我花了 3 晚与 AI 幻觉作斗争。然后我发现了这个。🕵️‍♂️🧩

Source: Dev.to

背景

我曾以为构建基于 LLM 的应用很简单：写一个提示词，发送 API 请求，获取结果。我错了。

问题

在我最近的项目中，模型有时表现得非常出色，下一刻却完全出现幻觉。我的代码库变成了一团乱麻，充斥着拼接字符串、无尽的 if‑else 语句和紧急的逻辑检查。我根本不知道链路在哪里断裂：

• 是我的 Python 代码吗？
• 是上下文窗口太满了吗？
• 还是只是一个糟糕的提示词？

我几乎要把所有东西都废掉了。

解决方案：Azure Prompt Flow

我偶然发现了 Azure 生态系统中一个几乎没人提及的工具，但它彻底改变了游戏规则：Prompt Flow。它基本上是 AI 思考过程的调试器。

为什么它拯救了我的项目

• 可视化图谱 – 与其盯着一堆代码不放，你可以看到一个可视化图谱，Python 函数、LLM 提示词和 API 调用像乐高块一样相连。这让你轻松定位数据被破坏的具体位置。
• 并行测试 – 对一组问题数据集并行运行不同版本的提示词。
• VS Code 集成 – VS Code 扩展让你可以在本地运行和调试这些流程，无需一直待在浏览器中。

我不再“猜测”，而是开始进行工程化处理。

适用人群

如果你正在构建生成式 AI 应用（RAG、聊天机器人、代理），并且感觉对提示词失去控制，Prompt Flow 可以把“凭感觉编码”转变为结构化工作流。

入门指南

👇 以下是帮助我入门的官方文档：

👉 Discover Azure Prompt Flow here

行动号召

你在调试 LLM 应用时使用了哪些特定工具？在评论中告诉我吧！ 👇