引言
随着云计算和 AI 的飞速发展，微软的 Azure OpenAI 服务成为开发者们的强大工具。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用 Azure OpenAI 及其功能进行内容生成、语义搜索和自然语言翻译为代码等任务。本文旨在提供简洁且易于理解的分步指南，使您能够快速掌握 Azure OpenAI 的强大功能。
主要内容
1. 什么是 Azure OpenAI？
Azure OpenAI 是微软 Azure 提供的一个服务，它集成了 OpenAI 的强大语言模型，如 GPT-3、Codex 和 Embeddings 模型系列。这些模型提供了强大的自然语言处理能力，可以用于生成内容、语义搜索、翻译编程代码等多种应用场景。
2. 如何设置 Azure OpenAI
环境变量配置
要使用 Azure OpenAI，首先需要设置环境变量以获取访问权限：
import os
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint.openai.azure.com/"
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your AzureOpenAI key"
请确保将 <your-endpoint.openai.azure.com> 和 your AzureOpenAI key 替换为您自己的 Azure OpenAI 端点和密钥。
3. 在 Python 中使用 Azure OpenAI
您可以通过 langchain_openai 库轻松集成 Azure OpenAI：
pip install langchain-openai
然后在您的代码中使用：
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
chat_model = AzureChatOpenAI(api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"], endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"])
response = chat_model.complete(prompt="Hello, how can AI assist you today?")
print(response)
代码示例
下面是一个完整的代码示例，演示如何使用 Azure OpenAI 进行基本的自然语言生成任务：
import os
from langchain_openai import AzureChatOpenAI
# 设置环境变量
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "https://<your-endpoint.openai.azure.com/"
os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = "your AzureOpenAI key"
# 实例化 AzureChatOpenAI
chat_model = AzureChatOpenAI(
api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"],
endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"]
)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
prompt = "Explain the theory of relativity in simple terms."
response = chat_model.complete(prompt=prompt)
print(response)
常见问题和解决方案
-
访问限制问题：
- 由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务来提高访问稳定性。
-
响应延迟或超时：
- 确保环境变量配置正确，并且网络连接可靠。
- 如果问题持续，请联系 Azure 支持团队。
总结和进一步学习资源
开始使用 Azure OpenAI 服务可以极大地提升您的应用程序能力。为了更深入地了解，您可以参考以下资源：
参考资料
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