빠른 시작: AI 채팅에서 이미지 사용

Azure OpenAI Studio를 통해 코드 없는 접근 방식으로 GPT-4 Turbo with Vision 기능 탐색을 시작합니다.

필수 구성 요소

• Azure 구독 체험 계정 만들기
• 원하는 Azure 구독의 Azure OpenAI에 대한 액세스 권한. 현재 이 서비스에 대한 액세스 권한은 애플리케이션에서만 부여됩니다. https://aka.ms/oai/access에서 양식을 작성하여 Azure OpenAI에 대한 액세스를 신청할 수 있습니다. 문제가 있는 경우 이 리포지토리에서 문제를 엽니다.
• GPT-4 Turbo with Vision 모델이 배포된 Azure OpenAI Service 리소스. 사용 가능한 지역은 GPT-4 및 GPT-4 Turbo Preview 모델 가용성을 참조하세요. 리소스 생성에 대한 자세한 내용은 리소스 배포 가이드를 참조하세요.
• Vision 향상(선택 사항): Azure OpenAI 리소스와 동일한 지역의 유료(S1) 계층에 있는 Azure Computer Vision 리소스.

참고 항목

현재 GPT-4 Turbo with Vision 모델에 대한 콘텐츠 필터링을 끄는 것은 지원되지 않습니다.

Azure OpenAI Studio로 이동

Azure OpenAI Studio를 찾아보고 Azure OpenAI 리소스와 연결된 자격 증명으로 로그인합니다. 로그인 워크플로 도중 또는 이후에 적절한 디렉터리, Azure 구독 및 Azure OpenAI 리소스를 선택합니다.

관리에서 배포를 선택하고 모델 이름: "gpt-4" 및 모델 버전 "vision-preview"를 선택하여 GPT-4 Turbo with Vision 배포를 만듭니다. 모델 배포에 대한 자세한 내용은 리소스 배포 가이드를 참조하세요.

플레이그라운드 섹션에서 채팅을 선택합니다.

플레이그라운드

이 페이지에서 모델의 기능을 빠르게 반복하고 실험할 수 있습니다.

도우미 설정, 채팅 세션, 설정 및 패널에 대한 일반적인 도움말은 채팅 빠른 시작을 참조하세요.

채팅 세션을 시작하여 이미지 또는 비디오 분석

이미지 프롬프트

이 채팅 세션에서는 입력한 이미지를 이해하는 데 도움을 주도록 도우미에게 지시합니다.

1. 시작하려면 드롭다운에서 GPT-4 Turbo with Vision 배포를 선택합니다.

2. 도우미 설정 창에서 도우미를 안내하는 시스템 메시지를 제공합니다. 기본 시스템 메시지는 "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 AI 도우미입니다."입니다. 업로드하는 이미지나 시나리오에 맞게 시스템 메시지를 조정할 수 있습니다.

   참고 항목

   모델의 도움이 되지 않는 응답을 방지하기 위해 시스템 메시지를 작업에 맞게 업데이트하는 것이 좋습니다.

3. 변경 내용을 저장하고 시스템 메시지 업데이트를 확인하라는 메시지가 표시되면 계속선택합니다.

4. 채팅 세션 창에서 "이 이미지를 설명하세요."와 같은 텍스트 프롬프트를 입력하고 첨부 파일 단추를 사용하여 이미지를 업로드합니다. 사용 사례에 따라 다른 텍스트 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 그런 다음, 보내기를 선택합니다.

5. 제공된 출력을 관찰합니다. 자세한 내용을 알아보려면 이미지 분석과 관련된 후속 질문을 하는 것이 좋습니다.

이미지 프롬프트 개선 사항

GPT-4 Turbo with Vision은 Azure AI 서비스 맞춤형 개선 사항에 대한 독점적인 액세스를 제공합니다. Azure AI 비전과 결합하면 이미지에 표시되는 텍스트와 개체 위치에 대한 더 자세한 정보를 채팅 모델에 제공하여 채팅 환경을 향상시킵니다.

OCR(광학 인식) 통합을 통해 모델은 밀도가 높은 텍스트, 변환된 이미지 및 숫자가 많은 재무 문서에 대해 더 높은 품질의 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 더 넓은 범위의 언어를 다루고 있습니다.

개체 접지 통합은 처리하는 이미지에서 중요한 요소를 시각적으로 구분하고 강조 표시할 수 있으므로 데이터 분석 및 사용자 상호 작용에 새로운 계층을 제공합니다.

주의

GPT-4 Turbo with Vision에 대한 Azure AI 개선 사항은 핵심 기능과 별도로 요금이 청구됩니다. GPT-4 Turbo with Vision에 대한 각 특정 Azure AI 개선 사항에는 고유한 요금이 있습니다. 자세한 내용은 특별 가격 책정 정보를 참조하세요.

이 채팅 세션에서는 향상된 Vision 모델의 기능을 사용해 봅니다.

1. 시작하려면 드롭다운에서 GPT-4 Turbo with Vision 배포를 선택합니다.

2. 채팅 환경 오른쪽에 있는 구성 탭의 향상된 기능 섹션에서 Vision 옵션을 켭니다.

3. 향상된 Vision API를 사용해 보려면 Computer Vision 리소스를 선택해야 합니다. 리소스를 선택하고 저장합니다.

4. 도우미 설정 창에서 도우미를 안내하는 시스템 메시지를 제공합니다. 기본 시스템 메시지는 "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 AI 도우미입니다."입니다. 업로드하는 이미지나 시나리오에 맞게 시스템 메시지를 조정할 수 있습니다.

   참고 항목

   모델의 도움이 되지 않는 응답을 방지하기 위해 시스템 메시지를 작업에 맞게 업데이트하는 것이 좋습니다.

5. 변경 내용을 저장하고 시스템 메시지 업데이트를 확인하라는 메시지가 표시되면 계속선택합니다.

6. 채팅 세션 창에서 "이 이미지를 설명하세요."와 같은 텍스트 프롬프트를 입력하고 첨부 파일 단추를 사용하여 이미지를 업로드합니다. 사용 사례에 따라 다른 텍스트 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 그런 다음, 보내기를 선택합니다.

7. 이미지에 보이는 텍스트와 개체 위치에 대한 자세한 정보가 포함된 응답을 받게 됩니다. 자세한 내용을 알아보려면 이미지 분석과 관련된 후속 질문을 하는 것이 좋습니다.

비디오 프롬프트 개선 사항

GPT-4 Turbo with Vision은 Azure AI 서비스 맞춤형 개선 사항에 대한 독점적인 액세스를 제공합니다. 동영상 프롬프트 통합은 Azure AI 비전 동영상 검색을 사용하여 동영상에서 프레임 집합을 샘플링하고 동영상에서 음성 스크립트를 만듭니다. 이를 통해 AI 모델은 동영상 콘텐츠에 대한 요약과 답변을 제공할 수 있습니다.

주의

GPT-4 Turbo with Vision에 대한 Azure AI 개선 사항은 핵심 기능과 별도로 요금이 청구됩니다. GPT-4 Turbo with Vision에 대한 각 특정 Azure AI 개선 사항에는 고유한 요금이 있습니다. 자세한 내용은 특별 가격 책정 정보를 참조하세요.

1. 시작하려면 드롭다운에서 GPT-4 Turbo with Vision 배포를 선택합니다.

2. 채팅 환경 오른쪽에 있는 구성 탭의 향상된 기능 섹션에서 Vision 옵션을 켭니다.

3. 향상된 Vision API를 사용해 보려면 Computer Vision 리소스를 선택해야 합니다. 리소스를 선택하고 저장합니다.

4. 도우미 설정 창에서 도우미를 안내하는 시스템 메시지를 제공합니다. 기본 시스템 메시지는 "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 AI 도우미입니다."입니다. 업로드하는 비디오 또는 시나리오에 맞게 시스템 메시지를 조정할 수 있습니다.

   참고 항목

   모델의 도움이 되지 않는 응답을 방지하기 위해 시스템 메시지를 작업에 맞게 업데이트하는 것이 좋습니다.

5. 변경 내용을 저장하고 시스템 메시지 업데이트를 확인하라는 메시지가 표시되면 계속선택합니다.

6. 채팅 세션 창에서 비디오에 대해 다음과 같이 질문을 입력합니다. "이 비디오를 자세히 설명하세요. 브랜드, 기술 및 사람에 중점을 두세요." 사용 사례에 따라 다른 텍스트 프롬프트를 사용할 수 있습니다. 첨부 파일 단추를 사용하여 비디오를 업로드한 다음 보내기를 선택합니다.

