Azure Machine Learning - 使用自己的数据与 Azure OpenAI 模型对话

在本文中，可以将自己的数据与 Azure OpenAI 模型配合使用。对数据使用 Azure OpenAI 模型可以提供功能强大的对话 AI 平台，从而实现更快、更准确的通信。

关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人

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环境准备

Azure 订阅 - 免费创建订阅。
已在所需的 Azure 订阅中授予对 Azure OpenAI 的访问权限。

Azure OpenAI 服务需要注册，并且目前仅供经批准的企业客户与合作伙伴使用。
已部署聊天模型的 Azure OpenAI 资源（例如 GPT-3 或 GPT-4）。
聊天模型可以使用版本 gpt-35-turbo (0301)、gpt-35-turbo-16k、gpt-4 和 gpt-4-32k。
请确保至少为 Azure OpenAI 资源分配了[认知服务参与者]角色。

使用 Azure OpenAI Studio 添加数据

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导航到 Azure OpenAI Studio，然后使用有权访问 Azure OpenAI 资源的凭据登录。在登录过程中或登录之后，选择适当的目录、Azure 订阅和 Azure OpenAI 资源。

选择“Chat Playground”磁贴。

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在“助手设置”磁贴上，选择“添加数据（预览）”>“+ 添加数据源”。
在显示的窗格中，选择“选择数据源”下的“上传文件”。选择“上传文件”。 Azure OpenAI 需要存储资源和搜索资源来访问数据并编制数据索引。

3.1. 要使 Azure OpenAI 访问存储帐户，需要启用跨原点资源共享 (CORS)。如果尚未为 Azure Blob 存储资源启用 CORS，请选择“启用 CORS”。

3.2. 选择 Azure AI 搜索资源，然后选择确认以表明知晓连接该资源将使用你的帐户。然后，选择“下一步”。

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在“上传文件”窗格中，选择“浏览文件”，并选择要上传的文件。然后选择“上传文件”。然后，选择“下一步”。
在“数据管理”窗格中，可以选择为索引启用[语义搜索还是向量搜索]。
查看输入的详细信息，然后选择“保存并关闭”。现在，你可以与模型聊天，模型将使用数据中的信息来构造响应。

Chat Playground

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通过Chat Playground使用开始使用无代码方法浏览 Azure OpenAI 功能。这是一个简单的文本框，可以在其中提交提示以生成补全内容。在此页中，可以快速循环访问和试验这些功能。

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可以试验温度和预响应文本等配置设置，以提高任务的性能。可以在 [REST API]中详细了解每个参数。

选择“生成”按钮后会将输入的文本发送到补全 API，并将结果流式传输回到文本框中。
选择“撤消”按钮可以撤消上一次生成调用。
选择“重新生成”按钮可以同时执行撤消和生成调用。

部署模型

对 Azure OpenAI 工作室中的体验感到满意后，可以通过选择“部署到”按钮直接从工作室部署 Web 应用。
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这让你可以选择将模型部署为独立的 Web 应用程序，或者如果要在模型上使用[你自己的数据]，则可以使用 Power Virtual Agents。

例如，如果选择部署 Web 应用：

首次部署 Web 应用时，应选择“创建新的 Web 应用”。为应用选择一个名称，该名称将成为应用 URL 的一部分。例如，https://<appname>.azurewebsites.net。

为已发布的应用选择订阅、资源组、位置和定价计划。要更新现有应用，请选择“发布到现有 Web 应用”，然后从下拉菜单中选择上一个应用的名称。

使用Python调用

要成功地对 Azure OpenAI 进行调用，需要使用以下变量。本快速入门假定已将数据上传到 Azure Blob 存储帐户，并且已创建 Azure AI 搜索索引。

变量名称	值
`AOAIEndpoint`	在从 Azure 门户检查 Azure OpenAI 资源时，可在“密钥 & 终结点”部分中找到此值。也可在“Azure AI 工作室”>“聊天操场”>“代码视图”中查找该值。示例终结点为：`https://my-resoruce.openai.azure.com`。
`AOAIKey`	在 Azure 门户检查 Azure OpenAI 资源时，可在“资源管理>密钥 & 终结点”部分中找到此值。可以使用 `KEY1` 或 `KEY2`。始终准备好两个密钥可以安全地轮换和重新生成密钥，而不会导致服务中断。
`AOAIDeploymentId`	此值将对应于在部署模型时为部署选择的自定义名称。可在 Azure 门户中的“资源管理”>“部署”下，或者在 Azure AI 工作室中的“管理”>“部署”下查找此值。
`SearchEndpoint`	在 Azure 门户检查 Azure AI 搜索资源时，可在“概览”部分中找到此值。
`SearchKey`	在 Azure 门户检查 Azure AI 搜索资源时，可在“设置>密钥”部分中找到此值。你可以使用主要管理密钥或辅助管理密钥。始终准备好两个密钥可以安全地轮换和重新生成密钥，而不会导致服务中断。
`SearchIndex`	此值对应于为存储数据而创建的索引的名称。在从 Azure 门户检查 Azure AI 搜索资源时，可以在“概述”部分找到它。

环境变量

[命令行]

setx AOAIEndpoint REPLACE_WITH_YOUR_AOAI_ENDPOINT_VALUE_HERE

setx AOAIKey REPLACE_WITH_YOUR_AOAI_KEY_VALUE_HERE

setx AOAIDeploymentId REPLACE_WITH_YOUR_AOAI_DEPLOYMENT_VALUE_HERE

setx SearchEndpoint REPLACE_WITH_YOUR_AZURE_SEARCH_RESOURCE_VALUE_HERE

setx SearchKey REPLACE_WITH_YOUR_AZURE_SEARCH_RESOURCE_KEY_VALUE_HERE

setx SearchIndex REPLACE_WITH_YOUR_INDEX_NAME_HERE

创建 Python 环境

为项目新建一个名为 openai-pytho 的文件夹，并且新建一个名为 main.py 的 Python 代码文件。更改到该目录：

mkdir openai-python
cd openai-python

安装以下 Python 库：

[OpenAI Python 1.x]

pip install openai
pip install python-dotenv

创建 Python 应用

从项目目录中，打开 main.py 文件并添加以下代码：

[OpenAI Python 1.x]

import os
import openai
import dotenvdotenv.load_dotenv()endpoint = os.environ.get("AOAIEndpoint")
api_key = os.environ.get("AOAIKey")
deployment = os.environ.get("AOAIDeploymentId")client = openai.AzureOpenAI(base_url=f"{endpoint}/openai/deployments/{deployment}/extensions",api_key=api_key,api_version="2023-08-01-preview",
)completion = client.chat.completions.create(model=deployment,messages=[{"role": "user","content": "How is Azure machine learning different than Azure OpenAI?",},],extra_body={"dataSources": [{"type": "AzureCognitiveSearch","parameters": {"endpoint": os.environ["SearchEndpoint"],"key": os.environ["SearchKey"],"indexName": os.environ["SearchIndex"]}}]}
)print(completion.model_dump_json(indent=2))