Schnellstart: Erste Schritte für die Verwendung von GPT-35-Turbo und GPT-4 mit Azure OpenAI Service

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement – kostenloses Abonnement erstellen.
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource, in der eines der Modelle gpt-4o oder gpt-4o-mini bereitgestellt ist. Die Verwendung eines Modells der Bereitstellungstypen Standard oder globaler Standard wird für die erste Erkundung empfohlen. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Wechseln Sie zu Azure OpenAI Studio

Navigieren Sie unter https://oai.azure.com/ zu „Azure OpenAI Studio“, und melden Sie sich mit den Anmeldeinformationen an, mit denen Sie Zugriff auf Ihre Azure OpenAI-Ressource haben. Wählen Sie während oder nach dem Anmeldeworkflow das passende Verzeichnis, Azure-Abonnement und die Azure OpenAI-Ressource aus.

Wählen Sie auf der Landing Page von Azure OpenAI Studio die Option Chat-Playground aus.

Playground

Beginnen Sie mit der Erkundung der Azure OpenAI-Funktionen mit einem Ansatz ohne Code mithilfe des OpenAI Studio Chat-Playground. Auf dieser Seite können Sie die Funktionen ganz einfach schrittweise erkunden und mit ihnen experimentieren.

Setup

Sie können die Dropdownliste *Promptbeispiele verwenden, um zu Beginn einige vorab geladene Beispiele für Systemmeldungen auszuwählen.

Systemmeldungen geben dem Modell Anweisungen dazu, wie es sich verhalten sollte und auf welchen Kontext es beim Generieren einer Antwort verweisen soll. Sie können die Persönlichkeit des Assistenten beschreiben, ihm sagen, was er beantworten soll und was nicht, und ihm sagen, wie Antworten formatiert werden sollen.

Während Sie den Chat-Playground verwenden, können Sie jederzeit Code anzeigen auswählen, um Python-, cURL- und JSON-Codebeispiele anzuzeigen, die basierend auf Ihrer aktuellen Chat-Sitzung und Ihrer Auswahl der Einstellungen vorab ausgefüllt wurden. Sie können dann diesen Code verwenden und eine Anwendung schreiben, um dieselbe Aufgabe auszuführen, die Sie derzeit mit dem Playground ausführen.

Chat-Sitzung

Durch Auswählen der Schaltfläche Senden oder des Pfeils nach rechts wird der eingegebene Text an die Chatvervollständigungs-API gesendet, und die Ergebnisse werden in das Textfeld zurückgegeben.

Wählen Sie die Schaltfläche Chat löschen aus, um den aktuellen Konversationsverlauf zu löschen.

Wichtige Einstellungen

Code anzeigen

Nachdem Sie mit dem Modell experimentiert haben, wählen Sie die Schaltfläche </> Code anzeigen aus. Dadurch erhalten Sie eine Wiedergabe des Codes hinter Ihrer gesamten bisherigen Unterhaltung:

Grundlegendes der Promptstruktur

Wenn Sie das Beispiel aus Code anzeigen untersuchen, sehen Sie, dass die Unterhaltung in drei verschiedene Rollen unterteilt ist: system, user, assistant. Jedes Mal, wenn Sie eine Nachricht an das Modell senden, wird der gesamte Verlauf der Unterhaltungen bis zu diesem Punkt erneut gesendet. Wenn Sie die Chatvervollständigungs-API verwenden, hat das Modell keinen echten Speicher der in der Vergangenheit an es gesendeten Inhalte. Sie stellen daher den Unterhaltungsverlauf als Kontext bereit, damit das Modell ordnungsgemäß reagieren kann.

Die Anleitung für Chatvervollständigung bietet eine ausführliche Einführung in die neue Promptstruktur und die effektive Verwendung von Chatvervollständigungsmodellen.

Bereitstellen Ihres Modells

Sobald Sie mit der Erfahrung im Azure OpenAI-Studio zufrieden sind, können Sie eine Web-App direkt aus dem Studio bereitstellen, indem Sie die Schaltfläche Bereitstellen in auswählen.

Dadurch können Sie entweder eine eigenständige Webanwendung oder einen Copilot in Copilot Studio (Vorschau) bereitstellen, wenn Sie ihre eigenen Daten im Modell verwenden.

Beispiel: Wenn Sie sich für die Bereitstellung einer Webanwendung entscheiden:

Wenn Sie zum ersten Mal eine Web-App bereitstellen, sollten Sie Neue Web-App erstellen auswählen. Geben Sie der App einen Namen, der Teil der App-URL wird. Beispiel: https://<appname>.azurewebsites.net.

Wählen Sie Ihr Abonnement, Ihre Ressourcengruppe, Ihren Standort und Ihren Preisplan für die veröffentlichte App aus. Um eine bestehende App zu aktualisieren, wählen Sie In einer vorhandenen Web-App veröffentlichen aus, und wählen Sie den Namen Ihrer vorherigen App aus dem Dropdownmenü.

Wenn Sie sich für die Bereitstellung einer Webanwendung entscheiden, lesen Sie diese wichtigen Überlegungen zur Verwendung.

