Microsoft 365 Copilot-Prompts: Microsoft Copilot Prompt Flow erklärt

Von Mirko Peters · 2026-03-15 · Aktualisiert 2026-03-24

Microsoft 365 Copilot-Prompts erklärt: Meistern Sie den Prompt Flow! Erfahren Sie, wie Sie wirkungsvolle Prompts für Ihren KI-Assistenten in Microsoft 365 formulieren.

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Der Microsoft Copilot Prompt Flow ist das Fundament dafür, wie Copilot intelligente, kontextbezogene Antworten auf Ihre alltäglichen Fragen und Befehle liefert. Kurz gesagt bezeichnet Prompt Flow die strukturierte Abfolge aus Benutzereingabe, KI-Interpretation, Ausgaben und Feedback, die die interaktiven Fähigkeiten von Copilot antreiben.

Dieser Leitfaden zeigt Ihnen Schritt für Schritt, was Prompt Flow genau bedeutet, wie er im Hintergrund arbeitet und warum er sowohl für technische Fachleute als auch für Fachanwender so wichtig ist. Sie erhalten einen klaren Überblick darüber, wie Prompt Flow Ihre Anweisungen in konkrete Aktionen umsetzt und so Ihren Workflow innerhalb des Microsoft-Ökosystems beschleunigt.

Ob Sie Automatisierungen erstellen, KI zur Datenanalyse einsetzen oder einfach eine intelligentere Unterstützung in Microsoft 365 wünschen: Das Verständnis von Prompt Flow ist entscheidend. Lassen Sie uns diesen komplexen Prozess in einfache, umsetzbare Schritte zerlegen, damit Sie das Maximum aus Copilot herausholen.

Die Grundlagen von Microsoft Copilot

Microsoft Copilot ist ein KI-gestützter Assistent, der komplexe Aufgaben vereinfachen und alltägliche Prozesse innerhalb der Microsoft-Umgebung automatisieren soll. Er steht im Zentrum von Microsoft 365, Azure, Power Platform und neueren Cloud-Diensten und arbeitet nahtlos in Apps wie Word, Excel, Outlook und Teams.

Das Kernziel von Copilot ist, Ihnen zu helfen, mehr mit weniger Aufwand zu erreichen. Dazu interpretiert Copilot Ihre Prompts in natürlicher Sprache und wandelt sie in Aktionen, Analysen oder Erkenntnisse um, ganz ohne Programmierung oder spezielle technische Kenntnisse. Ob Sie einen Bericht entwerfen, einen E-Mail-Verlauf zusammenfassen oder mehrstufige Genehmigungen automatisieren: Copilot passt sich Ihren Zielen an.

Copilot integriert KI-gestützte Funktionen direkt in vertraute Microsoft-Werkzeuge. Für Organisationen bedeutet das schnellere Arbeitsabläufe, höhere Produktivität und eine einheitliche Benutzererfahrung über alle Abteilungen hinweg. Copilot unterstützt Anwender – von Business-Analysten bis hin zu IT-Profis –, Informationen zu verwalten, Prozesse zu straffen und datengestützte Erkenntnisse sichtbar zu machen.

Letztlich liegt der Wert von Copilot in seiner Fähigkeit, Kontext zu erfassen, aus Ihren Anforderungen zu lernen und sowohl Routineaufgaben als auch komplexere, spezialisierte Prozesse zu unterstützen. Die eigentliche Arbeit geschieht im Hintergrund: Dort koordiniert Prompt Flow den Austausch zwischen Ihrer Absicht und den dynamischen Antworten der KI.

Was ist ein Prompt in Microsoft Copilot?

Ein Prompt in Microsoft Copilot ist schlicht die Eingabe oder Frage, die Sie der KI geben – etwa wenn Sie eintippen: „Erstelle eine Projektzusammenfassung auf Basis dieser Dokumente“, oder sagen: „Zeig mir die neuesten Verkaufszahlen.“ Prompts lenken Copilot, indem sie Ihre Absicht in einfacher Sprache ausdrücken.

