Inicio rápido: Integración de Azure OpenAI

Artículo
02/02/2024

Nota:

Azure Spring Apps es el nuevo nombre del servicio Azure Spring Cloud. Aunque el servicio tiene un nuevo nombre, verá el nombre antiguo en algunos lugares durante un tiempo mientras trabajamos para actualizar recursos, como capturas de pantalla, vídeos y diagramas.

Este artículo se aplica a:❌ Básico o Estándar ✔️ Enterprise

En este inicio rápido se muestra cómo integrar Azure OpenAI con aplicaciones implementadas en el plan Enterprise de Azure Spring Apps.

Azure OpenAI permite a las aplicaciones aprovechar las ventajas de los modelos de IA generativos a gran escala con conocimientos profundos del lenguaje y el código para habilitar nuevas funcionalidades de razonamiento y comprensión.

En el vídeo siguiente se muestra cómo Azure Spring Apps usa Azure OpenAI para crear aplicaciones inteligentes:

Requisitos previos

Una cuenta de Azure con una suscripción activa. Cree una cuenta gratuita.
Acceso concedido a Azure OpenAI. Para más información, consulte Solicitud de acceso al servicio Azure OpenAI.
Comprenda y cumpla la sección Requisitos del plan Enterprise en Azure Marketplace.
La versión 2.45.0 o superior de la CLI de Azure.
Git.
jq
La extensión del plan Enterprise de Azure Spring Apps. Use el siguiente comando para eliminar las versiones anteriores e instalar la extensión del plan Enterprise más reciente. Si ya ha instalado la extensión spring-cloud, desinstálela para evitar errores de coincidencia de la configuración y la versión.
```
az extension add --upgrade --name spring
az extension remove --name spring-cloud
```
Complete los pasos de Compilación e implementación de aplicaciones en Azure Spring Apps con el nivel Enterprise.

Aprovisionamiento de Azure OpenAI

Para agregar inteligencia artificial a la aplicación, cree una cuenta de Azure OpenAI e implemente modelos de lenguaje. En los pasos siguientes se describe cómo aprovisionar una cuenta de Azure OpenAI e implementar modelos de lenguaje mediante la CLI de Azure:

Use el comando siguiente para crear una cuenta de Azure OpenAI:

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>

Use los comandos siguientes para crear las implementaciones del modelo para text-embedding-ada-002 y gpt-35-turbo-16k en la instancia del servicio Azure OpenAI:

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

Implementación del servicio Assist en Azure Spring Apps

Siga estos pasos para crear, configurar e implementar la aplicación Assist Service en Azure Spring Apps.

Use el siguiente comando para crear el nuevo servicio de IA, assist-service:

az spring app create \
    --resource-group <resource-group-name> \
    --name assist-service \
    --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
    --instance-count 1 \
    --memory 1Gi

Use el siguiente comando para configurar Spring Cloud Gateway con la ruta de Assist Service:

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

Use el siguiente comando para recuperar la dirección URL base del punto de conexión de la API REST para el servicio Azure OpenAI:

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=$(az cognitiveservices account show \
    --name <open-ai-service-name> \
    --resource-group <resource-group-name> \
    | jq -r .properties.endpoint)

Use el siguiente comando para recuperar la clave de API principal:

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=$(az cognitiveservices account keys list \
    --name <open-ai-service-name> \
    --resource-group <resource-group-name> \
    | jq -r .key1)

Use el siguiente comando para implementar la aplicación Assist Service:

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

Ahora, pruebe la aplicación Fitness Store en el explorador. Seleccione ASK TO FITASSIST para conversar con la aplicación Assist Service.
En FitAssist, escriba Necesito una bicicleta para trabajar y observe la salida generada por la aplicación de Assist Service:

Limpieza de recursos

Si planea seguir trabajando en otros inicios rápidos y tutoriales, considere la posibilidad de dejar estos recursos activos. Cuando ya no lo necesite, elimine el grupo de recursos, que elimina los recursos que contiene. Para eliminar el grupo de recursos mediante la CLI de Azure, use estos comandos:

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

Pasos siguientes

Continúe con cualquiera de los siguientes artículos de inicio rápido opcionales:

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