Bereinigen von Ressourcen

Nachdem Sie den Chat-Playground getestet haben, können Sie die Ressource oder Ressourcengruppe löschen, wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten. Wenn Sie die Ressourcengruppe löschen, werden auch alle anderen Ressourcen gelöscht, die ihr zugeordnet sind.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Erfahren Sie mehr über die Arbeit mit dem neuen gpt-35-turbo-Modell in der Schrittanleitung für GPT-35-Turbo und GPT-4.
• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Quellcode- | Paket (NuGet) | Beispiele| Retrieval Augmented Generation (RAG) – Vorlage für Unternehmenschat |

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• Das .NET 7 SDK
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource, in der entweder das Modell gpt-35-turbo oder gpt-4 bereitgestellt ist. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Erstellen einer neuen .NET Core-Anwendung

Verwenden Sie in einem Konsolenfenster (z. B. cmd, PowerShell oder Bash) den Befehl dotnet new zum Erstellen einer neuen Konsolen-App mit dem Namen azure-openai-quickstart. Dieser Befehl erstellt ein einfaches „Hallo Welt“-Projekt mit einer einzigen C#-Quelldatei: Program.cs.

dotnet new console -n azure-openai-quickstart

Wechseln Sie zum Ordner der neu erstellten App. Sie können die Anwendung mit folgendem Befehl erstellen:

dotnet build

Die Buildausgabe sollte keine Warnungen oder Fehler enthalten.

...
Build succeeded.
 0 Warning(s)
 0 Error(s)
...

Installieren Sie die OpenAI .NET-Clientbibliothek mit:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer Beispielanwendung

Öffnen Sie im Projektverzeichnis die Datei program.cs, und ersetzen Sie den Inhalt durch den folgenden Code:

Ohne Antwortstreaming

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using static System.Environment;

string endpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
string key = GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");

AzureOpenAIClient azureClient = new(
    new Uri(endpoint),
    new AzureKeyCredential(key));

// This must match the custom deployment name you chose for your model
ChatClient chatClient = azureClient.GetChatClient("gpt-35-turbo");

ChatCompletion completion = chatClient.CompleteChat(
    [
        new SystemChatMessage("You are a helpful assistant that talks like a pirate."),
        new UserChatMessage("Does Azure OpenAI support customer managed keys?"),
        new AssistantChatMessage("Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI"),
        new UserChatMessage("Do other Azure AI services support this too?")
    ]);

Console.WriteLine($"{completion.Role}: {completion.Content[0].Text}");

dotnet run program.cs

Ausgabe

Assistant : Yes, many other Azure AI services also support customer managed keys, including Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning, and Azure Databricks. By using customer managed keys, you can retain complete control over your encryption keys and provide an additional layer of security for your AI assets.

Dadurch wird gewartet, bis das Modell seine gesamte Antwort generiert hat, bevor die Ergebnisse gedruckt werden. Wenn Sie die Antwort asynchron streamen und die Ergebnisse drucken möchten, können Sie alternativ den Inhalt von program.cs durch den Code im nächsten Beispiel ersetzen.

Asynchron mit Streaming

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using OpenAI.Chat;
using static System.Environment;

string endpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
string key = GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");

AzureOpenAIClient azureClient = new(
    new Uri(endpoint),
    new AzureKeyCredential(key));

// This must match the custom deployment name you chose for your model
ChatClient chatClient = azureClient.GetChatClient("gpt-35-turbo");

var chatUpdates = chatClient.CompleteChatStreamingAsync(
    [
        new SystemChatMessage("You are a helpful assistant that talks like a pirate."),
        new UserChatMessage("Does Azure OpenAI support customer managed keys?"),
        new AssistantChatMessage("Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI"),
        new UserChatMessage("Do other Azure AI services support this too?")
    ]);

await foreach(var chatUpdate in chatUpdates)
{
    if (chatUpdate.Role.HasValue)
    {
        Console.Write($"{chatUpdate.Role} : ");
    }
    
    foreach(var contentPart in chatUpdate.ContentUpdate)
    {
        Console.Write(contentPart.Text);
    }
}

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Quellcode | Paket (Go)| Beispiele

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• Lokale Installation von Go 1.21.0 oder höher.
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource mit dem bereitgestellten Modell gpt-35-turbo. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer Beispielanwendung

Erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen chat_completions.go. Kopieren Sie den folgenden Code in die Datei chat_completions.go.

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/ai/azopenai"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore/to"
)

func main() {
	azureOpenAIKey := os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
	modelDeploymentID := os.Getenv("YOUR_MODEL_DEPLOYMENT_NAME")
    maxTokens:= int32(400)


	// Ex: "https://<your-azure-openai-host>.openai.azure.com"
	azureOpenAIEndpoint := os.Getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")

	if azureOpenAIKey == "" || modelDeploymentID == "" || azureOpenAIEndpoint == "" {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Skipping example, environment variables missing\n")
		return
	}

	keyCredential := azcore.NewKeyCredential(azureOpenAIKey)

	// In Azure OpenAI you must deploy a model before you can use it in your client. For more information
	// see here: https://video2.skills-academy.com/azure/cognitive-services/openai/how-to/create-resource
	client, err := azopenai.NewClientWithKeyCredential(azureOpenAIEndpoint, keyCredential, nil)

	if err != nil {
		// TODO: Update the following line with your application specific error handling logic
		log.Printf("ERROR: %s", err)
		return
	}

	// This is a conversation in progress.
	// NOTE: all messages, regardless of role, count against token usage for this API.
	messages := []azopenai.ChatRequestMessageClassification{
		// You set the tone and rules of the conversation with a prompt as the system role.
		&azopenai.ChatRequestSystemMessage{Content: to.Ptr("You are a helpful assistant.")},

