlässig auf Grundlage des Unternehmenswissens antwortet. Prompt Flow erlaubt es, hierfür einen Datensatz mit Beispiel-Fragen plus erwarteten Antworten zu definieren und den Flow im Batch über diese Fälle laufen zu lassen. Die Ergebnisse (z.B. Score 1-5 für Groundedness pro Antwort) helfen den Entwicklern, das Prompt oder die Datenanbindung weiter zu verfeinern.
In Produktion können solche Mechanismen ebenfalls genutzt werden, um fortlaufend die Qualität zu prüfen – etwa indem man echte Nutzeranfragen stichprobenartig evaluiert oder Feedback-Schleifen einbaut. Die enge Verzahnung von Entwicklung und Monitoring in Prompt Flow (entwickeln, deployen und im selben Tool überwachen ) unterstützt ein Continuous Improvement-Modell: Das Team kann auf Basis der Monitoring-Daten schnelle Anpassungen am Flow vornehmen und neue Versionen ausrollen. Für Architekten bedeutet das, dass Reliability-Engineering und Modell-Tuning Hand in Hand gehen. Sie können zudem Telemetriedaten aus Prompt Flow mit anderen Logs korrelieren (z.B. Webserver-Logs), um ein End-to-End Monitoring des gesamten Chatbot-Systems aufzusetzen. Insgesamt sorgt Azure Prompt Flow dafür, dass ein Unternehmen seinen KI-Bot nicht als Black Box betreiben muss, sondern Transparenz über die Leistung und Qualität hat – und die Mittel, diese laufend zu verbessern.
Beispiel: Aufbau eines Chatbot-Flows (Code)
Abschließend betrachten wir ein vereinfachtes technisches Beispiel. Untenstehend ist ein Ausschnitt einer Prompt Flow Definition in YAML dargestellt. Dieses Beispiel veranschaulicht, wie verschiedene Komponenten zusammenspielen, um einen Frage-Antwort-Chatbot mit Dokumenten-Upload (RAG) zu realisieren. Wir definieren einen Eingabeparameter (die Nutzerfrage), führen eine Vektor-Suche nach relevanten Dokumenten durch, erstellen daraus einen Prompt und rufen das LLM-Modell an. Azure Prompt Flow ermöglicht solche Abläufe mit wenigen Konfigurationsschritten:
In diesem Flow wird zunächst die ursprüngliche Nutzerfrage mithilfe eines LLM-Knotens und des bisherigen Chatverlaufs verständlicher umformuliert (Schritt 1). Anschließend wird die umformulierte Frage in einen Embedding-Vektor umgewandelt, mit dem dann eine datenbankbasierte Suche nach relevanten Inhalten durchgeführt wird (Schritt 2). Schließlich generiert ein weiterer LLM-Knoten (hier angebunden über eine Ollama-Connection mit einem Custom-LLM) die finale Antwort auf Basis der gefundenen Datenbankeinträge (Schritt 3). Das Ergebnis steht als answer im Output des Flows bereit und kann anschließend an den Nutzer zurückgegeben werden.
Natürlich ist dies nur ein vereinfachter Ausschnitt – ein realer Flow könnte weitere Elemente enthalten, etwa einen Chat-Verlauf (Memory) als Input, einen Filter, der die LLM-Antwort auf Richtlinien prüft, oder Logging-Knoten, die bestimmte Daten in eine Datenbank schreiben. Dennoch zeigt das Beispiel, wie übersichtlich und deklarativ man mit Prompt Flow vorgeht: Die YAML-Struktur legt fest, was passieren soll, ohne dass man mühsam eine Anwendung von Grund auf in einer Programmiersprache schreiben muss. Die Mischung aus deklarativer Konfiguration und flexibel einsetzbaren Code-Knoten (wie Python) ergibt eine hohe Produktivität bei gleichzeitiger technischer Tiefe, wo benötigt.
Fazit:
Azure Prompt Flow bringt einen spürbaren Mehrwert sowohl für die geschäftliche als auch die technische Seite von KI-Projekten. Manager profitieren von schnelleren Entwicklungszyklen, transparenterer KI-Logik und geringeren Projektrisiken, während Software-Architekten ein leistungsfähiges Werkzeug erhalten, um LLM-Anwendungen sauber in ihre Systeme zu integrieren, skalierbar bereitzustellen und professionell zu betreiben. Durch Features wie visuelle Workflows, eingebaute Datenanbindung, Infrastructure-as-Code-Unterstützung und Monitoring-Funktionen schafft Prompt Flow einen ganzheitlichen Entwicklungsprozess für KI-gestützte Chatbots – von der Idee bis zum laufenden Service. Unternehmen, die Chatbots oder andere generative KI-Lösungen planen, sollten Azure Prompt Flow in Betracht ziehen, um die Entwicklung zu beschleunigen und zugleich die Kontrolle über die KI-Logik zu behalten. In einer Ära, in der AI nicht mehr Zukunft, sondern Gegenwart ist, ermöglicht Azure Prompt Flow, diese Gegenwart effektiv ins eigene Geschäftsmodell zu integrieren.