Erste Schritte mit dem Chat und eigenen Daten für JavaScript

Artikel
08/10/2024

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie den Chat mit Ihren eigenen Daten für JavaScript bereitstellen und ausführen. In diesem Beispiel wird eine Chat-App unter Verwendung von JavaScript, Azure OpenAI Service und Retrieval Augmented Generation (RAG) in Azure KI-Suche implementiert, um Antworten zu Mietimmobilien in einem fiktiven Unternehmen zu erhalten. Die Chat-App für Mietimmobilien wird mit Daten aus Markdown-Dateien (*.md) versehen, einschließlich Datenschutzrichtlinie, Nutzungsbedingungen und Support.

Demo-JavaScript - Full Stack-Video
Demo-JavaScript - Front-End mit Python-Back-End-Video

Indem Sie die Anweisungen in diesem Artikel befolgen, werden Sie:

Eine Chat-App in Azure bereitstellen.
Websiteinformationen mit Antworten zu Mietimmobilien.
Einstellungen ändern, um das Verhalten auf Antworten zu ändern.

Nachdem Sie das Verfahren in diesem Artikel abgeschlossen haben, können Sie mit dem Ändern des neuen Projekts mit Ihrem benutzerdefinierten Code und Ihren Daten beginnen.

Dieser Artikel ist Teil einer Sammlung von Artikeln, in denen gezeigt wird, wie Sie eine Chat-App unter Verwendung von Azure OpenAI Service und Azure KI-Suche erstellen. Weitere Artikel in der Sammlung sind:

Hinweis

In diesem Artikel wird mindestens eine KI-App-Vorlage als Grundlage für die Beispiele und Anleitungen im Artikel verwendet. KI-App-Vorlagen bieten Ihnen gut gepflegte, einfach bereitzustellende Referenzimplementierungen, die helfen, einen qualitativ hochwertigen Ausgangspunkt für Ihre KI-Apps zu gewährleisten.

Übersicht über die Architektur

Eine einfache Architektur der Chat-App wird im folgenden Diagramm gezeigt:

Abbildung der Architektur vom Client bis zur Back-End-App

Die Chat-Beispielanwendung wurde für ein fiktives Unternehmen namens Contoso Real Estate erstellt, und die intelligente Chatumgebung ermöglicht es seinen Kunden, Supportfragen zur Nutzung seiner Produkte zu stellen. Die Beispieldaten umfassen eine Reihe von Dokumenten, die die Nutzungsbedingungen, die Datenschutzrichtlinie und einen Supportleitfaden beschreiben. Die Dokumente werden während der Bereitstellung in die Architektur aufgenommen.

Die Anwendung besteht aus mehreren Komponenten, darunter:

Suchdienst: der Back-End-Dienst, der die Such- und Abruffunktionen bereitstellt.
Indexerdienst: der Dienst, der die Daten indiziert und die Suchindizes erstellt.
Web-App: die Front-End-Web-Anwendung, die die Benutzeroberfläche bereitstellt und die Interaktion zwischen dem Benutzer und den Back-End-Services koordiniert.

Diagramm mit den Azure-Services und ihrem Integrationsfluss für die Front-End-App, die Suche und die Dokumenterfassung.

Kosten

Die meisten Ressourcen in dieser Architektur verwenden einen Basic- oder Verbrauchspreistarif. Die Verbrauchspreise basieren auf der Nutzung, was bedeutet, dass Sie nur für ihre Nutzung bezahlen. Um diesen Artikel abzuschließen, gibt es eine Gebühr, aber sie ist gering. Wenn Sie mit dem Artikel fertig sind, können Sie die Ressourcen löschen, damit keine weiteren Gebühren mehr anfallen.

Weitere Informationen zu den Kosten im Beispielrepository finden Sie hier.

Voraussetzungen

Eine Entwicklungscontainerumgebung ist mit allen Abhängigkeiten verfügbar, die zum Abschließen dieses Artikels erforderlich sind. Sie können den Entwicklungscontainer in GitHub Codespaces (in einem Browser) oder lokal mit Visual Studio Code ausführen.