		// The user asks a question
		&azopenai.ChatRequestUserMessage{Content: azopenai.NewChatRequestUserMessageContent("Does Azure OpenAI support customer managed keys?")},

		// The reply would come back from the model. You'd add it to the conversation so we can maintain context.
		&azopenai.ChatRequestAssistantMessage{Content: to.Ptr("Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI")},

		// The user answers the question based on the latest reply.
		&azopenai.ChatRequestUserMessage{Content: azopenai.NewChatRequestUserMessageContent("What other Azure Services support customer managed keys?")},

		// from here you'd keep iterating, sending responses back from ChatGPT
	}

	gotReply := false

	resp, err := client.GetChatCompletions(context.TODO(), azopenai.ChatCompletionsOptions{
		// This is a conversation in progress.
		// NOTE: all messages count against token usage for this API.
		Messages:       messages,
		DeploymentName: &modelDeploymentID,
		MaxTokens: &maxTokens,
	}, nil)

	if err != nil {
		// TODO: Update the following line with your application specific error handling logic
		log.Printf("ERROR: %s", err)
		return
	}

	for _, choice := range resp.Choices {
		gotReply = true

		if choice.ContentFilterResults != nil {
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "Content filter results\n")

			if choice.ContentFilterResults.Error != nil {
				fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Error:%v\n", choice.ContentFilterResults.Error)
			}

			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Hate: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.Hate.Severity, *choice.ContentFilterResults.Hate.Filtered)
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  SelfHarm: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.SelfHarm.Severity, *choice.ContentFilterResults.SelfHarm.Filtered)
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Sexual: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.Sexual.Severity, *choice.ContentFilterResults.Sexual.Filtered)
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Violence: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.Violence.Severity, *choice.ContentFilterResults.Violence.Filtered)
		}

		if choice.Message != nil && choice.Message.Content != nil {
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "Content[%d]: %s\n", *choice.Index, *choice.Message.Content)
		}

		if choice.FinishReason != nil {
			// this choice's conversation is complete.
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "Finish reason[%d]: %s\n", *choice.Index, *choice.FinishReason)
		}
	}

	if gotReply {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Received chat completions reply\n")
	}

}

Öffnen Sie nun eine Eingabeaufforderung, und führen Sie Folgendes aus:

go mod init chat_completions.go

Nächste Ausführung:

go mod tidy
go run chat_completions.go

Ausgabe

Content filter results
  Hate: sev: safe, filtered: false
  SelfHarm: sev: safe, filtered: false
  Sexual: sev: safe, filtered: false
  Violence: sev: safe, filtered: false
Content[0]: As of my last update in early 2023, in Azure, several AI services support the use of customer-managed keys (CMKs) through Azure Key Vault. This allows customers to have control over the encryption keys used to secure their data at rest. The services that support this feature typically fall under Azure's range of cognitive services and might include:

1. Azure Cognitive Search: It supports using customer-managed keys to encrypt the index data.
2. Azure Form Recognizer: For data at rest, you can use customer-managed keys for added security.
3. Azure Text Analytics: CMKs can be used for encrypting your data at rest.
4. Azure Blob Storage: While not exclusively an AI service, it's often used in conjunction with AI services to store data, and it supports customer-managed keys for encrypting blob data.

Note that the support for CMKs can vary by service and sometimes even by the specific feature within the service. Additionally, the landscape of cloud services is fast evolving, and new features, including security capabilities, are frequently added. Therefore, it's recommended to check the latest Azure documentation or contact Azure support for the most current information about CMK support for any specific Azure AI service.
Finish reason[0]: stop
Received chat completions reply

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Quellcode- | Artefakt (Maven) | Beispiele | Retrieval Augmented Generation (RAG) – | Vorlage für Unternehmenschat

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto

• Aktuelle Version des Java Development Kit (JDK)

• Gradle-Buildtool oder einen anderen Abhängigkeit-Manager
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource, in der entweder das Modell gpt-35-turbo oder gpt-4 bereitgestellt ist. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer neuen Java-Anwendung

Erstellen eines neuen Gradle-Projekts

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf.

mkdir myapp && cd myapp

Führen Sie den Befehl gradle init in Ihrem Arbeitsverzeichnis aus. Mit diesem Befehl werden grundlegende Builddateien für Gradle, u. a. die Datei build.gradle.kts, erstellt. Diese Datei wird zur Laufzeit zum Erstellen und Konfigurieren Ihrer Anwendung verwendet.

gradle init --type basic

Wenn Sie zur Auswahl einer DSL aufgefordert werden, wählen Sie Kotlin aus.

Installieren des Java SDK

In dieser Schnellstartanleitung wird der Gradle-Abhängigkeits-Manager verwendet. Die Clientbibliothek und Informationen zu anderen Abhängigkeits-Managern finden Sie im zentralen Maven-Repository.