Wie Sie Ihren Prompt formulieren, hat großen Einfluss. Copilot stützt sich auf Ihre Worte, um Ihr Ziel zu erkennen und zu entscheiden, wie er vorgeht. Ein klarer, präziser Prompt erleichtert der KI, genaue und relevante Ergebnisse zu liefern. Vage Prompts dagegen führen oft zu verwirrenden oder weniger nützlichen Ausgaben. Durchdacht gestaltete Prompts sind daher entscheidend, um den größtmöglichen Nutzen aus den KI-Funktionen von Copilot zu ziehen.

Wie Prompt Flow die Intelligenz von Copilot antreibt

Prompt Flow ermöglicht es Copilot, offene Fragen oder Anweisungen in intelligente, umsetzbare Ergebnisse zu verwandeln. Stellen Sie sich das als dynamische Schleife vor: Sie geben Copilot einen Prompt, Copilot verarbeitet Ihre Anfrage über seine KI-Engine und liefert anschließend eine Antwort – oft mit einer Rückfrage zur Präzisierung oder mit einer Aktion in Ihrem Auftrag.

Dieser Austausch, bei dem Prompts zu Ausgaben führen und Ihr Feedback zu Verfeinerungen, ist zentral dafür, dass Copilot kontextbezogen und reaktionsschnell bleibt. Anstatt im luftleeren Raum zu arbeiten, nutzt Copilot Prompt Flow, um den Gesprächsverlauf nachzuverfolgen, wichtigen Kontext zu behalten und seine Aktionen anhand laufender Hinweise anzupassen.

Mit jeder Interaktion greift Copilot auf vorherige Informationen zurück, passt sich neuen Details an und verbessert sein Verständnis Ihrer Bedürfnisse. Dieser iterative Ansatz hält die KI in Ihrem Workflow verankert und macht jedes Ergebnis weniger zu einer vorgefertigten Antwort, sondern eher zur Zusammenarbeit mit einer kompetenten Kollegin oder einem kompetenten Kollegen, die bzw. der genau versteht, was Sie möchten.

Zentrale Komponenten des Copilot Prompt Flow

Im Kern besteht der Prompt Flow von Copilot aus mehreren miteinander verbundenen Schritten, die die KI von der Entgegennahme Ihrer Anfrage bis zur Bereitstellung und Verfeinerung ihrer Antworten leiten. Jeder dieser Schritte spielt eine eigene Rolle, damit ein nahtloses, intelligentes Nutzererlebnis entsteht.

Zunächst gibt es die Art, wie Sie Ihre Absicht über die Eingabe ausdrücken, ob Sie tippen, sprechen oder aus Optionen auswählen. Wie Copilot diese Eingabe verarbeitet, den Kontext verwaltet und seine internen KI-Aufgaben koordiniert, bestimmt die Qualität und Zuverlässigkeit des Ablaufs. Nach der Erzeugung der Ergebnisse schließt sich der Kreislauf, indem Copilot aus Ihrem Feedback lernt und seine künftigen Antworten laufend verfeinert.

Die einzelnen Teile greifen ineinander: Die Eingabe bereitet den Boden, die KI-Orchestrierung prägt das Erlebnis, die Ergebnisse liefern Ihnen einen Mehrwert, und Ihr Feedback macht das System von Tag zu Tag klüger. Dieser Überblick zeigt, dass Prompt Flow nicht nur einzelne Antworten liefert, sondern im Laufe der Zeit immer adaptivere und wirksamere Interaktionen mit Copilot ermöglicht.

Absicht und Eingabe der Benutzer

Absicht und Eingabe der Benutzer sind der Ausgangspunkt jedes Prompt Flows. Was Sie in Copilot eingeben, sagen oder auswählen, teilt der KI Ihre Ziele mit. Ob es sich um eine einfache Anfrage handelt wie „Sende eine Besprechungseinladung für morgen um 10 Uhr“ oder um einen komplexeren Befehl mit mehreren Datenpunkten: Klarheit und Kontext sind entscheidend.

