Megosztás a következőn keresztül:


Rövid útmutató: Az Azure OpenAI integrálása

Feljegyzés

Az Alapszintű, a Standard és a Nagyvállalati csomag 2025. március közepétől megszűnik, 3 éves nyugdíjazási időszakkal. Javasoljuk, hogy váltson az Azure Container Appsre. További információkért lásd az Azure Spring Apps kivonási bejelentését.

A standard felhasználás és a dedikált csomag 2024. szeptember 30-tól megszűnik, hat hónap után pedig teljes leállítással. Javasoljuk, hogy váltson az Azure Container Appsre. További információ: Azure Spring Apps Standard-használat migrálása és dedikált csomag az Azure Container Appsbe.

Ez a cikk a következőre vonatkozik:❌ Basic/Standard ✔️ Enterprise

Ez a rövid útmutató bemutatja, hogyan integrálhatja az Azure OpenAI-t az Azure Spring Apps Enterprise-csomagban üzembe helyezett alkalmazásokkal.

Az Azure OpenAI lehetővé teszi az alkalmazások számára, hogy kihasználhassák a nagy léptékű, generatív AI-modellek előnyeit a nyelv és a kód alapos ismerete mellett, hogy új érvelési és szövegértési képességeket tegyenek lehetővé.

Az alábbi videó bemutatja, hogyan használja az Azure Spring Apps az Azure OpenAI-t intelligens alkalmazások létrehozásához:


Előfeltételek

Azure OpenAI kiépítése

Ha AI-t szeretne hozzáadni az alkalmazáshoz, hozzon létre egy Azure OpenAI-fiókot, és helyezzen üzembe nyelvi modelleket. Az alábbi lépések bemutatják, hogyan építhet ki Egy Azure OpenAI-fiókot, és hogyan helyezhet üzembe nyelvi modelleket az Azure CLI használatával:

  1. Azure OpenAI-fiók létrehozásához használja a következő parancsot:

    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. Az alábbi parancsokkal hozhatja létre a modell üzembe helyezését az Azure OpenAI-szolgáltatáspéldányban text-embedding-ada-002 és gpt-35-turbo-16k -példányban:

    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
    

Az Assist Service üzembe helyezése az Azure Spring Appsben

Az alábbi lépésekkel hozhatja létre, konfigurálhatja és helyezheti üzembe az Assist Service-alkalmazást az Azure Spring Appsben.

  1. Az új AI-szolgáltatás létrehozásához használja a következő parancsot: 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
    
  2. Az alábbi paranccsal konfigurálhatja a Spring Cloud Gatewayt az Assist Service útvonalával:

    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. Az alábbi paranccsal kérje le az Azure OpenAI szolgáltatás REST API-végpontjának alap URL-címét:

    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. Az elsődleges API-kulcs lekéréséhez használja a következő parancsot:

    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. Az Assist Service-alkalmazás üzembe helyezéséhez használja a következő parancsot:

    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. Most tesztelje a Fitness Store alkalmazást a böngészőben. Válassza az ASK TO FITASSIST lehetőséget az Assist Service alkalmazással való konvertálásához.

    Képernyőkép az ASK TO FITASSIST gombról.

  7. A FitAssistben írja be , hogy szükségem van egy kerékpárra az ingázáshoz, hogy működjön , és figyelje meg az Assist Service alkalmazás által létrehozott kimenetet:

    Képernyőkép a

Az erőforrások eltávolítása

Ha további rövid útmutatókkal és oktatóanyagokkal szeretne dolgozni, érdemes lehet ezeket az erőforrásokat a helyén hagyni. Ha már nincs rá szükség, törölje az erőforráscsoportot, amely törli az erőforráscsoport erőforrásait. Ha törölni szeretné az erőforráscsoportot az Azure CLI használatával, használja a következő parancsokat:

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

Következő lépések

Folytassa az alábbi rövid útmutatók bármelyikével: