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Schnellstart: Integrieren von Azure OpenAI

Hinweis

Azure Spring Apps ist der neue Name für den Azure Spring Cloud-Dienst. Obwohl der Dienst umbenannt wurde, wird der alte Name noch an einigen Stellen verwendet, solange wir Ressourcen wie Screenshots, Videos und Diagramme aktualisieren.

Dieser Artikel gilt für:❌ Basic/Standard ✔️ Enterprise

In diesem Schnellstart wird beschrieben, wie Sie Azure OpenAI in Anwendungen integrieren, die im Azure Spring Apps Enterprise-Plan bereitgestellt werden.

Mithilfe von Azure OpenAI können Ihre Anwendungen große generative KI-Modelle (künstliche Intelligenz) mit tiefem Verständnis von Sprache und Code nutzen, um neue Funktionen für Erläuterung und Verständnis zu ermöglichen.

Das folgende Video zeigt, wie Azure Spring Apps Azure OpenAI zum Erstellen intelligenter Anwendungen verwendet:


Voraussetzungen

Bereitstellen von Azure OpenAI

Um der Anwendung KI hinzuzufügen, erstellen Sie ein Azure OpenAI-Konto und stellen Sie Sprachmodelle bereit. Die folgenden Schritte beschreiben, wie Sie mithilfe der Azure-Befehlszeilenschnittstelle (Command Line Interface, CLI) ein Azure OpenAI-Konto und Sprachmodelle bereitstellen:

  1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um ein Azure OpenAI-Konto zu erstellen:

    az cognitiveservices account create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name <open-ai-service-name> \
        --location <region> \
        --kind OpenAI \
        --sku s0 \
        --custom-domain <open-ai-service-name>   
    
  2. Verwenden Sie die folgenden Befehle, um die Modellimplementierungen für text-embedding-ada-002 und gpt-35-turbo-16k in Ihrer Azure OpenAI-Dienstinstanz zu erstellen:

    az cognitiveservices account deployment create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name <open-ai-service-name> \
        --deployment-name text-embedding-ada-002 \
        --model-name text-embedding-ada-002 \
        --model-version "2"  \
        --model-format OpenAI \
        --sku-name "Standard" \
        --sku-capacity 1
    
    az cognitiveservices account deployment create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name <open-ai-service-name> \
        --deployment-name gpt-35-turbo-16k \
        --model-name gpt-35-turbo-16k \
        --model-version "0613"  \
        --model-format OpenAI \
        --sku-name "Standard" \
        --sku-capacity 1
    

Bereitstellen von Assist Service in Azure Spring Apps

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Anwendung Assist Service in Azure Spring Apps bereitzustellen.

  1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den neuen KI-Dienst assist-service zu erstellen:

    az spring app create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name assist-service \
        --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
        --instance-count 1 \
        --memory 1Gi
    
  2. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Spring Cloud Gateway mit der Assist Service-Route zu konfigurieren:

    az spring gateway route-config create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
        --name assist-routes \
        --app-name assist-service \
        --routes-file azure-spring-apps-enterprise/resources/json/routes/assist-service.json
    
  3. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Basis-URL des REST-API-Endpunkts für den Azure OpenAI-Dienst abzurufen:

    export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=$(az cognitiveservices account show \
        --name <open-ai-service-name> \
        --resource-group <resource-group-name> \
        | jq -r .properties.endpoint)
    
  4. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um den primären API-Schlüssel abzurufen:

    export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=$(az cognitiveservices account keys list \
        --name <open-ai-service-name> \
        --resource-group <resource-group-name> \
        | jq -r .key1)
    
  5. Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Anwendung Assist Service bereitzustellen:

    az spring app deploy 
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name assist-service \
        --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
        --source-path apps/acme-assist \
        --build-env BP_JVM_VERSION=17 \
        --env \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=${SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT} \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=${SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY} \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL=gpt-35-turbo-16k \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_EMBEDDINGMODEL=text-embedding-ada-002
    
  6. Testen Sie nun die Anwendung Fitness Store im Browser. Wählen Sie ASK TO FITASSIST aus, um eine Unterhaltung mit der Anwendung Assist Service zu führen.

    Screenshot that shows the ASK TO FITASSIST button.

  7. Geben Sie in FitAssist den Satz I need a bike for a commute to work ein, und beobachten Sie die Ausgabe, die von der Anwendung Assist Service generiert wurde:

    Screenshot that shows the 'I need a bike for a commute to work' query and the response from the Fitness Store assistant.

Bereinigen von Ressourcen

Falls Sie mit weiteren Schnellstartanleitungen und Tutorials fortfahren möchten, sollten Sie die Ressourcen nicht bereinigen. Wenn Sie die Ressourcen nicht mehr benötigen, löschen Sie die Ressourcengruppe. Dadurch werden die Ressourcen in der Ressourcengruppe gelöscht. Wenn Sie die Ressourcengruppe mithilfe der Azure CLI löschen möchten, verwenden Sie die folgenden Befehle:

echo "Enter the Resource Group name:" &&
read resourceGroupName &&
az group delete --name $resourceGroupName &&
echo "Press [ENTER] to continue ..."

Nächste Schritte

Fahren Sie mit einer der folgenden optionalen Schnellstartanleitungen fort: