Azure AI Prompt Flow部署后Postman请求返回403错误排查

以下是针对该403错误的排查及解决步骤：

• 核对API密钥的有效性与权限
  确认使用的是部署端点专属的API密钥，而非Azure AI Studio门户密钥或其他资源密钥，可在端点详情页重新复制密钥避免手动输入错误；同时要确保该密钥关联的账号拥有Endpoint Invoker角色权限，若缺失需在Azure门户的IAM设置中添加对应角色。

• 检查请求头格式
  API密钥的请求头需严格使用全小写的api-key作为键名，值为你的密钥，部分环境对大小写敏感；另外必须添加Content-Type: application/json请求头，否则服务端无法正确解析JSON请求体，可能间接触发403错误。

• 验证端点URL正确性
  确保使用的是部署完成后的推理端点URL，格式通常为https://<资源名称>.<区域>.inference.ml.azure.com/score，避免使用部署过程中的临时URL或管理URL，同时检查URL是否存在拼写错误或多余参数。

• 排查网络与防火墙限制
  若端点配置了虚拟网络或防火墙规则，需确认Postman所在网络被允许访问该端点，可临时关闭防火墙规则测试，或把当前IP地址添加到端点的允许列表；另外检查是否有代理、VPN拦截请求，导致密钥未正确传递至服务端。

• 匹配请求体与Flow输入参数
  确认请求体的参数名称与Prompt Flow定义的输入参数完全一致，比如你的Flow输入参数为topic，则{ "topic": "what is 2+2?" }是正确的，若参数名称不匹配，会导致请求不合法，可能返回403错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manu Chadha