Copilot unterstützt verschiedene Eingabeformen, darunter natürlichsprachlichen Text, Sprache, umfangreiche Daten oder sogar strukturierte Vorlagen. Das System nutzt integrierte Sprachverarbeitung, um Ihre Nachricht zu interpretieren und das „Was“ und manchmal auch das „Warum“ hinter Ihrer Anfrage zu erkennen. Wenn Ihre Eingabe klar und präzise ist, liefert Copilot mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit genaue, umsetzbare Ergebnisse, die Ihrer Absicht entsprechen.

KI-Orchestrierung und Kontextverarbeitung

Sobald Copilot Ihren Prompt erhält, übergibt er ihn an seine KI-Orchestrierungs-Engine, um zu erfassen, was Sie wollen. Dabei wird Ihre Eingabe durch Modelle des maschinellen Lernens verarbeitet und Kontext aus Ihrer aktuellen App, früheren Interaktionen und manchmal auch aus verwandten E-Mails oder Dokumenten herangezogen.

Die Orchestrierungsebene hält die Unterhaltung relevant. Sie entscheidet, welche KI-Aufgaben ausgelöst werden, verwaltet Folgefragen und behält im Blick, was für Ihren Arbeitsablauf am wichtigsten ist. Diese Kontextverarbeitung sorgt dafür, dass Antworten nicht nur „intelligent“ sind, sondern die Besonderheiten Ihrer Aufgabe genau berücksichtigen und sich dynamisch an veränderte Anforderungen anpassen.

Ergebniserstellung und Aktionen

Nach der Verarbeitung Ihrer Eingabe und des Kontexts erzeugt Copilot die passende Ausgabe oder Aktion. Das kann eine textbasierte Empfehlung sein, ein fertiger Entwurf, ein automatisierter Schritt in einem größeren Workflow oder sogar eine visuelle Zusammenfassung, je nach Plattform wie Microsoft 365, Power Platform oder Azure.

Die Ergebnisse von Copilot sind nicht nur Antworten, sondern umsetzbare Resultate, die Sie verwenden, teilen oder weiter verfeinern können. Die KI ist nativ in Microsoft-Tools integriert und liefert diese Ergebnisse genau dort, wo Sie sie brauchen. So werden Ihre Prompts zu greifbarem Fortschritt bei Ihren Aufgaben.

Feedback und iterative Verfeinerung

Feedback ist der Motor für die Verbesserung des Prompt Flows in Copilot. Wenn Sie eine Copilot-Antwort bestätigen, korrigieren oder ergänzen, helfen Sie dem System zu lernen, was funktioniert und was nicht. Diese Feedbackschleife ermöglicht es Copilot, sich anzupassen, klüger zu werden und passgenauere Ergebnisse zu liefern, je länger Sie es nutzen.

Mit jedem Durchlauf, ob Sie Vorschläge annehmen, Klarstellungen geben oder Abweichungen melden, baut Copilot ein tieferes Verständnis Ihrer Präferenzen und des organisatorischen Kontexts auf. Je mehr Feedback Sie geben, desto besser kann Copilot Ihre Bedürfnisse vorhersagen und erfüllen und wiederkehrende Fehler oder Missverständnisse verringern.

Prompt Flow in Power Platform und Azure Machine Learning

Prompt Flow dient nicht nur chatbasierten Copilot-Interaktionen, sondern ist auch zentral dafür, wie Power Platform und Azure Machine Learning Geschäftsprozesse und das Training von Modellen automatisieren. In Power Platform übersetzen Prompt Flows Ihre Low-Code- oder No-Code-Eingaben in schrittweise Automatisierungen. Beispielsweise könnten Sie einen Power-Automate-Flow einrichten, in dem Ihr Prompt festlegt, welche E-Mails automatische Antworten, die Erstellung von Dokumenten oder Genehmigungsworkflows auslösen.

In Azure Machine Learning helfen Prompt Flows Data Scientists und Entwicklern dabei, umfangreichere Prompts für Large Language Models zu entwerfen, sie mit realen Eingaben zu trainieren und Ergebnisse für Aufgaben wie Dokumentenzusammenfassung, Datenextraktion oder Stimmungsanalyse iterativ zu verbessern. Der Prompt Flow ermöglicht die Wiederverwendung von Kontext, das Verketten von Modellaufrufen und das Sammeln von Feedback, was alles für die effiziente Feinabstimmung von KI-Modellen unverzichtbar ist.