Für diesen Artikel benötigen Sie Folgendes:

Codespaces (empfohlen)
Visual Studio Code

Azure-Abonnement: Kostenloses Azure-Konto
Azure-Kontoberechtigungen: Ihr Azure-Konto muss über Microsoft.Authorization/roleAssignments/write-Berechtigungen verfügen, z. B. Benutzerzugriffsadministrator oder Besitzer.
Zugriff auf Azure OpenAI im gewünschten Azure-Abonnement gewährt. Derzeit wird der Zugriff auf diesen Dienst nur auf Antrag gewährt. Sie können den Zugriff auf Azure OpenAI beantragen, indem Sie das Formular unter https://aka.ms/oai/access ausfüllen. Öffnen Sie ein Problem in diesem Repository, um uns bei einem Problem zu kontaktieren.
GitHub -Konto

Öffnen Sie die Entwicklungsumgebung

Beginnen Sie jetzt mit einer Entwicklungsumgebung, in der alle Abhängigkeiten installiert sind, um diesen Artikel abzuschließen.

GitHub Codespaces (empfohlen)
Visual Studio Code

GitHub Codespaces führt einen von GitHub verwalteten Entwicklungscontainer mit Visual Studio Code für Web als Benutzeroberfläche aus. Verwenden Sie für die einfachste Entwicklungsumgebung GitHub Codespaces, damit Sie die richtigen Entwicklertools und Abhängigkeiten vorinstalliert haben, um diesen Artikel abzuschließen.

Wichtig

Alle GitHub-Konten können Codespaces für bis zu 60 Stunden pro Monat mit zwei Kerninstanzen kostenlos verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zu monatlich enthaltener Speicherkapazität und Kernstunden in GitHub Codespaces.

Starten Sie den Prozess, um einen neuen GitHub Codespace im Branch main des GitHub-Repositorys Azure-Samples/azure-search-openai-javascript zu erstellen.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die folgende Schaltfläche, und wählen Sie Link in neuem Fenster öffnen aus, damit sowohl die Entwicklungsumgebung als auch die Dokumentation gleichzeitig verfügbar sind.
Überprüfen Sie auf der Seite Codespace erstellen die Codespace-Konfigurationseinstellungen, und wählen Sie dann Neuen Codespace erstellen aus.
Warten Sie den Start des Codespaces ab. Dieser Startvorgang kann einige Minuten dauern.
Melden Sie sich am unteren Bildschirmrand am Terminal mit der Azure Developer CLI bei Azure an.
```
azd auth login
```
Kopieren Sie den Code vom Terminal und fügen Sie ihn dann in einen Browser ein. Befolgen Sie die Anweisungen zum Authentifizieren mit Ihrem Azure-Konto.
Die verbleibenden Aufgaben in diesem Artikel finden im Kontext dieses Entwicklungscontainers statt.

Die Dev Containers-Erweiterung für Visual Studio Code erfordert, dass Docker auf Ihrem lokalen Computer installiert ist. Die Erweiterung hostet den Entwicklungscontainer lokal mithilfe des Docker-Hosts mit den richtigen Entwicklertools und Abhängigkeiten, die vorinstalliert sind, um diesen Artikel abzuschließen.

Erstellen Sie auf Ihrem Computer ein neues lokales Verzeichnis für das Projekt.
```
mkdir my-intelligent-app && cd my-intelligent-app
```
Öffnen Sie Visual Studio Code in diesem Verzeichnis:
```
code .
```
Öffnen Sie in Visual Studio Code ein neues Terminal.
Führen Sie den folgenden AZD-Befehl aus, um das GitHub-Repository auf Ihrem lokalen Computer zu platzieren.
```
azd init -t azure-search-openai-javascript
```
Öffnen Sie die Befehlspalette, suchen Sie nach Dev Containers: Ordner in Container öffnen, und wählen Sie diese Option aus, um das Projekt in einem Dev-Container zu öffnen. Warten Sie, bis der Entwicklercontainer geöffnet wurde, bevor Sie fortfahren.
Melden Sie sich mit der Azure Developer CLI bei Azure an.
```
azd auth login
```
Kopieren Sie den Code vom Terminal und fügen Sie ihn dann in einen Browser ein. Befolgen Sie die Anweisungen zum Authentifizieren mit Ihrem Azure-Konto.
Die restlichen Übungen in diesem Projekt finden im Kontext dieses Entwicklungscontainers statt.

Bereitstellen und Ausführen

Das Beispiel-Repository enthält alle Code- und Konfigurationsdateien, die Sie zum Bereitstellen einer Chat-App in Azure benötigen. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess der Bereitstellung des Beispiels in Azure.

Bereitstellen einer Chat-App in Azure

Wichtig

In diesem Abschnitt erstellte Azure-Ressourcen verursachen sofortige Kosten, in erster Linie durch die Azure KI-Suche-Ressource. Diese Ressourcen können Kosten verursachen, selbst wenn Sie den Befehl unterbrechen, bevor er vollständig ausgeführt wird.

Führen Sie den folgenden Azure Developer CLI-Befehl aus, um die Azure-Ressourcen bereitzustellen und den Quellcode bereitzustellen:
```
azd up
```
Wenn Sie dazu aufgefordert werden, einen Umgebungsnamen einzugeben, halten Sie ihn kurz, und verwenden Sie nur Kleinbuchstaben. Beispiel: myenv. Er wird als Teil des Ressourcengruppennamens verwendet.
Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie ein Abonnement aus, in dem die Ressourcen erstellt werden sollen.
Wenn Sie aufgefordert werden, einen Ort zum ersten Mal auszuwählen, wählen Sie einen Ort in Ihrer Nähe aus. Dieser Speicherort wird für die meisten Ressourcen einschließlich Hosting verwendet.
Wenn Sie zur Eingabe eines Speicherorts für das OpenAI-Modell aufgefordert werden, wählen Sie einen Speicherort aus, der sich in Ihrer Nähe befindet. Wenn derselbe Speicherort wie Ihr erster Speicherort verfügbar ist, wählen Sie diesen Speicherort aus.
Warten Sie, bis die App bereitgestellt wird. Die Bereitstellung kann zehn bis fünfzehn Minuten dauern.
Nachdem die Anwendung erfolgreich bereitgestellt wurde, wird eine URL im Terminal angezeigt.
Wählen Sie diese URL aus, die als Deploying service web beschriftet ist, um die Chatanwendung in einem Browser zu öffnen.

Verwenden der Chat-App zum Abrufen von Markdown-Dateien

Die Chat-App wird vorab mit Mietinformationen aus einem Markdown-Dateikatalog geladen. Sie können die Chat-App verwenden, um Fragen zum Mietprozess zu stellen. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess der Verwendung der Chat-App.

Wählen Sie im Browser Wie ist die Erstattungsrichtlinie? aus, oder geben Sie dies in das Textfeld unten auf der Seite ein.
Wählen Sie in der Antwort Denkprozess anzeigen aus.

Verwenden Sie die Registerkarten im rechten Bereich, um nachzuvollziehen, wie die Antwort generiert wurde.

Tab	Beschreibung
Gedankenprozess	Dies ist ein Skript der Interaktionen im Chat. Sie können die Systemaufforderung (`content`) und Ihre Benutzerfrage (`content`) anzeigen.
Unterstützender Inhalt	Dazu gehören die Informationen zur Beantwortung Ihrer Frage und des Quellmaterials. Die Anzahl der Quellenmaterialzitate wird in den Entwicklereinstellungen angegeben. Der Standardwert ist 3.
Quellenangaben	Dadurch wird die Originalseite angezeigt, die das Zitat enthält.

Wenn Sie fertig sind, wählen Sie die Schaltfläche Ausblenden mit einem X oberhalb der Registerkarten.

