Rövid útmutató: A szöveg létrehozásának első lépései az örökölt befejezési API használatával

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Hozzon létre egyet ingyenesen.
• Azure OpenAI-erőforrás üzembe helyezett modellel. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Ugrás az Azure AI Foundryre

Lépjen az Azure AI Foundrybe , és jelentkezzen be olyan hitelesítő adatokkal, amelyek hozzáférnek az Azure OpenAI-erőforráshoz. A bejelentkezési munkafolyamat során vagy után válassza ki a megfelelő könyvtárat, Azure-előfizetést és Azure OpenAI-erőforrást.

Játszótér

Kezdje el az Azure OpenAI képességeit kód nélküli megközelítéssel a befejezési játszótéren keresztül. Ez egyszerűen egy szövegdoboz, ahol elküldhet egy kérést a befejezés létrehozásához. Ezen a lapon gyorsan iterálhat és kísérletezhet a képességekkel.

Kiválaszthat egy üzembe helyezést, és néhány előre betöltött példa közül választhat az első lépésekhez. Ha az erőforrás nem rendelkezik központi telepítéssel, válassza a Központi telepítés létrehozása lehetőséget, és kövesse a varázsló utasításait. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Kísérletezhet a konfigurációs beállításokkal, például a hőmérséklettel és a válasz előtti szöveggel a feladat teljesítményének javítása érdekében. Az egyes paraméterekről a REST API-ban olvashat bővebben.

• A Létrehozás gombra kattintva elküldi a beírt szöveget a befejezési API-nak, és az eredményeket visszaküldi a szövegmezőbe.
• A Visszavonás gombra kattintva visszavonhatja az előző generációs hívást.
• Kattintson az Újragenerálás gombra a visszavonás és a létrehozási hívás együttes befejezéséhez.

Az Azure OpenAI emellett con sátormód rationt is végez a parancssori bemeneteken és a létrehozott kimeneteken. A rendszer szűrheti az utasításokat vagy válaszokat, ha káros tartalmat észlel. További információkért tekintse meg a tartalomszűrő cikket.

A Befejezések játszótéren megtekintheti a Python- és curl-kódmintákat is, amelyek a kiválasztott beállításoknak megfelelően előre kitöltöttek. Csak válassza a Példakód megtekintése legördülő lista melletti kódot . Az OpenAI Python SDK, curl vagy más REST API-ügyféllel is írhat egy alkalmazást, hogy elvégezze ugyanezt a feladatot.

Szövegösszesítés kipróbálása

Ha az Azure OpenAI-t szeretné használni a szövegösszesítéshez a Befejezések játszótéren, kövesse az alábbi lépéseket:

1. Jelentkezzen be az Azure AI Foundrybe.

2. Válassza ki az előfizetést és az OpenAI-erőforrást, amellyel dolgozni szeretne.

3. Válassza a Befejezések játszóteret a kezdőlapon.

4. Válassza ki az üzembe helyezést az Üzembe helyezések legördülő listából. Ha az erőforrás nem rendelkezik központi telepítéssel, válassza az Üzembe helyezés létrehozása lehetőséget, majd tekintse meg újra ezt a lépést.

5. Adjon meg egy kérést a modellhez.

   

6. Válassza ki Generate. Az Azure OpenAI megkísérli rögzíteni a szövegkörnyezetet, és tömören újrafogalmazni. A következő szöveghez hasonló eredményt kell kapnia:

A válasz pontossága modellenként változhat. Az gpt-35-turbo-instruct ebben a példában szereplő modell jól megfelel az ilyen típusú összegzéseknek, de általában azt javasoljuk, hogy használja az alternatív csevegés-befejezési API-t, kivéve, ha van egy konkrét használati esete, amely különösen alkalmas a befejezési API-ra.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• A befejezésekkel kapcsolatos útmutatónkból többet is megtudhat arról, hogyan hozhatja létre a legjobb befejezést.
• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát.