Diese Plattformen nutzen Prompt Flow, um mühsame oder repetitive Arbeit zu vereinfachen und manuelle Aufgaben in verlässliche, automatisierte Ergebnisse zu verwandeln. Ob Sie Dashboards erstellen, Anfragen bearbeiten oder Vorhersagemodelle entwickeln: Prompt Flow verbindet die Absicht der Nutzer mit der leistungsstarken, anpassungsfähigen KI im Hintergrund.

Prompt Flow im Vergleich: Copilot Studio vs. Power Automate

Sowohl Copilot Studio als auch Power Automate nutzen Prompt Flow intensiv, setzen ihn aber für unterschiedliche geschäftliche Anforderungen ein. Copilot Studio eignet sich für den Aufbau konversationeller, KI-gestützter Bots, die eine Abfolge von Prompts und Antworten verarbeiten und dadurch ein sehr interaktives und flexibles Nutzererlebnis bieten. Prompt Flow in Copilot Studio dreht sich darum, Dialoge zu strukturieren, den Kontext zu verwalten und dynamische Rückfragen oder verzweigte Gespräche zu ermöglichen.

Power Automate hingegen nutzt Prompt Flow, um Automatisierungsschritte auszulösen und zu verketten, und zwar auf Basis von Eingaben und Bedingungen, die Nutzer festlegen. Der Fokus auf den Gesprächskontext ist geringer. Dafür eignet sich Power Automate hervorragend für die Orchestrierung strukturierter Workflows, etwa für Datenweiterleitung, Benachrichtigungen oder mehrstufige Genehmigungen, die durch Prompts und logische Verzweigungen gesteuert werden.

In beiden Werkzeugen sind Feedback und Iteration bereits integriert. Copilot Studio legt den Schwerpunkt auf adaptives Lernen innerhalb von Dialogen, während Power Automate auf verlässliche, wiederholbare Prozessausführung setzt. Wer diese Unterschiede kennt, kann besser entscheiden, welche Plattform sich für intelligente, chatbotähnliche Erlebnisse oder für robuste Workflow-Automatisierung eignet.

Wirksame Prompts für optimale Ergebnisse erstellen

1. Klar und konkret formulieren: Eindeutige, direkte Prompts helfen Copilot, genau zu verstehen, was Sie möchten. Vermeiden Sie vage Formulierungen. Statt „Erstelle einen Bericht“ könnten Sie schreiben: „Fasse den Q2-Umsatz aus dieser Excel-Tabelle in einem Absatz zusammen.“
2. Ziel festlegen: Nennen Sie das gewünschte Ergebnis gleich zu Beginn. Geben Sie Copilot ein klares Ziel vor, etwa „Erstelle drei Betreffzeilen für eine E-Mail-Kampagne an Kunden.“
3. Relevante Details angeben: Der Kontext ist entscheidend. Nennen Sie Datumsangaben, Dateinamen oder andere Details, zum Beispiel: „Füge alle Teammitglieder der Kalendereinladung für Freitag um 9 Uhr hinzu.“
4. Einfache Sprache verwenden: Formulieren Sie natürlich, aber nutzen Sie Begriffe, die Copilot problemlos interpretieren kann. Einfache, gesprächsnahe Anweisungen sind meist besser als komplexe Fachsprache.
5. Bei Bedarf Beispiele angeben: Bei kniffligen Aufgaben zeigen Sie, was Sie erwarten. Zum Beispiel: „Formatiere die Zusammenfassung so: Stichpunkte für die Ergebnisse, am Ende ein Absatz mit Empfehlungen.“
6. Prüfen und überarbeiten: Liefert Copilot beim ersten Versuch nicht das gewünschte Ergebnis, passen Sie den Prompt an. Ändern Sie die Formulierung oder ergänzen Sie Details, um genauere Antworten zu erhalten.
7. Einen Prompt nicht überladen: Zerlegen Sie große Aufgaben. Statt eines umfangreichen Prompts verwenden Sie besser mehrere klare Anweisungen, die Copilot Schritt für Schritt abarbeiten kann.