Navigieren Sie zur Datei build.gradle.kts, und öffnen Sie sie in Ihrer bevorzugten IDE bzw. Ihrem bevorzugten Text-Editor. Kopieren Sie anschließend die folgende Buildkonfiguration. Diese Konfiguration definiert das Projekt als Java-Anwendung, deren Einstiegspunkt die Klasse OpenAIQuickstart ist. Dies importiert die Azure KI Vision-Bibliothek.

plugins {
    java
    application
}
application { 
    mainClass.set("OpenAIQuickstart")
}
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    implementation(group = "com.azure", name = "azure-ai-openai", version = "1.0.0-beta.10")
    implementation("org.slf4j:slf4j-simple:1.7.9")
}

Erstellen einer Beispielanwendung

1. Erstellen einer Java-Datei

   Führen Sie in Ihrem Arbeitsverzeichnis den folgenden Befehl aus, um einen Projektquellordner zu erstellen:

   mkdir -p src/main/java
   

   Navigieren Sie zu dem neuen Ordner, und erstellen Sie eine Datei namens OpenAIQuickstart.java.

2. Öffnen Sie OpenAIQuickstart.java in Ihrem bevorzugten Editor oder ihrer IDE, und fügen Sie den folgenden Code ein.

   package com.azure.ai.openai.usage;
   
   import com.azure.ai.openai.OpenAIClient;
   import com.azure.ai.openai.OpenAIClientBuilder;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatChoice;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletions;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletionsOptions;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestAssistantMessage;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestMessage;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestSystemMessage;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestUserMessage;
   import com.azure.ai.openai.models.ChatResponseMessage;
   import com.azure.ai.openai.models.CompletionsUsage;
   import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
   import com.azure.core.util.Configuration;
   
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.List;
   
   
   public class OpenAIQuickstart {
   
       public static void main(String[] args) {
           String azureOpenaiKey = Configuration.getGlobalConfiguration().get("AZURE_OPENAI_API_KEY");
           String endpoint = Configuration.getGlobalConfiguration().get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
           String deploymentOrModelId = "{azure-open-ai-deployment-model-id}";
   
           OpenAIClient client = new OpenAIClientBuilder()
               .endpoint(endpoint)
               .credential(new AzureKeyCredential(azureOpenaiKey))
               .buildClient();
   
           List<ChatRequestMessage> chatMessages = new ArrayList<>();
           chatMessages.add(new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."));
           chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("Does Azure OpenAI support customer managed keys?"));
           chatMessages.add(new ChatRequestAssistantMessage("Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?"));
           chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("Do other Azure AI services support this too?"));    
   
           ChatCompletions chatCompletions = client.getChatCompletions(deploymentOrModelId, new ChatCompletionsOptions(chatMessages));
   
           System.out.printf("Model ID=%s is created at %s.%n", chatCompletions.getId(), chatCompletions.getCreatedAt());
           for (ChatChoice choice : chatCompletions.getChoices()) {
               ChatResponseMessage message = choice.getMessage();
               System.out.printf("Index: %d, Chat Role: %s.%n", choice.getIndex(), message.getRole());
               System.out.println("Message:");
               System.out.println(message.getContent());
           }
   
           System.out.println();
           CompletionsUsage usage = chatCompletions.getUsage();
           System.out.printf("Usage: number of prompt token is %d, "
                   + "number of completion token is %d, and number of total tokens in request and response is %d.%n",
               usage.getPromptTokens(), usage.getCompletionTokens(), usage.getTotalTokens());
       }
   }
   

   Wichtig

   Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen zur Sicherheit von Anmeldeinformationen finden Sie im Azure KI Services-Artikel Sicherheit.

3. Navigieren Sie zurück zum Projektstammordner, und erstellen Sie die App mit:

   gradle build
   

   Führen Sie ihn dann mit dem gradle run-Befehl aus:

   gradle run
   

Ausgabe

Model ID=chatcmpl-7JYnyE4zpd5gaIfTRH7hNpeVsvAw4 is created at 1684896378.
Index: 0, Chat Role: assistant.
Message:
Yes, most of the Azure AI services support customer managed keys. However, there may be some exceptions, so it is best to check the documentation of each specific service to confirm.

Usage: number of prompt token is 59, number of completion token is 36, and number of total tokens in request and response is 95.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Quellcode | Artifacts (Maven) | Beispiel

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• Aktuelle Version des Java Development Kit (JDK)
• Das Spring Boot CLI-Tool
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource mit dem bereitgestellten Modell gpt-35-turbo. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass ihr Bereitstellungsname dem Modellnamen gpt-35-turbo entspricht.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL="REPLACE_WITH_YOUR_MODEL_NAME_HERE"

Erstellen einer neuen Spring-Anwendung

Erstellen Sie ein neues Spring-Projekt.

Erstellen Sie in einem Bash-Fenster ein neues Verzeichnis für Ihre App, und navigieren Sie dorthin.

mkdir ai-chat-demo && cd ai-chat-demo

Führen Sie den Befehl spring init in Ihrem Arbeitsverzeichnis aus. Dieser Befehl erstellt eine Standardverzeichnisstruktur für Ihr Spring-Projekt, einschließlich der Hauptquelldatei der Java-Klassen und der Datei pom.xml, die für die Verwaltung von Maven-basierten Projekten verwendet wird.

spring init -a ai-chat-demo -n AIChat --force --build maven -x

Die generierten Dateien und Ordner ähneln der folgenden Struktur:

ai-chat-demo/
|-- pom.xml
|-- mvn
|-- mvn.cmd
|-- HELP.md
|-- src/
    |-- main/
    |   |-- resources/
    |   |   |-- application.properties
    |   |-- java/
    |       |-- com/
    |           |-- example/
    |               |-- aichatdemo/
    |                   |-- AiChatApplication.java
    |-- test/
        |-- java/
            |-- com/
                |-- example/
                    |-- aichatdemo/
                        |-- AiChatApplicationTests.java

