Guida introduttiva: Integrare Azure OpenAI

Articolo
02/03/2024

Nota

Azure Spring Apps è il nuovo nome del servizio Azure Spring Cloud. Anche se il servizio ha un nuovo nome, il nome precedente verrà visualizzato in alcune posizioni per un po' mentre si lavora per aggiornare gli asset, ad esempio screenshot, video e diagrammi.

Questo articolo si applica a:❌ Basic/Standard ✔️ Enterprise

Questa guida introduttiva illustra come integrare Azure OpenAI con le applicazioni distribuite nel piano Enterprise di Azure Spring Apps.

Azure OpenAI consente alle applicazioni di sfruttare i modelli di intelligenza artificiale su larga scala e generativi con conoscenze approfondite del linguaggio e del codice per consentire nuove funzionalità di ragionamento e comprensione.

Il video seguente illustra come Azure Spring Apps usa Azure OpenAI per creare applicazioni intelligenti:

Prerequisiti

Un account Azure con una sottoscrizione attiva. Creare un account gratuitamente.
Accesso concesso ad Azure OpenAI. Per altre informazioni, vedere Richiedere l'accesso al servizio OpenAI di Azure.
Comprendere e soddisfare la sezione Requisiti del piano Enterprise in Azure Marketplace.
Interfaccia della riga di comando di Azure versione 2.45.0 o successiva.
Git.
jq
Estensione del piano Enterprise di Azure Spring Apps. Usare il comando seguente per rimuovere le versioni precedenti e installare l'estensione del piano Enterprise più recente. Se l'estensione spring-cloud è stata installata in precedenza, disinstallarla per evitare la mancata corrispondenza della configurazione e della versione.
```
az extension add --upgrade --name spring
az extension remove --name spring-cloud
```
Completare i passaggi descritti in Compilare e distribuire app in Azure Spring Apps usando il piano Enterprise.

Effettuare il provisioning di Azure OpenAI

Per aggiungere intelligenza artificiale all'applicazione, creare un account OpenAI di Azure e distribuire modelli linguistici. I passaggi seguenti descrivono come effettuare il provisioning di un account OpenAI di Azure e distribuire modelli linguistici usando l'interfaccia della riga di comando di Azure:

Usare il comando seguente per creare un account 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>

Usare i comandi seguenti per creare le distribuzioni del modello per text-embedding-ada-002 e gpt-35-turbo-16k nell'istanza del servizio 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

Distribuire il servizio Assist in App Spring di Azure

Usare la procedura seguente per creare, configurare e distribuire l'applicazione Assist Service in Azure Spring Apps.

Usare il comando seguente per creare il nuovo servizio di intelligenza artificiale: 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

Usare il comando seguente per configurare Spring Cloud Gateway con la route del servizio Assist:

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

Usare il comando seguente per recuperare l'URL di base dell'endpoint dell'API REST per il servizio 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)

Usare il comando seguente per recuperare la chiave API primaria:

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

Usare il comando seguente per distribuire l'applicazione 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

Testare ora l'applicazione Fitness Store nel browser. Selezionare ASK TO FITASSIST per conversare con l'applicazione Assist Service.
In FitAssist immettere Ho bisogno di una bicicletta per un commutatore per lavorare e osservare l'output generato dall'applicazione assist service:

Pulire le risorse

Se si prevede di usare le guide di avvio rapido e le esercitazioni successive, è consigliabile non cancellare le risorse create. Quando non è più necessario, eliminare il gruppo di risorse per eliminare tutte le risorse contenute al suo interno. Per eliminare il gruppo di risorse usando l'interfaccia della riga di comando di Azure, usare i comandi seguenti:

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

Passaggi successivi

Continuare con uno degli argomenti di avvio rapido facoltativi seguenti:

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