Typische Anwendungsfälle für Copilot Prompt Flow

• Dokumente und E-Mails entwerfen: Copilot wandelt einfache Prompts in ausführliche Berichte, Angebote oder Korrespondenz in Word, Outlook oder Teams um und spart so Stunden bei routinemäßigem Schreiben.
• Genehmigungen automatisieren: Prompt Flow kann mehrstufige Genehmigungsketten und Benachrichtigungen über Power Platform auslösen. So beschleunigen Sie Entscheidungen mit minimalem manuellen Aufwand.
• Analysen und Dashboards erstellen: Copilot nutzt Prompts, um in Excel, Power BI oder Azure die passenden Daten abzurufen und sofort Diagramme, Zusammenfassungen oder Leistungsauswertungen zu erzeugen.
• Support-Anfragen bearbeiten: Von IT-Tickets in Teams bis zu Service-Desk-Automatisierungen in Power Automate: Prompt Flow vereinfacht das Anlegen, Weiterleiten und Aktualisieren von Vorgängen.
• Sicherheit und Compliance verbessern: Copilot unterstützt die Durchsetzung von Richtlinien oder meldet Probleme, indem er Benutzeranfragen in Audits, Prüfungen von Vertraulichkeitsbezeichnungen oder Compliance-Workflows in Microsoft 365 übersetzt.

Sicherheit und Governance in Copilot Prompt Flows

Da Copilot und andere KI-Agenten immer tiefer in Unternehmensplattformen eingebettet werden, sind sichere und gut gesteuerte Prompt Flows von zentraler Bedeutung. Die Flexibilität und Geschwindigkeit KI-gestützter Automatisierung bringen neue Risiken mit sich, etwa Datenlecks, unautorisierte Aktionen und Compliance-Lücken, die eine konsequente Kontrolle erfordern.

Eine gute Governance bei Copilot-Prompt-Flows schützt sowohl die Organisation als auch die Endbenutzer. Sie stellt sicher, dass sensible Daten nicht falsch behandelt werden, der Zugriff angemessen eingeschränkt ist und KI-Ergebnisse keine neuen Sicherheits- oder Datenschutzprobleme verursachen. Grundsätzlich bedeutet das, klare Nutzungsrichtlinien festzulegen, kontinuierlich zu überwachen und Durchsetzungsmechanismen einzurichten, die neue Bedrohungen adressieren.

Die folgenden Abschnitte betrachten potenzielle Governance-Herausforderungen bei KI-Prompt-Flows genauer. Danach folgen bewährte Vorgehensweisen, mit denen Ihre Organisation die Sicherheit und Compliance von Prompt-Flows stärken kann, damit Sie leistungsstarke Automatisierung ohne Sorgen nutzen können.

Hier sind sieben überraschende Fakten über Microsoft Copilot Prompt Flow, die viele Anwender und Entwickler nicht erwarten.

1. Visuelle Orchestrierung von Prompts: Prompt Flow ist nicht nur ein Texteditor. Die Anwendung bietet eine visuelle Arbeitsfläche, auf der sich Prompts verketten, verzweigen und debuggen lassen. Prompt Engineering funktioniert damit wie ein Low-Code-Workflow, sodass auch Nicht-Experten mehrstufige Interaktionen ausprobieren können.
2. Integrierter Modellwechsel: Sie können Teile eines Flows innerhalb derselben Pipeline an unterschiedliche Modelle oder Modellanbieter leiten. Das ermöglicht hybride Strategien, zum Beispiel ein schnelles und günstiges Modell für die Vorverarbeitung und ein leistungsstärkeres Modell für die finale Ausgabe, ganz ohne eigenen Integrationscode.
3. Datenbewusste Prompts mit Konnektoren: Prompt Flow unterstützt Konnektoren zu Datenquellen und Azure-Diensten. So können Prompts direkt Live-Daten, Embeddings und Suchergebnisse einbeziehen und sind nicht auf statischen Prompt-Text beschränkt.
4. Beobachtbarkeit und Herkunftsnachverfolgung: Die Plattform erfasst Eingaben, Zwischenantworten und Ausgaben. Dadurch entsteht eine durchgängige Nachverfolgbarkeit und es stehen Metriken zur Verfügung, mit denen sich Prompt-Versionen über die Zeit prüfen, überwachen und vergleichen lassen.
5. Parametrisierte und wiederverwendbare Komponenten: Flows erlauben es, wiederverwendbare, parametrisierte Prompt-Komponenten zu definieren, etwa Vorlagen, Schutzmechanismen und Validierungen. Das reduziert Doppelarbeit und verbessert die Governance über Teams hinweg.
6. Integration von Sicherheits- und Schutzmechanismen: Prompt Flow kann Sicherheitsprüfungen und Filter an mehreren Stellen integrieren, vor und nach dem Modell. So lassen sich Richtlinien durchsetzen, Inhalte moderieren und Verzerrungen prüfen, und zwar als fester Bestandteil des Flows statt als nachträglicher Gedanke.
7. Exportierbar und produktionsreif: Flows sind für den Produktivbetrieb ausgelegt. Sie lassen sich als bereitstellbare Artefakte exportieren oder mit CI/CD- und Azure-Bereitstellungspipelines verbinden. Das vereinfacht den Übergang vom Experimentieren zur Produktion.

Mögliche Governance-Herausforderungen bei KI-Agenten

• Nicht autorisierte Automatisierungen: Ohne strikte Kontrolle können KI-Agenten Aktionen auslösen oder auf Daten zugreifen, die über die Rolle eines Benutzers hinausgehen. Das birgt die Gefahr von Schatten-IT und Compliance-Verstößen. Eine ausführlichere Auseinandersetzung finden Sie hier: wie KI-Agenten der Governance davonlaufen können.
• Datenmissbrauch und Datenexposition: Schlecht verwaltete Prompt-Flows können vertrauliche Daten unbeabsichtigt abrufen oder weitergeben, besonders ohne wirksame Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention, DLP) oder ohne Überwachung.
• Prompt-Injection-Angriffe: Bösartige Eingaben könnten KI-Agenten manipulieren und sie dazu bringen, unerwartete oder schädliche Aktionen auszuführen, wenn keine Eingabevalidierung vorhanden ist.
• Fehlkonfigurierte Berechtigungen: Zu weit gefasste oder falsche Berechtigungen, wie sie in der Governance-Illusion in Microsoft 365 behandelt werden, können unsichtbare Risiken erzeugen. Native Kontrollen allein garantieren keine ordnungsgemäße Aufsicht.

Kontinuierliche Überwachung und durchsetzbare Richtlinien sind unverzichtbar, um die Kontrolle und Transparenz zu behalten, während Automatisierung und KI-Einsatz wachsen.

Bewährte Vorgehensweisen zur Absicherung Ihrer Prompt-Flows

• Least-Privilege-Zugriff durchsetzen: Beschränken Sie die Berechtigungen von Copilot und anderen KI-Agenten mit feingranularen Kontrollen und regelmäßigen Überprüfungen, wie in diesem Leitfaden zur Absicherung von Copilot mit Microsoft-Graph-Berechtigungen beschrieben.
• Robuste Prüfprotokolle einrichten: Erfassen und prüfen Sie Aktionen in Prompt-Flows mit Werkzeugen wie Microsoft Purview und Sentinel, um Richtlinienverstöße oder Datenlecks schnell zu erkennen.
• Datensteuerung erweitern und automatisieren: Integrieren Sie DLP-Regeln, automatische Kennzeichnung und Vertraulichkeitsmetadaten für alle KI-Ausgaben. Empfehlungen finden Sie in dieser Checkliste zur Copilot-Governance.
• Nutzer und Administratoren schulen: Bieten Sie praxisnahe Schulungen an, damit alle die Risiken schwacher Prompts, unerwarteter Automatisierungen und der Datenweitergabe in promptgesteuerten Systemen verstehen.
• Ein Governance-Framework einführen: Entwerfen Sie durchsetzbare Richtlinien, weisen Sie Verantwortlichkeiten für Daten und Rollen zu und richten Sie Überprüfungsprozesse ein, die Rechtsabteilung, Sicherheit und Technologieteams einbeziehen. So wird die Nutzung von Copilot nachhaltig und konform.