Verwenden von Chat-App-Einstellungen zum Ändern des Verhaltens von Antworten

Die Intelligenz der Chat-App wird durch das OpenAI-Modell und die Einstellungen bestimmt, die für die Interaktion mit dem Modell verwendet werden.

Screenshot der Chat-Entwicklereinstellungen

Einstellung	Beschreibung
Außerkraftsetzen der Eingabeaufforderungsvorlage	Dies ist die Eingabeaufforderung, die zum Generieren der Antwort verwendet wird.
Abrufen dieser vielen Suchergebnisse	Dies ist die Anzahl der Suchergebnisse, die zum Generieren der Antwort verwendet werden. Sie können diese Quellen sehen, die im Gedankenprozess und den Registerkarten mit Unterstützendem Inhalt zum Zitat zurückgegeben werden.
Kategorie ausschließen	Dies ist die Kategorie von Dokumenten, die aus den Suchergebnissen ausgeschlossen sind.
Verwenden des semantischen Rankers für den Abruf	Dies ist ein Feature von Azure KI-Suche, das maschinelles Lernen verwendet, um die Relevanz von Suchergebnissen zu verbessern.
Verwenden von Abfragekontextzusammenfassungen anstelle von ganzen Dokumenten	Wenn beide `Use semantic ranker` und `Use query-contextual summaries` überprüft werden, verwendet der LLM Beschriftungen, die aus wichtigen Passagen extrahiert wurden, anstelle aller Passagen in den am höchsten bewerteten Dokumenten.
Vorschlagen von Anschlussfragen	Lassen Sie die Chat-App Anschlussfragen basierend auf der Antwort vorschlagen.
Abrufmodus	Vektoren + Text bedeutet, dass die Suchergebnisse auf dem Text der Dokumente und den Einbettungen der Dokumente basieren. Vektoren bedeutet, dass die Suchergebnisse auf den Einbettungen der Dokumente basieren. Text bedeutet, dass die Suchergebnisse auf dem Text der Dokumente basieren.
Chatabschlussantworten streamen	Streamen Sie die Antwort statt zu warten, bis die vollständige Antwort für eine Reaktion verfügbar ist.

Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess der Änderung der Einstellungen.

Wählen Sie im Browser die Registerkarte Entwicklereinstellungen aus.
Markieren Sie das Kontrollkästchen Kontextuelle Zusammenfassungen verwenden, und stellen Sie dieselbe Frage erneut.
```
What happens if the rental doesn't fit the description?
```
Der Chat gibt eine präzisere Antwort wie die folgende zurück.

Bereinigen von Ressourcen

Bereinigen von Azure-Ressourcen

Die in diesem Artikel erstellten Azure-Ressourcen werden Ihrem Azure-Abonnement in Rechnung gestellt. Wenn Sie nicht erwarten, dass diese Ressourcen in Zukunft benötigt werden, löschen Sie sie, um weitere Gebühren zu vermeiden.

Führen Sie den folgenden Azure Developer CLI-Befehl aus, um die Azure-Ressourcen zu löschen und den Quellcode zu entfernen:

azd down --purge

Durch das Löschen der GitHub Codespaces-Umgebung wird sichergestellt, dass Sie die Anzahl der kostenlosen Berechtigungsstunden pro Kern maximieren können, die Sie für Ihr Konto erhalten.

Wichtig

Weitere Informationen zu den Berechtigungen Ihres GitHub-Kontos finden Sie im Artikel zu monatlich enthaltener Speicherkapazität und Kernstunden in GitHub Codespaces.

Melden Sie sich beim GitHub Codespaces-Dashboard (https://github.com/codespaces) an.
Suchen Sie Ihre derzeit ausgeführten Codespaces, die aus dem GitHub-Repository Azure-Samples/azure-search-openai-javascript stammen.
Öffnen Sie das Kontextmenü für den Codespace, und wählen Sie dann Löschen aus.