Spring-Anwendung bearbeiten

1. Bearbeiten Sie die pom.xml-Datei.

   Öffnen Sie im Stammverzeichnis des Projektverzeichnisses die Datei pom.xml in Ihrem bevorzugten Editor oder Ihrer IDE, und überschreiben Sie die Datei mit folgendem Inhalt:

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
       <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
       <parent>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
           <version>3.2.0</version>
           <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
       </parent>
       <groupId>com.example</groupId>
       <artifactId>ai-chat-demo</artifactId>
       <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
       <name>AIChat</name>
       <description>Demo project for Spring Boot</description>
       <properties>
           <java.version>17</java.version>
       </properties>
       <dependencies>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.experimental.ai</groupId>
               <artifactId>spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</artifactId>
               <version>0.7.0-SNAPSHOT</version>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
               <scope>test</scope>
           </dependency>
       </dependencies>
       <build>
           <plugins>
               <plugin>
                   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                   <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
               </plugin>
           </plugins>
       </build>
       <repositories>
           <repository>
               <id>spring-snapshots</id>
               <name>Spring Snapshots</name>
               <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
               <releases>
                   <enabled>false</enabled>
               </releases>
           </repository>
       </repositories>
   </project>
   

2. Öffnen Sie im Ordner src/main/java/com/example/aicompletiondemo AiCompletionApplication.java in Ihrem bevorzugten Editor oder Ihrer IDE, und fügen Sie den folgenden Code ein:

   package com.example.aichatdemo;
   
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.List;
   
   import org.springframework.ai.client.AiClient;
   import org.springframework.ai.prompt.Prompt;
   import org.springframework.ai.prompt.messages.ChatMessage;
   import org.springframework.ai.prompt.messages.Message;
   import org.springframework.ai.prompt.messages.MessageType;
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
   import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
   import org.springframework.boot.SpringApplication;
   import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
   
   @SpringBootApplication
   public class AiChatApplication implements CommandLineRunner
   {
       private static final String ROLE_INFO_KEY = "role";
   
       @Autowired
       private AiClient aiClient;
   
       public static void main(String[] args) {
           SpringApplication.run(AiChatApplication.class, args);
       }
   
       @Override
       public void run(String... args) throws Exception
       {
           System.out.println(String.format("Sending chat prompts to AI service. One moment please...\r\n"));
   
           final List<Message> msgs = new ArrayList<>();
   
           msgs.add(new ChatMessage(MessageType.SYSTEM, "You are a helpful assistant"));
           msgs.add(new ChatMessage(MessageType.USER, "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"));
           msgs.add(new ChatMessage(MessageType.ASSISTANT, "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?"));
           msgs.add(new ChatMessage(MessageType.USER, "Do other Azure AI services support this too?"));
   
           final var resps = aiClient.generate(new Prompt(msgs));
   
           System.out.println(String.format("Prompt created %d generated response(s).", resps.getGenerations().size()));
   
           resps.getGenerations().stream()
             .forEach(gen -> {
                 final var role = gen.getInfo().getOrDefault(ROLE_INFO_KEY, MessageType.ASSISTANT.getValue());
   
                 System.out.println(String.format("Generated respose from \"%s\": %s", role, gen.getText()));
             });
       }
   
   }
   

   Wichtig

   Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie Azure Key Vault. Weitere Informationen zur Sicherheit von Anmeldeinformationen finden Sie im Azure KI Services-Artikel Sicherheit.

3. Navigieren Sie zurück zum Projektstammordner, und führen Sie die App mithilfe des folgenden Befehls aus:

   ./mvnw spring-boot:run
   

Output

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::                (v3.1.5)

2023-11-07T13:31:10.884-06:00  INFO 6248 --- [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
2023-11-07T13:31:11.595-06:00  INFO 6248 --- [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : Started AiChatApplication in 0.994 seconds (process running for 1.28)
Sending chat prompts to AI service. One moment please...

Prompt created 1 generated response(s).
Generated respose from "assistant": Yes, other Azure AI services also support customer managed keys. Azure AI Services, Azure Machine Learning, and other AI services in Azure provide options for customers to manage and control their encryption keys. This allows customers to have greater control over their data and security.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Quellcode | Paket (npm) | Beispiele

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• LTS-Versionen von Node.js
• Die Azure CLI wird für die kennwortlose Authentifizierung in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwendet. Erstellen Sie den erforderlichen Kontext, indem Sie sich mit der Azure CLI anmelden.
• Eine Azure OpenAI-Dienstressource mit bereitgestellten gpt-35-turbo- oder gpt-4-Serienmodellen. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer Node.-Anwendung

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf.

Installieren der Clientbibliothek

Installieren Sie die erforderlichen Pakete für JavaScript mit npm aus dem Kontext Ihres neuen Verzeichnisses:

npm install openai @azure/identity

Die Datei package.json Ihrer App wird mit den Abhängigkeiten aktualisiert.

Erstellen einer Beispielanwendung

Öffnen Sie am gewünschten Speicherort für das neue Projekt eine Eingabeaufforderung, und erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen ChatCompletion.js. Kopieren Sie den folgenden Code in die Datei ChatCompletion.js.

const { AzureOpenAI } = require("openai");
const { 
  DefaultAzureCredential, 
  getBearerTokenProvider 
} = require("@azure/identity");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiVersion = "2024-05-01-preview";
const deployment = "gpt-4o"; //This must match your deployment name.


// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

async function main() {

  const client = new AzureOpenAI({ endpoint, apiKey, azureADTokenProvider, deployment });
  const result = await client.chat.completions.create({
    messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Does Azure OpenAI support customer managed keys?" },
    { role: "assistant", content: "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?" },
    { role: "user", content: "Do other Azure AI services support this too?" },
    ],
    model: "",
  });

  for (const choice of result.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

module.exports = { main };

node.exe ChatCompletion.js

const { AzureOpenAI } = require("openai");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";
const apiVersion = "2024-05-01-preview";
const deployment = "gpt-4o"; //This must match your deployment name.

async function main() {

  const client = new AzureOpenAI({ endpoint, apiKey, apiVersion, deployment });
  const result = await client.chat.completions.create({
    messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Does Azure OpenAI support customer managed keys?" },
    { role: "assistant", content: "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?" },
    { role: "user", content: "Do other Azure AI services support this too?" },
    ],
    model: "",
  });

  for (const choice of result.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

module.exports = { main };

node.exe ChatCompletion.js

Output

== Chat Completions Sample ==
{
  content: 'Yes, several other Azure AI services also support customer managed keys for enhanced security and control over encryption keys.',
  role: 'assistant'
}

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Übersicht über Azure OpenAI
• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Quellcode | Paket (npm) | Beispiele

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• LTS-Versionen von Node.js
• TypeScript
• Die Azure CLI wird für die kennwortlose Authentifizierung in einer lokalen Entwicklungsumgebung verwendet. Erstellen Sie den erforderlichen Kontext, indem Sie sich mit der Azure CLI anmelden.
• Eine Azure OpenAI-Dienstressource mit bereitgestelltem Modell einer der Serien gpt-35-turbo oder gpt-4. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer Node.-Anwendung

Erstellen Sie in einem Konsolenfenster (etwa cmd, PowerShell oder Bash) ein neues Verzeichnis für Ihre App, und rufen Sie es auf.

Installieren der Clientbibliothek

Installieren Sie die erforderlichen Pakete für JavaScript mit npm aus dem Kontext Ihres neuen Verzeichnisses:

npm install openai @azure/identity

Die Datei package.json Ihrer App wird mit den Abhängigkeiten aktualisiert.

Erstellen einer Beispielanwendung

Öffnen Sie am gewünschten Speicherort für das neue Projekt eine Eingabeaufforderung, und erstellen Sie eine neue Datei mit dem Namen ChatCompletion.ts. Kopieren Sie den folgenden Code in die Datei „ChatCompletion.ts“.

import { AzureOpenAI } from "openai";
import { 
  DefaultAzureCredential, 
  getBearerTokenProvider 
} from "@azure/identity";
import type {
  ChatCompletion,
  ChatCompletionCreateParamsNonStreaming,
} from "openai/resources/index";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-08-01-preview";
const deploymentName = "gpt-4o-mini"; //This must match your deployment name.

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

function createMessages(): ChatCompletionCreateParamsNonStreaming {
  return {
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      {
        role: "user",
        content: "Does Azure OpenAI support customer managed keys?",
      },
      {
        role: "assistant",
        content: "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?",
      },
      { role: "user", content: "Do other Azure AI services support this too?" },
    ],
    model: "",
  };
}
async function printChoices(completion: ChatCompletion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const result = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(result);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

tsc

node.exe ChatCompletion.js

import { AzureOpenAI } from "openai";
import type {
  ChatCompletion,
  ChatCompletionCreateParamsNonStreaming,
} from "openai/resources/index";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-08-01-preview";
const deploymentName = "gpt-4o-mini"; //This must match your deployment name.

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    apiKey,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}

function createMessages(): ChatCompletionCreateParamsNonStreaming {
  return {
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      {
        role: "user",
        content: "Does Azure OpenAI support customer managed keys?",
      },
      {
        role: "assistant",
        content: "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?",
      },
      { role: "user", content: "Do other Azure AI services support this too?" },
    ],
    model: "",
  };
}
async function printChoices(completion: ChatCompletion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const result = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(result);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

tsc

node.exe ChatCompletion.js

Output

== Chat Completions Sample ==
{
  content: 'Yes, several other Azure AI services also support customer managed keys for enhanced security and control over encryption keys.',
  role: 'assistant'
}

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Übersicht über Azure OpenAI
• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Bibliotheksquellcode- | Paket (PyPi) | Retrieval Augmented Generation (RAG) – Vorlage für Unternehmenschat |

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• Python 3.8 oder eine höhere Version.
• Die folgenden Python-Bibliotheken: os.
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource, in der entweder das Modell gpt-35-turbo oder gpt-4 bereitgestellt ist. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Installieren Sie die OpenAI Python-Clientbibliothek mit:

pip install openai

pip install openai==0.28.1

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Erstellen einer neuen Python-Anwendung

1. Erstellen Sie eine neue Python-Datei namens „quickstart.py“. Öffnen Sie diese anschließend in Ihrem bevorzugten Editor oder Ihrer bevorzugten IDE.