   참고 항목

   현재 채팅 플레이그라운드는 3분 미만의 비디오만 지원합니다.

7. 비디오를 설명하는 응답을 받게 됩니다. 자세한 내용을 알아보려면 비디오 분석과 관련된 후속 질문을 하는 것이 좋습니다.

리소스 정리

Azure OpenAI 리소스를 정리하고 제거하려면 리소스 또는 리소스 그룹을 삭제하면 됩니다. 리소스 그룹을 삭제하면 해당 리소스 그룹에 연결된 다른 모든 리소스가 함께 삭제됩니다.

• Azure Portal
• Azure CLI

이 문서를 통해 Azure OpenAI REST API를 사용하여 GPT-4 Turbo with Vision 모델을 배포하고 사용하기 시작합니다.

필수 구성 요소

• Azure 구독 체험 계정 만들기
• 원하는 Azure 구독의 Azure OpenAI에 대한 액세스 권한. 현재 이 서비스에 대한 액세스 권한은 애플리케이션에서만 부여됩니다. https://aka.ms/oai/access에서 양식을 작성하여 Azure OpenAI에 대한 액세스를 신청할 수 있습니다. 문제가 있는 경우 이 리포지토리에서 문제를 엽니다.
• Python 3.8 이상 버전
• 다음 Python 라이브러리: requests, json
• GPT-4 Turbo with Vision 모델이 배포된 Azure OpenAI Service 리소스. 사용 가능한 지역은 GPT-4 및 GPT-4 Turbo Preview 모델 가용성을 참조하세요. 리소스 생성에 대한 자세한 내용은 리소스 배포 가이드를 참조하세요.
• Vision 향상(선택 사항): Azure OpenAI 리소스와 동일한 지역의 유료(S1) 계층에 있는 Azure Computer Vision 리소스.

참고 항목

현재 GPT-4 Turbo with Vision 모델에 대한 콘텐츠 필터링을 끄는 것은 지원되지 않습니다.

키 및 엔드포인트 검색

Azure OpenAI API를 성공적으로 호출하려면 Azure OpenAI 리소스에 대한 다음 정보가 필요합니다.

변수	속성	값
엔드포인트	api_base	엔드포인트 값은 Azure Portal에서 리소스에 대한 키 및 엔드포인트 아래에 있습니다. 또는 Azure OpenAI Studio>플레이그라운드>코드 보기에서 값을 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/입니다.
Key	api_key	키 값도 Azure Portal에서 리소스에 대한 키 및 엔드포인트 아래에 있습니다. Azure는 리소스에 대해 두 개의 키를 생성합니다. 둘 중 하나의 값을 사용할 수 있습니다.

Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 탐색 창의 리소스 관리 아래에서 키 및 엔드포인트를 선택합니다. 엔드포인트 값과 액세스 키 값을 복사합니다. 키 1 또는 키 2 값을 사용할 수 있습니다. 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 순환하고 다시 생성할 수 있습니다.

새 Python 애플리케이션 만들기

quickstart.py라는 새 Python 파일을 만듭니다. 선호하는 편집기 또는 IDE에서 새 파일을 엽니다.

이미지 프롬프트

1. quickstart.py의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   # Packages required:
   import requests 
   import json 
   
   api_base = '<your_azure_openai_endpoint>' 
   deployment_name = '<your_deployment_name>'
   API_KEY = '<your_azure_openai_key>'
   
   base_url = f"{api_base}openai/deployments/{deployment_name}" 
   headers = {   
       "Content-Type": "application/json",   
       "api-key": API_KEY 
   } 
   
   # Prepare endpoint, headers, and request body 
   endpoint = f"{base_url}/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview" 
   data = { 
       "messages": [ 
           { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, 
           { "role": "user", "content": [  
               { 
                   "type": "text", 
                   "text": "Describe this picture:" 
               },
               { 
                   "type": "image_url",
                   "image_url": {
                       "url": "<image URL>"
                   }
               }
           ] } 
       ], 
       "max_tokens": 2000 
   }   
   
   # Make the API call   
   response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json.dumps(data))   
   
   print(f"Status Code: {response.status_code}")   
   print(response.text)
   

2. 다음과 같이 변경합니다.