Forráskódcsomag (NuGet) | -minták |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• A .NET Core aktuális verziója
• Egy Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás a gpt-35-turbo-instruct modell üzembe helyezésével. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Beállítás

Egy új .NET Core-alkalmazás létrehozása

Egy konzolablakban (például parancsmag, PowerShell vagy Bash) a dotnet new paranccsal hozzon létre egy új konzolalkalmazást a névvel azure-openai-quickstart. Ez a parancs létrehoz egy egyszerű "„Helló világ!” alkalmazás" projektet egyetlen C#-forrásfájllal: Program.cs.

dotnet new console -n azure-openai-quickstart

Módosítsa a könyvtárat az újonnan létrehozott alkalmazásmappára. Az alkalmazást a következőkkel hozhatja létre:

dotnet build

A buildkimenet nem tartalmazhat figyelmeztetést vagy hibát.

...
Build succeeded.
 0 Warning(s)
 0 Error(s)
...

Telepítse az OpenAI .NET ügyfélkódtárat a következőkkel:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI --version 1.0.0-beta.17

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz egy végpontra és egy kulcsra van szükség.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A Kulcsok > végpont szakasz az Erőforrás-kezelés szakaszban található. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Mintaalkalmazás létrehozása

Nyissa meg a program.cs fájlt a projektkönyvtárban, és cserélje le a következő kódra:

using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using static System.Environment;

string endpoint = GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
string key = GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY");

var client = new OpenAIClient(
    new Uri(endpoint),
    new AzureKeyCredential(key));

CompletionsOptions completionsOptions = new()
{
    DeploymentName = "gpt-35-turbo-instruct",
    Prompts = { "When was Microsoft founded?" },
};

Response<Completions> completionsResponse = client.GetCompletions(completionsOptions);
string completion = completionsResponse.Value.Choices[0].Text;
Console.WriteLine($"Chatbot: {completion}");

dotnet run program.cs

Hozam

Chatbot:

Microsoft was founded on April 4, 1975.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást. Az erőforrás törlése előtt törölnie kell az üzembe helyezett modelleket.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát

Forráskódcsomag (Go)| -minták |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• Helyileg telepített 1.21.0-s vagy újabb verzió.
• Egy Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás a gpt-35-turbo-instuct modell üzembe helyezésével. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Beállítás

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz egy végpontra és egy kulcsra van szükség.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A Kulcsok > végpont szakasz az Erőforrás-kezelés szakaszban található. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Mintaalkalmazás létrehozása

Hozzon létre egy új, completions.go nevű fájlt. Másolja a következő kódot a completions.go fájlba.

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/ai/azopenai"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore/to"
)

func main() {
	azureOpenAIKey := os.Getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
	modelDeploymentID := "gpt-35-turbo-instruct"

	azureOpenAIEndpoint := os.Getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")

	if azureOpenAIKey == "" || modelDeploymentID == "" || azureOpenAIEndpoint == "" {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Skipping example, environment variables missing\n")
		return
	}

	keyCredential := azcore.NewKeyCredential(azureOpenAIKey)

	client, err := azopenai.NewClientWithKeyCredential(azureOpenAIEndpoint, keyCredential, nil)

	if err != nil {
		// TODO: handle error
	}

	resp, err := client.GetCompletions(context.TODO(), azopenai.CompletionsOptions{
		Prompt:         []string{"What is Azure OpenAI, in 20 words or less"},
		MaxTokens:      to.Ptr(int32(2048)),
		Temperature:    to.Ptr(float32(0.0)),
		DeploymentName: &modelDeploymentID,
	}, nil)

	if err != nil {
		// TODO: handle error
	}

	for _, choice := range resp.Choices {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Result: %s\n", *choice.Text)
	}

}

Most nyisson meg egy parancssort, és futtassa a következőt:

go mod init completions.go

Következő futtatás:

go mod tidy

go run completions.go

Hozam

== Get completions Sample ==

Microsoft was founded on April 4, 1975.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást. Az erőforrás törlése előtt törölnie kell az üzembe helyezett modelleket.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát

Forráskód-összetevő (Maven) | -minták |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás

• A Java Development Kit (JDK) aktuális verziója
• A Gradle buildelési eszköz vagy egy másik függőségkezelő.

• Egy Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás a gpt-35-turbo-instruct modell üzembe helyezésével. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Beállítás

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz egy végpontra és egy kulcsra van szükség.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A Kulcsok > végpont szakasz az Erőforrás-kezelés szakaszban található. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Új Java-alkalmazás létrehozása

Hozzon létre egy új Gradle-projektet.