Zukünftige Entwicklungen und Trends bei Copilot Prompt Flow

Copilot Prompt Flow entwickelt sich rasant, und mehrsprachige Unterstützung steht mit Sicherheit ganz oben auf der Liste. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 70 % der conversational AI mehrere Sprachen unterstützen werden. Damit wird die Copilot-Technologie in global aufgestellten Organisationen inklusiver. Teams weltweit profitieren enorm, wenn ihre KI lokalen Slang und Fachjargon von Anfang an versteht.

Ein weiterer Game-Changer ist das fortgeschrittene kontextuelle Lernen. Microsoft baut Integrationen mit dem breiteren KI-Ökosystem auf und verknüpft Werkzeuge aus Azure und der Power Platform. Experten erwarten, dass engere Verbindungen Copilot ermöglichen, auch organisationsinternes Wissen einzubeziehen und nicht nur öffentliche Daten. Das bedeutet präzisere Antworten, schnellere Workflows und eine KI, die tatsächlich versteht, wie Ihr Unternehmen funktioniert.

Häufige Fragen: Copilot für Chat-Flows und Datenflows nutzen

Was ist Microsoft Copilot Prompt Flow, und welchen Bezug hat er zu Microsoft 365 Copilot?

Prompt Flow ist ein Entwicklungswerkzeug und Workflow zum Entwerfen, Testen und schrittweisen Verbessern von Prompts und Flows, die mit Large Language Models (LLMs) und Microsoft-365-Copilot-Erlebnissen interagieren. Damit erstellen Sie einen Flow aus Prompts, verketteten Knoten und Diensten. Der Prompt Flow ist ein Entwicklungsartefakt, das in Microsoft-365-Apps, Microsoft Teams und andere Microsoft-365-Dienste integriert werden kann.

Wie erstelle ich einen Flow mit Copilot oder indem ich beschreibe, was ich möchte?

Sie können einen Flow erstellen, indem Sie Copilot das gewünschte Verhalten beschreiben oder indem Sie Knoten im Prompt-Flow-Editor manuell zusammenstellen. Geben Sie dazu mit Copilot einen Eingabe-Prompt oder ein Beispiel an, und verfeinern Sie anschließend den generierten Flow. Passen Sie den Flownamen an und testen Sie Ihren Chat-Flow sowie die Flow-Ausführung mit Beispiel-Flow-Eingabe 1 und Flow-Eingabe 2.

Welche zentralen Bestandteile hat ein Flow in Prompt Flow (Knoten, Eingaben, Ausgaben)?

Ein Flow umfasst in der Regel Knoten, die jeweils einen Schritt darstellen, etwa einen Prompt an das LLM, eine Datenabfrage oder eine Auswertung. Hinzu kommen die Werte für Flow-Eingabe 1 und Flow-Eingabe 2 sowie die Ergebnisse für Flow-Ausgabe 1 und Flow-Ausgabe 2. Der gesamte Flow definiert die Flow-Ausführung: Jeder Knoten verarbeitet Eingaben und gibt Ausgaben an den nächsten Knoten weiter. So lassen sich komplexe Datenfluss- und Chat-Flow-Szenarien abbilden.

Wie teste und führe ich einen Flow aus? Was bedeutet „Ihren Chat-Flow testen“ konkret?

Um Ihren Chat-Flow zu testen, geben Sie Eingaben zum Testen des Flows ein, starten die Flow-Ausführung und beobachten die Zwischenergebnisse der Knoten sowie die finale Flow-Ausgabe. Sie können die Flow-Eingabe an jedem Knoten referenzieren, den Flow als Ganzes prüfen und durch Anpassen von Prompts oder Knoten so lange iterieren, bis sich der Flow wie erwartet verhält.