   1. 해당 필드에 엔드포인트 URL 및 키를 입력합니다.

   2. 적절한 필드에 GPT-4 Turbo with Vision 배포 이름을 입력합니다.

   3. "image" 필드의 값을 이미지의 URL로 변경합니다.

      팁

      URL 대신 Base 64로 인코딩된 이미지 데이터를 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드를 참조하세요.

3. python 명령을 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.

   python quickstart.py
   

이미지 프롬프트 개선 사항

GPT-4 Turbo with Vision은 Azure AI 서비스 맞춤형 개선 사항에 대한 독점적인 액세스를 제공합니다. Azure AI 비전과 결합하면 이미지에 표시되는 텍스트와 개체 위치에 대한 더 자세한 정보를 채팅 모델에 제공하여 채팅 환경을 향상시킵니다.

OCR(광학 인식) 통합을 통해 모델은 밀도가 높은 텍스트, 변환된 이미지 및 숫자가 많은 재무 문서에 대해 더 높은 품질의 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 더 넓은 범위의 언어를 다루고 있습니다.

개체 접지 통합은 처리하는 이미지에서 중요한 요소를 시각적으로 구분하고 강조 표시할 수 있으므로 데이터 분석 및 사용자 상호 작용에 새로운 계층을 제공합니다.

주의

GPT-4 Turbo with Vision에 대한 Azure AI 개선 사항은 핵심 기능과 별도로 요금이 청구됩니다. GPT-4 Turbo with Vision에 대한 각 특정 Azure AI 개선 사항에는 고유한 요금이 있습니다. 자세한 내용은 특별 가격 책정 정보를 참조하세요.

1. quickstart.py의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   # Packages required:
   import requests 
   import json 
   
   api_base = '<your_azure_openai_endpoint>' 
   deployment_name = '<your_deployment_name>'
   API_KEY = '<your_azure_openai_key>'
   
   base_url = f"{api_base}openai/deployments/{deployment_name}" 
   headers = {   
       "Content-Type": "application/json",   
       "api-key": API_KEY 
   } 
   
   # Prepare endpoint, headers, and request body 
   endpoint = f"{base_url}/extensions/chat/completions?api-version=2023-12-01-preview" 
   data = {
       "model": "gpt-4-vision-preview",
       "enhancements": {
           "ocr": {
             "enabled": True
           },
           "grounding": {
             "enabled": True
           }
       },
       "dataSources": [
       {
           "type": "AzureComputerVision",
           "parameters": {
               "endpoint": "<your_computer_vision_endpoint>",
               "key": "<your_computer_vision_key>"
           }
       }],
       "messages": [ 
           { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." }, 
           { "role": "user", 
           "content": [  
               { 
                   "type": "text", 
                   "text": "Describe this picture:" 
               },
               { 
                   "type": "image_url", 
                   "image_url": {
                       "url" : "<image URL>"
                   }
               }
           ]} 
       ], 
       "max_tokens": 2000 
   }   
   
   # Make the API call   
   response = requests.post(endpoint, headers=headers, data=json.dumps(data))   
   
   print(f"Status Code: {response.status_code}")   
   print(response.text)
   

2. 다음과 같이 변경합니다.

   1. 적절한 필드에 GPT-4 Turbo with Vision 배포 이름을 입력합니다.
   2. 적절한 필드에 Computer Vision 엔드포인트 URL 및 키를 입력합니다.
   3. "image" 필드의 값을 이미지의 URL로 변경합니다.

      팁

      URL 대신 Base 64로 인코딩된 이미지 데이터를 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드를 참조하세요.

3. python 명령을 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.

   python quickstart.py
   

비디오 프롬프트 개선 사항

비디오 프롬프트 통합은 이 빠른 시작의 범위를 벗어났습니다. 프로그래밍 방식으로 채팅 완료 시 비디오 프롬프트를 설정하는 방법에 대한 자세한 지침은 GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드를 참조하세요.

리소스 정리

Azure OpenAI 리소스를 정리하고 제거하려면 리소스 또는 리소스 그룹을 삭제하면 됩니다. 리소스 그룹을 삭제하면 해당 리소스 그룹에 연결된 다른 모든 리소스가 함께 삭제됩니다.