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.

mkdir myapp && cd myapp

Futtassa a gradle init parancsot a munkakönyvtárból. Ez a parancs alapvető buildfájlokat hoz létre a Gradle-hez, beleértve a build.gradle.kts fájlt, amelyet futásidőben használnak az alkalmazás létrehozásához és konfigurálásához.

gradle init --type basic

Amikor a rendszer kéri, hogy válasszon egy DSL-t, válassza a Kotlin lehetőséget.

A Java SDK telepítése

Ez a rövid útmutató a Gradle függőségkezelőt használja. A Maven Central-adattárban megtalálhatja a többi függőségkezelő ügyfélkódtárát és információit.

Keresse meg a build.gradle.kts fájlt, és nyissa meg a kívánt IDE- vagy szövegszerkesztővel. Ezután másolja a következő buildkonfigurációba. Ez a konfiguráció java-alkalmazásként definiálja a projektet, amelynek belépési pontja az OpenAIQuickstart osztály. Importálja az Azure AI Vision-kódtárat.

plugins {
    java
    application
}
application { 
    mainClass.set("GetCompletionsSample")
}
repositories {
    mavenCentral()
}
dependencies {
    implementation(group = "com.azure", name = "azure-ai-openai", version = "1.0.0-beta.3")
    implementation("org.slf4j:slf4j-simple:1.7.9")
}

Mintaalkalmazás létrehozása

1. Java-fájl létrehozása.

   A munkakönyvtárban futtassa a következő parancsot a projekt forrásmappájának létrehozásához:

   mkdir -p src/main/java
   

   Lépjen az új mappára, és hozzon létre egy GetCompletionsSample.java nevű fájlt.

2. Nyissa meg a GetCompletionsSample.java az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben, és illessze be az alábbi kódot.

   package com.azure.ai.openai.usage;
   
   import com.azure.ai.openai.OpenAIClient;
   import com.azure.ai.openai.OpenAIClientBuilder;
   import com.azure.ai.openai.models.Choice;
   import com.azure.ai.openai.models.Completions;
   import com.azure.ai.openai.models.CompletionsOptions;
   import com.azure.ai.openai.models.CompletionsUsage;
   import com.azure.core.credential.AzureKeyCredential;
   
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.List;
   
   public class GetCompletionsSample {
   
       public static void main(String[] args) {
           String azureOpenaiKey = System.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY");
           String endpoint = System.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
           String deploymentOrModelId = "gpt-35-turbo-instruct";
   
           OpenAIClient client = new OpenAIClientBuilder()
               .endpoint(endpoint)
               .credential(new AzureKeyCredential(azureOpenaiKey))
               .buildClient();
   
           List<String> prompt = new ArrayList<>();
           prompt.add("When was Microsoft founded?");
   
           Completions completions = client.getCompletions(deploymentOrModelId, new CompletionsOptions(prompt));
   
           System.out.printf("Model ID=%s is created at %s.%n", completions.getId(), completions.getCreatedAt());
           for (Choice choice : completions.getChoices()) {
               System.out.printf("Index: %d, Text: %s.%n", choice.getIndex(), choice.getText());
           }
   
           CompletionsUsage usage = completions.getUsage();
           System.out.printf("Usage: number of prompt token is %d, "
                   + "number of completion token is %d, and number of total tokens in request and response is %d.%n",
               usage.getPromptTokens(), usage.getCompletionTokens(), usage.getTotalTokens());
       }
   }
   

   Fontos

   Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. A hitelesítő adatok biztonságával kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.

3. Lépjen vissza a projekt gyökérmappájához, és hozza létre az alkalmazást a következőkkel:

   gradle build
   

   Ezután futtassa a gradle run következő paranccsal:

   gradle run
   

Hozam

Model ID=cmpl-7JZRbWuEuHX8ozzG3BXC2v37q90mL is created at 1684898835.
Index: 0, Text:

Microsoft was founded on April 4, 1975..
Usage: number of prompt token is 5, number of completion token is 11, and number of total tokens in request and response is 16.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást. Az erőforrás törlése előtt törölnie kell az üzembe helyezett modelleket.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát

Forráskód-összetevők (Maven) | Minta |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• A Java Development Kit (JDK) aktuális verziója
• A Spring Boot CLI-eszköz
• Egy Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás a gpt-35-turbo modell üzembe helyezésével. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Beállítás

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz egy végpontra és egy kulcsra van szükség.

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A Kulcsok > végpont szakasz az Erőforrás-kezelés szakaszban található. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL="REPLACE_WITH_YOUR_MODEL_NAME_HERE"

Új Spring-alkalmazás létrehozása

Hozzon létre egy új Spring-projektet.

Egy Bash-ablakban hozzon létre egy új könyvtárat az alkalmazáshoz, és navigáljon hozzá.

mkdir ai-completion-demo && cd ai-completion-demo

Futtassa a spring init parancsot a munkakönyvtárból. Ez a parancs létrehoz egy standard könyvtárstruktúrát a Spring-projekthez, beleértve a fő Java-osztály forrásfájlját és a Maven-alapú projektek kezeléséhez használt pom.xml fájlt.

spring init -a ai-completion-demo -n AICompletion --force --build maven -x

A létrehozott fájlok és mappák a következő struktúrához hasonlítanak:

ai-completion-demo/
|-- pom.xml
|-- mvn
|-- mvn.cmd
|-- HELP.md
|-- src/
    |-- main/
    |   |-- resources/
    |   |   |-- application.properties
    |   |-- java/
    |       |-- com/
    |           |-- example/
    |               |-- aicompletiondemo/
    |                   |-- AiCompletionApplication.java
    |-- test/
        |-- java/
            |-- com/
                |-- example/
                    |-- aicompletiondemo/
                        |-- AiCompletionApplicationTests.java

A Spring-alkalmazás szerkesztése

1. Szerkessze a pom.xml fájlt.

   A projektkönyvtár gyökerében nyissa meg a pom.xml fájlt az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben, és írja felül a fájlt a következő tartalommal:

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
       <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
       <parent>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
           <version>3.2.0</version>
           <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
       </parent>
       <groupId>com.example</groupId>
       <artifactId>ai-completion-demo</artifactId>
       <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
       <name>AICompletion</name>
       <description>Demo project for Spring Boot</description>
       <properties>
           <java.version>17</java.version>
       </properties>
       <dependencies>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.experimental.ai</groupId>
               <artifactId>spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</artifactId>
               <version>0.7.0-SNAPSHOT</version>
           </dependency>
           <dependency>
               <groupId>org.springframework.boot</groupId>
               <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
               <scope>test</scope>
           </dependency>
       </dependencies>
       <build>
           <plugins>
               <plugin>
                   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                   <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
               </plugin>
           </plugins>
       </build>
       <repositories>
           <repository>
               <id>spring-snapshots</id>
               <name>Spring Snapshots</name>
               <url>https://repo.spring.io/snapshot</url>
               <releases>
                   <enabled>false</enabled>
               </releases>
           </repository>
       </repositories>
   </project>
   

2. Az src/main/java/com/example/aicompletiondemo mappában nyissa meg a AiCompletionApplication.java az előnyben részesített szerkesztőben vagy IDE-ben, és illessze be a következő kódba:

   package com.example.aicompletiondemo;
   
   import java.util.Collections;
   import java.util.List;
   
   import org.springframework.ai.client.AiClient;
   import org.springframework.ai.prompt.Prompt;
   import org.springframework.ai.prompt.messages.Message;
   import org.springframework.ai.prompt.messages.MessageType;
   import org.springframework.ai.prompt.messages.UserMessage;
   import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
   import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
   import org.springframework.boot.SpringApplication;
   import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
   
   @SpringBootApplication
   public class AiCompletionApplication implements CommandLineRunner
   {
       private static final String ROLE_INFO_KEY = "role";
   
       @Autowired
       private AiClient aiClient;
   
       public static void main(String[] args) {
           SpringApplication.run(AiCompletionApplication.class, args);
       }
   
       @Override
       public void run(String... args) throws Exception
       {
           System.out.println(String.format("Sending completion prompt to AI service. One moment please...\r\n"));
   
           final List<Message> msgs =
                   Collections.singletonList(new UserMessage("When was Microsoft founded?"));
   
           final var resps = aiClient.generate(new Prompt(msgs));
   
           System.out.println(String.format("Prompt created %d generated response(s).", resps.getGenerations().size()));
   
           resps.getGenerations().stream()
             .forEach(gen -> {
                 final var role = gen.getInfo().getOrDefault(ROLE_INFO_KEY, MessageType.ASSISTANT.getValue());
   
                 System.out.println(String.format("Generated respose from \"%s\": %s", role, gen.getText()));
             });
       }
   
   }
   

   Fontos

   Éles környezetben biztonságos módon tárolhatja és érheti el a hitelesítő adatait, például az Azure Key Vaultot. A hitelesítő adatok biztonságával kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.

3. Lépjen vissza a projekt gyökérmappájához, és futtassa az alkalmazást az alábbi paranccsal:

   ./mvnw spring-boot:run
   

Hozam

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::                (v3.1.5)

2023-11-07T12:47:46.126-06:00  INFO 98687 --- [           main] c.e.a.AiCompletionApplication            : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
2023-11-07T12:47:46.823-06:00  INFO 98687 --- [           main] c.e.a.AiCompletionApplication            : Started AiCompletionApplication in 0.925 seconds (process running for 1.238)
Sending completion prompt to AI service. One moment please...

Prompt created 1 generated response(s).
Generated respose from "assistant": Microsoft was founded on April 4, 1975.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást. Az erőforrás törlése előtt törölnie kell az üzembe helyezett modelleket.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát

Forráskódcsomag (npm) | minták |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• A Node.js LTS-verziói
• A helyi fejlesztési környezetben a jelszó nélküli hitelesítéshez használt Azure CLI az Azure CLI-vel való bejelentkezéssel hozza létre a szükséges környezetet.
• Egy Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás a gpt-35-turbo-instruct modell üzembe helyezésével. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Erőforrásadatok lekérése

Az alkalmazás Azure OpenAI-erőforrással való hitelesítéséhez le kell kérnie a következő adatokat:

Telepítse az ügyfélkódtárat

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.

Telepítse a JavaScripthez szükséges csomagokat npm-lel az új címtár környezetéből:

npm install openai @azure/identity

Az alkalmazás package.json fájlja frissül a függőségekkel.

Mintaalkalmazás létrehozása

Nyisson meg egy parancssort, ahol létrehozta az új projektet, és hozzon létre egy Completion.js nevű új fájlt. Másolja a következő kódot a Completion.js fájlba.

const { AzureOpenAI } = require("openai");
const { 
  DefaultAzureCredential, 
  getBearerTokenProvider 
} = require("@azure/identity");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiVersion = "2024-04-01-preview";
const deployment = "gpt-35-turbo-instruct"; //The deployment name for your completions API model. The instruct model is the only new model that supports the legacy API.

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

const prompt = ["When was Microsoft founded?"];

async function main() {
  console.log("== Get completions Sample ==");

  const client = new AzureOpenAI({ endpoint, azureADTokenProvider, apiVersion, deployment });  

  const result = await client.completions.create({ prompt, model: deployment, max_tokens: 128 });

  for (const choice of result.choices) {
    console.log(choice.text);
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

module.exports = { main };

node.exe Completion.js

const { AzureOpenAI } = require("openai");

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";
const apiVersion = "2024-04-01-preview";
const deployment = "gpt-35-turbo-instruct"; //The deployment name for your completions API model. The instruct model is the only new model that supports the legacy API.

const prompt = ["When was Microsoft founded?"];

async function main() {
  console.log("== Get completions Sample ==");

  const client = new AzureOpenAI({ endpoint, apiKey, apiVersion, deployment });  

  const result = await client.completions.create({ prompt, model: deployment, max_tokens: 128 });

  for (const choice of result.choices) {
    console.log(choice.text);
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

module.exports = { main };

node.exe Completion.js

Hozam

== Get completions Sample ==

Microsoft was founded on April 4, 1975.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást. Az erőforrás törlése előtt törölnie kell az üzembe helyezett modelleket.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• Az Azure OpenAI áttekintése
• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát

Forráskódcsomag (npm) | minták |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• A Node.js LTS-verziói
• TypeScript
• A helyi fejlesztési környezetben a jelszó nélküli hitelesítéshez használt Azure CLI az Azure CLI-vel való bejelentkezéssel hozza létre a szükséges környezetet.
• Egy Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás a gpt-35-turbo-instruct modell üzembe helyezésével. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Erőforrásadatok lekérése

Az alkalmazás Azure OpenAI-erőforrással való hitelesítéséhez le kell kérnie a következő adatokat:

Telepítse az ügyfélkódtárat

Egy konzolablakban (pl. cmd, PowerShell vagy Bash) hozzon létre egy új mappát az alkalmazásnak, majd navigáljon oda.

Telepítse a JavaScripthez szükséges csomagokat npm-lel az új címtár környezetéből:

npm install openai @azure/identity

Az alkalmazás package.json fájlja frissül a függőségekkel.

Mintaalkalmazás létrehozása

Nyisson meg egy parancssort, ahol létrehozta az új projektet, és hozzon létre egy Completion.ts nevű új fájlt. Másolja a következő kódot a Completion.ts fájlba.

import { 
  DefaultAzureCredential, 
  getBearerTokenProvider 
} from "@azure/identity";
import { AzureOpenAI } from "openai";
import { type Completion } from "openai/resources/index";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-08-01-preview";
const deploymentName = "gpt-35-turbo-instruct";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

// Chat prompt and max tokens
const prompt = ["When was Microsoft founded?"];
const maxTokens = 128;

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}
async function getCompletion(
  client: AzureOpenAI,
  prompt: string[],
  max_tokens: number
): Promise<Completion> {
  return client.completions.create({
    prompt,
    model: "",
    max_tokens,
  });
}
async function printChoices(completion: Completion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.text);
  }
}
export async function main() {
  console.log("== Get completions Sample ==");

  const client = getClient();
  const completion = await getCompletion(client, prompt, maxTokens);
  await printChoices(completion);
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

tsc

node.exe Completion.js

import { AzureOpenAI } from "openai";
import { type Completion } from "openai/resources/index";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const apiKey = process.env["AZURE_OPENAI_API_KEY"] || "<api key>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-08-01-preview";
const deploymentName = "gpt-35-turbo-instruct";

// Chat prompt and max tokens
const prompt = ["When was Microsoft founded?"];
const maxTokens = 128;

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    apiKey,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}
async function getCompletion(
  client: AzureOpenAI,
  prompt: string[],
  max_tokens: number
): Promise<Completion> {
  return client.completions.create({
    prompt,
    model: "",
    max_tokens,
  });
}
async function printChoices(completion: Completion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.text);
  }
}
export async function main() {
  console.log("== Get completions Sample ==");

  const client = getClient();
  const completion = await getCompletion(client, prompt, maxTokens);
  await printChoices(completion);
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

tsc

node.exe Completion.js

Hozam

== Get completions Sample ==

Microsoft was founded on April 4, 1975.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást. Az erőforrás törlése előtt törölnie kell az üzembe helyezett modelleket.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• Az Azure OpenAI áttekintése
• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát

Kódtár forráskódcsomagja | (PyPi) |

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• Python 3.8 vagy újabb verzió
• A következő Python-kódtárak: operációs rendszer, kérések, json
• Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás üzembe gpt-35-turbo-instruct helyezett modellel. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Beállítás

Telepítse az OpenAI Python ügyfélkódtárat a következőkkel:

pip install openai

pip install openai==0.28.1

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI szolgáltatással való sikeres híváshoz a következőkre lesz szüksége:

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A kulcsok és végpontok az Erőforrás-kezelés szakaszban találhatók. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Új Python-alkalmazás létrehozása

1. Hozzon létre egy új Python-fájlt quickstart.py néven. Ezután nyissa meg a kívánt szerkesztőben vagy IDE-ben.

2. Cserélje le a quickstart.py tartalmát a következő kódra. Módosítsa a kódot a kulcs, a végpont és az üzembe helyezés nevének hozzáadásához:

import os
from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-02-01",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )
    
deployment_name='REPLACE_WITH_YOUR_DEPLOYMENT_NAME' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model. Use a gpt-35-turbo-instruct deployment. 
    
# Send a completion call to generate an answer
print('Sending a test completion job')
start_phrase = 'Write a tagline for an ice cream shop. '
response = client.completions.create(model=deployment_name, prompt=start_phrase, max_tokens=10)
print(start_phrase+response.choices[0].text)

import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
openai.api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
openai.api_type = 'azure'
openai.api_version = '2024-02-01' # this might change in the future

deployment_name='REPLACE_WITH_YOUR_DEPLOYMENT_NAME' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model. 