Lässt sich Prompt Flow mit Azure Machine Learning Studio oder anderen Cloud-Flows integrieren?

Ja. Prompt Flow kann mit Cloud-Flows und Azure Machine Learning Studio interagieren, um Modelle, Scoring-Endpunkte oder Datenpipelines aufzurufen. Sie können Cloud-Flow-Integrationen erstellen, die Daten an externe Dienste übergeben. Dadurch entstehen hybride Datenfluss-Szenarien, und Sie nutzen Azure Machine Learning Studio für die Bewertung und Bereitstellung eigener Modelle.

Wie geht Prompt Flow mit Sicherheitsupdates, Datengrenzen und der Service-Grenze von Microsoft 365 um?

Prompt Flow folgt den Sicherheitsvorgaben von Microsoft und respektiert die Service-Grenze von Microsoft 365, wenn er mit Microsoft-365-Diensten integriert ist. Administratoren sollten Sicherheitsupdates, Governance-Einstellungen und Richtlinien zur Datenverarbeitung prüfen, damit die von Copilot verarbeiteten Daten konform bleiben. Nutzen Sie mandantenweite Kontrollen und folgen Sie den Ressourcen auf Microsoft Learn für eine sichere Konfiguration.

Welcher Entwicklungszyklus wird für KI-Anwendungen mit Prompt Flow und Copilot-Architektur empfohlen?

Der Entwicklungszyklus umfasst das Entwerfen des Flows (ein Flow ist ein Entwicklungswerkzeug), die Entwicklung von Prompt-Varianten, Tests mit realistischen Flow-Eingaben, die Bewertung der Ausgaben (Evaluierungs-Flow), die Bereitstellung in Microsoft 365 Copilot oder copilot chat, die Überwachung der Leistung und das Anwenden von Sicherheitsupdates. Dieser Zyklus nutzt die Copilot-Architektur und basiert auf großen Sprachmodellen, die iterative Verbesserungen ermöglichen.

Wo finde ich zusätzliche Ressourcen, technischen Support und Anleitungen in Microsoft Learn?

Microsoft Learn bietet Lernprogramme und Module zu Prompt Flow in Microsoft Foundry und zu Flows im Microsoft Foundry-Portal. Für technischen Support und weitere Ressourcen sollten Sie die Microsoft-Dokumentation, Community-Foren und offizielle Supportkanäle heranziehen. Dort erhalten Sie Hilfe beim Erstellen von Flows, bei der Fehlerbehebung bei Flow-Ausführungen und bei der Integration in Microsoft 365-Dienste.

Wie bewerte und debugge ich einen Flow? Wie sieht die detaillierte Flow-Übersicht aus?

Verwenden Sie die Flow-Übersicht, um detaillierte Informationen zu sehen, einschließlich Protokollen auf Knotenebene, Momentaufnahmen der Flow-Ein- und -Ausgaben sowie Ausführungsverläufen. Beim Debuggen prüfen Sie den Prompt an das LLM an jedem Knoten, kontrollieren die Zwischenergebnisse, passen den Eingabe-Prompt oder die Knotenparameter an und führen den Flow erneut aus, um die Korrekturen zu validieren.

Kann ich Prompt Flow verwenden, um Konversationserlebnisse in Microsoft Teams und anderen Microsoft 365-Apps zu erstellen?

Ja. Sie können Prompt Flow entwickeln und Flows in Microsoft Teams oder anderen Microsoft 365-Apps einbetten. So lassen sich Copilot-Antworten und Chat-Flow-Erlebnisse umsetzen. Konfigurieren Sie ein Ereignis, das einen Flow startet (zum Beispiel eine Nachricht oder eine Schaltfläche), ordnen Sie die Flow-Ausgabe 1 bzw. Flow-Ausgabe 2 den für Benutzer sichtbaren Antworten zu und testen Sie die Flow-Ausführung im Kontext der Zielanwendung, um ein korrektes Verhalten sicherzustellen.