2. Ersetzen Sie den Inhalt von „quickstart.py“ durch den folgenden Code.

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"), 
  api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
  api_version="2024-02-01"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-35-turbo", # model = "deployment_name".
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure AI services support this too?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

import os
import openai
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") 
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
openai.api_version = "2024-02-01"

response = openai.ChatCompletion.create(
    engine="gpt-35-turbo", # engine = "deployment_name".
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure AI services support this too?"}
    ]
)

print(response)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

3. Führen Sie die Anwendung mit dem Befehl python für die Schnellstartdatei aus:

   python quickstart.py
   

Ausgabe

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "Yes, most of the Azure AI services support customer managed keys. However, not all services support it. You can check the documentation of each service to confirm if customer managed keys are supported.",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1679001781,
  "id": "chatcmpl-6upLpNYYOx2AhoOYxl9UgJvF4aPpR",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 39,
    "prompt_tokens": 58,
    "total_tokens": 97
  }
}
Yes, most of the Azure AI services support customer managed keys. However, not all services support it. You can check the documentation of each service to confirm if customer managed keys are supported.

Grundlegendes zur Nachrichtenstruktur

Die GPT-35-Turbo- und GPT-4-Modelle sind für die Verwendung von Eingaben optimiert, die als Unterhaltung formatiert sind. Die Variable messages übergibt ein Array von Wörterbüchern mit verschiedenen Rollen in der Unterhaltung, die nach System, Benutzer und Assistent abgegrenzt sind. Die Systemnachricht kann zum Vorbereiten des Modells verwendet werden, indem Kontext oder Anweisungen für die Antworten des Modells eingeschlossen werden.

Die Schrittanleitung für GPT-35-Turbo und GPT-4 bietet eine ausführliche Einführung in die Optionen für die Kommunikation mit diesen neuen Modellen.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Erfahren Sie mehr über die Arbeit mit dem GPT-35-Turbo und den GPT-4-Modellen in unserem Leitfaden.
• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

REST-API-Spezifikation |

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement – kostenloses Abonnement erstellen.
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource, in der entweder das Modell gpt-35-turbo oder gpt-4 bereitgestellt ist. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Einrichten

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Den Abschnitt Schlüssel und Endpunkt finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

REST-API

Führen Sie in der Bash-Shell die folgenden Befehle aus. Sie müssen gpt-35-turbo durch den Bereitstellungsnamen ersetzen, den Sie bei der Bereitstellung der GPT-35-Turbo- oder GPT-4-Modelle ausgewählt haben. Die Eingabe des Modellnamens führt zu einem Fehler, es sei denn, Sie haben einen Bereitstellungsnamen ausgewählt, der mit dem zugrunde liegenden Modellnamen identisch ist.

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/gpt-35-turbo/chat/completions?api-version=2024-02-01 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -d '{"messages":[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},{"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},{"role": "user", "content": "Do other Azure AI services support this too?"}]}'

Das Format Ihrer ersten Zeile des Befehls mit einem Beispielendpunkt wird wie folgt angezeigt: curl https://docs-test-001.openai.azure.com/openai/deployments/{YOUR-DEPLOYMENT_NAME_HERE}/chat/completions?api-version=2024-02-01 \ Wenn ein Fehler auftritt, überprüfen Sie, ob eine Verdoppelung von / bei der Trennung zwischen Ihrem Endpunkt und /openai/deployments vorliegt.

Wenn Sie diesen Befehl an einer normalen Windows-Eingabeaufforderung ausführen möchten, müssen Sie den Text ändern, um \ und Zeilenumbrüche zu entfernen.

Ausgabe

{"id":"chatcmpl-6v7mkQj980V1yBec6ETrKPRqFjNw9",
"object":"chat.completion","created":1679072642,
"model":"gpt-35-turbo",
"usage":{"prompt_tokens":58,
"completion_tokens":68,
"total_tokens":126},
"choices":[{"message":{"role":"assistant",
"content":"Yes, other Azure AI services also support customer managed keys. Azure AI services offer multiple options for customers to manage keys, such as using Azure Key Vault, customer-managed keys in Azure Key Vault or customer-managed keys through Azure Storage service. This helps customers ensure that their data is secure and access to their services is controlled."},"finish_reason":"stop","index":0}]}

Die Ausgabeformatierung wurde zur erleichterten Lesbarkeit angepasst, die tatsächliche Ausgabe ist ein einzelner Textblock ohne Zeilenumbrüche.

Grundlegendes zur Nachrichtenstruktur

Die GPT-35-Turbo- und GPT-4-Modelle sind für die Verwendung von Eingaben optimiert, die als Unterhaltung formatiert sind. Die Variable messages übergibt ein Array von Wörterbüchern mit verschiedenen Rollen in der Unterhaltung, die nach System, Benutzer und Assistent abgegrenzt sind. Die Systemnachricht kann zum Vorbereiten des Modells verwendet werden, indem Kontext oder Anweisungen für die Antworten des Modells eingeschlossen werden.

Die Schrittanleitung für GPT-35-Turbo und GPT-4 bietet eine ausführliche Einführung in die Optionen für die Kommunikation mit diesen neuen Modellen.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure-Befehlszeilenschnittstelle

Nächste Schritte

• Erfahren Sie mehr über die Arbeit mit dem GPT-35-Turbo und den GPT-4-Modellen in unserem Leitfaden.
• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele

Voraussetzungen

• Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
• Sie können entweder die neueste Version, PowerShell 7, oder Windows PowerShell 5.1 verwenden.
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource mit einem bereitgestellten Modell. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.
• Eine Azure OpenAI Service-Ressource, in der entweder das Modell gpt-35-turbo oder gpt-4 bereitgestellt ist. Weitere Informationen zur Modellimplementierung finden Sie im Leitfaden zur Ressourcenbereitstellung.