# Send a completion call to generate an answer
print('Sending a test completion job')
start_phrase = 'Write a tagline for an ice cream shop. '
response = openai.Completion.create(engine=deployment_name, prompt=start_phrase, max_tokens=10)
text = response['choices'][0]['text'].replace('\n', '').replace(' .', '.').strip()
print(start_phrase+text)

1. Futtassa az alkalmazást a python gyorsútmutató-fájlban található paranccsal:

   python quickstart.py
   

Hozam

A kimenet a parancssort követő válaszszöveget Write a tagline for an ice cream shop. tartalmazza. Ebben a példában az Azure OpenAI-t adták vissza The coldest ice cream in town! .

Sending a test completion job
Write a tagline for an ice cream shop. The coldest ice cream in town!

Futtassa még néhányszor a kódot, hogy lássa, milyen más típusú válaszokat kap, mivel a válasz nem mindig lesz ugyanaz.

Az eredmények ismertetése

Mivel a Write a tagline for an ice cream shop. példánk kevés kontextust biztosít, normális, hogy a modell nem mindig a várt eredményeket adja vissza. A jogkivonatok maximális számát módosíthatja, ha a válasz váratlannak vagy csonkoltnak tűnik.

Az Azure OpenAI emellett con sátormód rationt is végez a parancssori bemeneteken és a létrehozott kimeneteken. A rendszer szűrheti az utasításokat vagy válaszokat, ha káros tartalmat észlel. További információkért tekintse meg a tartalomszűrő cikket.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• A befejezésekkel kapcsolatos útmutatónkból többet is megtudhat arról, hogyan hozhatja létre a legjobb befejezést.
• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát.

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• Python 3.8 vagy újabb verzió
• A következő Python-kódtárak: operációs rendszer, kérések, json
• Azure OpenAI-erőforrás üzembe helyezett modellel. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Beállítás

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI-ra való sikeres híváshoz a következőkre lesz szüksége:

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A végpont és a kulcsok az Erőforrás-kezelés szakaszban találhatók. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

REST API

Bash-rendszerhéjban futtassa a következő parancsot. A modell üzembe helyezésekor választott üzembe helyezési gpt-35-turbo-instruct nevet kell lecserélniegpt-35-turbo-instruct. A modell nevének megadása hibaüzenetet eredményez, kivéve, ha az alapul szolgáló modell nevével azonos központi telepítési nevet választott.

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/gpt-35-turbo-instruct/completions?api-version=2024-02-01 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -d "{\"prompt\": \"Once upon a time\"}"

A parancs első sorának formátuma egy példavégponttal a következőképpen curl https://docs-test-001.openai.azure.com/openai/deployments/{YOUR-DEPLOYMENT_NAME_HERE}/completions?api-version=2024-02-01 \jelenik meg. Ha kettős hiba jelentkezik, ellenőrizze, hogy nincs-e megkettőzve a végpont és /openai/deploymentsa / .

Ha ezt a parancsot egy normál Windows-parancssorban szeretné futtatni, módosítania kell a szöveget a sortörések és a \ sorok eltávolításához.

Hozam

A befejezési API kimenete a következőképpen fog kinézni.

{
    "id": "ID of your call",
    "object": "text_completion",
    "created": 1675444965,
    "model": "gpt-35-turbo-instruct",
    "choices": [
        {
            "text": " there lived in a little village a woman who was known as the meanest",
            "index": 0,
            "finish_reason": "length",
            "logprobs": null
        }
    ],
    "usage": {
        "completion_tokens": 16,
        "prompt_tokens": 3,
        "total_tokens": 19
    }
}

Az Azure OpenAI szolgáltatás con sátormód rationt is végez a parancssori bemeneteken és a generált kimeneteken. A rendszer szűrheti az utasításokat vagy válaszokat, ha káros tartalmat észlel. További információkért tekintse meg a tartalomszűrő cikket.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

• Azure Portal
• Azure CLI

Következő lépések

• A befejezésekkel kapcsolatos útmutatónkból többet is megtudhat arról, hogyan hozhatja létre a legjobb befejezést.
• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát.

Előfeltételek

• Azure-előfizetés – Ingyenes létrehozás
• Használhatja a legújabb verziót, a PowerShell 7-et vagy a Windows PowerShell 5.1-et.
• Azure OpenAI-szolgáltatáserőforrás üzembe helyezett modellel. A modellek üzembe helyezéséről a modellek üzembe helyezésének ismertetőjében talál további információt.

Kulcs és végpont lekérése

Az Azure OpenAI szolgáltatással való sikeres híváshoz a következőkre lesz szüksége:

Nyissa meg az erőforrást az Azure Portalon. A végpont és a kulcsok az Erőforrás-kezelés szakaszban találhatók. Másolja ki a végpontot és a hozzáférési kulcsot, mivel mindkettőre szüksége lesz az API-hívások hitelesítéséhez. A következők bármelyikét használhatja: KEY1 vagy KEY2. A két kulcs mindig lehetővé teszi a kulcsok biztonságos elforgatását és újragenerálását anélkül, hogy szolgáltatáskimaradást okoz.

Környezeti változók

Állandó környezeti változók létrehozása és hozzárendelése a kulcshoz és a végponthoz.

$Env:AZURE_OPENAI_API_KEY = 'YOUR_KEY_VALUE'

$Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT = 'YOUR_ENDPOINT'

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

echo export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

echo export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" >> /etc/environment && source /etc/environment

Új PowerShell-szkript létrehozása

1. Hozzon létre egy új, quickstart.ps1 nevű PowerShell-fájlt. Ezután nyissa meg a kívánt szerkesztőben vagy IDE-ben.

2. Cserélje le a quickstart.ps1 tartalmát a következő kódra. Módosítsa a kódot a kulcs, a végpont és az üzembe helyezés nevének hozzáadásához:

   # Azure OpenAI metadata variables
   $openai = @{
       api_key     = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
       api_base    = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT # your endpoint should look like the following https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/
       api_version = '2024-02-01' # this may change in the future
       name        = 'YOUR-DEPLOYMENT-NAME-HERE' #This will correspond to the custom name you chose for your deployment when you deployed a model.
   }
   
   # Completion text
   $prompt = 'Once upon a time...'
   
   # Header for authentication
   $headers = [ordered]@{
       'api-key' = $openai.api_key
   }
   
   # Adjust these values to fine-tune completions
   $body = [ordered]@{
       prompt      = $prompt
       max_tokens  = 10
       temperature = 2
       top_p       = 0.5
   } | ConvertTo-Json
   
   # Send a completion call to generate an answer
   $url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/completions?api-version=$($openai.api_version)"
   
   $response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Body $body -Method Post -ContentType 'application/json'
   return "$prompt`n$($response.choices[0].text)"
   

   Fontos

   Éles környezetben használja a hitelesítő adatok biztonságos tárolásának és elérésének biztonságos módját, például a PowerShell titkos kulcskezelését az Azure Key Vaulttal. A hitelesítő adatok biztonságával kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure AI-szolgáltatások biztonsági cikkét.

3. Futtassa a szkriptet a PowerShell használatával:

   ./quickstart.ps1
   

Hozam

A kimenet a parancssort követő válaszszöveget Once upon a time tartalmazza. Ebben a példában az Azure OpenAI-t adták vissza There was a world beyond the mist...where a .

Once upon a time...
 There was a world beyond the mist...where a

Futtassa még néhányszor a kódot, hogy lássa, milyen más típusú válaszokat kap, mivel a válasz nem mindig lesz ugyanaz.

Az eredmények ismertetése

Mivel a Once upon a time... példánk kevés kontextust biztosít, normális, hogy a modell nem mindig a várt eredményeket adja vissza. A jogkivonatok maximális számát módosíthatja, ha a válasz váratlannak vagy csonkoltnak tűnik.

Az Azure OpenAI emellett con sátormód rationt is végez a parancssori bemeneteken és a létrehozott kimeneteken. A rendszer szűrheti az utasításokat vagy válaszokat, ha káros tartalmat észlel. További információkért tekintse meg a tartalomszűrő cikket.

Az erőforrások eltávolítása

Ha törölni és eltávolítani szeretne egy Azure OpenAI-erőforrást, törölheti az erőforrást vagy az erőforráscsoportot. Az erőforráscsoport törlése a hozzá társított egyéb erőforrásokat is törli.

• Azure Portalra
• Azure PowerShell

Következő lépések

• A befejezésekkel kapcsolatos útmutatónkból többet is megtudhat arról, hogyan hozhatja létre a legjobb befejezést.
• További példákért tekintse meg az Azure OpenAI-minták GitHub-adattárát.