Abrufen von Schlüssel und Endpunkt

Für erfolgreiche Azure OpenAI-Aufrufe benötigen Sie einen Endpunkt und einen Schlüssel.

Wechseln Sie zu Ihrer Ressource im Azure-Portal. Die Werte für Endpunkt und Schlüssel finden Sie im Abschnitt Ressourcenverwaltung. Kopieren Sie die Werte für Endpunkt und Zugriffsschlüssel, da Sie beide für die Authentifizierung Ihrer API-Aufrufe benötigen. Sie können KEY1 oder KEY2 verwenden. Wenn Sie jederzeit zwei Schlüssel zur Verfügung haben, können Sie die Schlüssel auf sichere Weise rotieren und neu generieren, ohne Dienstunterbrechungen zu verursachen.

Umgebungsvariablen

Erstellen und Zuweisen von beständigen Umgebungsvariablen für Ihren Schlüssel und Endpunkt.

$Env:AZURE_OPENAI_API_KEY = 'YOUR_KEY_VALUE'
$Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT = 'YOUR_ENDPOINT'

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment
echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Erstellen eines neuen PowerShell-Skripts

1. Erstellen Sie eine neue PowerShell-Datei mit dem Namen „quickstart.ps1“. Öffnen Sie diese anschließend in Ihrem bevorzugten Editor oder Ihrer bevorzugten IDE.

2. Ersetzen Sie den Inhalt von quickstart.ps1 durch den folgenden Code. Sie müssen die Variable engine auf den Bereitstellungsnamen festlegen, den Sie bei der Bereitstellung der GPT-35-Turbo- oder GPT-4-Modelle ausgewählt haben. Die Eingabe des Modellnamens führt zu einem Fehler, es sei denn, Sie haben einen Bereitstellungsnamen ausgewählt, der mit dem zugrunde liegenden Modellnamen identisch ist.

   # Azure OpenAI metadata variables
   $openai = @{
      api_key     = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
      api_base    = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
      api_version = '2024-02-01' # this may change in the future
      name        = 'YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model.
   }
   
   # Completion text
   $messages = @()
   $messages += @{
     role = 'system'
     content = 'You are a helpful assistant.'
   }
   $messages += @{
     role = 'user'
     content = 'Does Azure OpenAI support customer managed keys?'
   }
   $messages += @{
     role = 'assistant'
     content = 'Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI.'
   }
   $messages += @{
     role = 'user'
     content = 'Do other Azure AI services support this too?'
   }
   
   # Header for authentication
   $headers = [ordered]@{
      'api-key' = $openai.api_key
   }
   
   # Adjust these values to fine-tune completions
   $body = [ordered]@{
      messages = $messages
   } | ConvertTo-Json
   
   # Send a request to generate an answer
   $url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/chat/completions?api-version=$($openai.api_version)"
   
   $response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Body $body -Method Post -ContentType 'application/json'
   return $response
   

   Wichtig

   Verwenden Sie für die Produktion eine sichere Art der Speicherung und des Zugriffs auf Ihre Anmeldeinformationen wie die PowerShell-Geheimnisverwaltung mit Azure Key Vault. Weitere Informationen zur Sicherheit von Anmeldeinformationen finden Sie im Azure KI Services-Artikel Sicherheit.

3. Führen Sie das Skript mit PowerShell aus:

   ./quickstart.ps1
   

Ausgabe

# the output of the script will be a .NET object containing the response
id      : chatcmpl-7sdJJRC6fDNGnfHMdfHXvPkYFbaVc
object  : chat.completion
created : 1693255177
model   : gpt-35-turbo
choices : {@{index=0; finish_reason=stop; message=}}
usage   : @{completion_tokens=67; prompt_tokens=55; total_tokens=122}

# convert the output to JSON
./quickstart.ps1 | ConvertTo-Json -Depth 3

# or to view the text returned, select the specific object property
$reponse = ./quickstart.ps1
$response.choices.message.content

Grundlegendes zur Nachrichtenstruktur

Die GPT-35-Turbo- und GPT-4-Modelle sind für die Verwendung von Eingaben optimiert, die als Unterhaltung formatiert sind. Die Variable messages übergibt ein Array von Wörterbüchern mit verschiedenen Rollen in der Unterhaltung, die nach System, Benutzer und Assistent abgegrenzt sind. Die Systemnachricht kann zum Vorbereiten des Modells verwendet werden, indem Kontext oder Anweisungen für die Antworten des Modells eingeschlossen werden.

Die Schrittanleitung für GPT-35-Turbo und GPT-4 bietet eine ausführliche Einführung in die Optionen für die Kommunikation mit diesen neuen Modellen.

Bereinigen von Ressourcen

Wenn Sie eine Azure OpenAI-Ressource bereinigen und entfernen möchten, können Sie die Ressource löschen. Vor dem Löschen der Ressource müssen Sie zunächst alle bereitgestellten Modelle löschen.

• Azure portal
• Azure PowerShell

Nächste Schritte

• Erfahren Sie mehr über die Arbeit mit dem GPT-35-Turbo und den GPT-4-Modellen in unserem Leitfaden.
• Weitere Beispiele finden Sie im GitHub-Repository für Azure OpenAI-Beispiele