• Azure Portal
• Azure CLI

이 문서를 통해 Azure OpenAI Python SDK를 사용하여 GPT-4 Turbo with Vision 모델을 배포하고 사용하기 시작합니다.

라이브러리 소스 코드 | 패키지(PyPi) |

필수 구성 요소

• Azure 구독 체험 계정 만들기
• 원하는 Azure 구독의 Azure OpenAI에 대한 액세스 권한. 현재 이 서비스에 대한 액세스 권한은 애플리케이션에서만 부여됩니다. https://aka.ms/oai/access에서 양식을 작성하여 Azure OpenAI에 대한 액세스를 신청할 수 있습니다. 문제가 있는 경우 이 리포지토리에서 문제를 엽니다.
• Python 3.8 이상 버전
• 다음 Python 라이브러리: os
• GPT-4 Turbo with Vision 모델이 배포된 Azure OpenAI Service 리소스. 사용 가능한 지역은 GPT-4 및 GPT-4 Turbo Preview 모델 가용성을 참조하세요. 리소스 생성에 대한 자세한 내용은 리소스 배포 가이드를 참조하세요.
• Vision 향상(선택 사항): Azure OpenAI 리소스와 동일한 지역의 유료(S1) 계층에 있는 Azure Computer Vision 리소스.

설정

다음을 사용하여 OpenAI Python 클라이언트 라이브러리를 설치합니다.

pip install openai

참고 항목

이 라이브러리는 OpenAI에서 유지 관리되며 현재 미리 보기 상태입니다. 라이브러리에 대한 최신 업데이트를 추적하려면 릴리스 기록 또는 version.py 커밋 기록을 참조하세요.

키 및 엔드포인트 검색

Azure OpenAI에 대해 성공적으로 호출하려면 엔드포인트와 키가 필요합니다.

변수 이름	값
ENDPOINT	이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. 또는 Azure OpenAI Studio>플레이그라운드>코드 보기에서 값을 찾을 수 있습니다. 예제 엔드포인트는 https://docs-test-001.openai.azure.com/입니다.
API-KEY	이 값은 Azure Portal에서 리소스를 검사할 때 키 및 엔드포인트 섹션에서 찾을 수 있습니다. KEY1 또는 KEY2를 사용할 수 있습니다.

Azure Portal에서 해당 리소스로 이동합니다. 키 및 엔드포인트 섹션은 리소스 관리 섹션에서 찾을 수 있습니다. 엔드포인트 및 액세스 키를 복사합니다. API 호출을 인증하는 데 모두 필요합니다. KEY1 또는 KEY2를 사용할 수 있습니다. 항상 두 개의 키를 사용하면 서비스 중단 없이 키를 안전하게 회전하고 다시 생성할 수 있습니다.

환경 변수

키 및 엔드포인트에 대한 영구 환경 변수를 만들고 할당합니다.

명령줄

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE" 

PowerShell

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_API_KEY', 'REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE', 'User')
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable('AZURE_OPENAI_ENDPOINT', 'REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE', 'User')

Bash

export AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

새 Python 애플리케이션 만들기

quickstart.py라는 새 Python 파일을 만듭니다. 선호하는 편집기 또는 IDE에서 새 파일을 엽니다.

이미지 프롬프트

1. quickstart.py의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   from openai import AzureOpenAI
   
   api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
   api_key= os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
   deployment_name = '<your_deployment_name>'
   api_version = '2023-12-01-preview' # this might change in the future
   
   client = AzureOpenAI(
       api_key=api_key,  
       api_version=api_version,
       base_url=f"{api_base}/openai/deployments/{deployment_name}"
   )
   
   response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=[
           { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
           { "role": "user", "content": [  
               { 
                   "type": "text", 
                   "text": "Describe this picture:" 
               },
               { 
                   "type": "image_url",
                   "image_url": {
                       "url": "<image URL>"
                   }
               }
           ] } 
       ],
       max_tokens=2000 
   )
   
   print(response)
   

2. 다음과 같이 변경합니다.

   1. 적절한 필드에 GPT-4 Turbo with Vision 배포 이름을 입력합니다.
   2. "url" 필드의 값을 이미지의 URL로 변경합니다.

      팁

      URL 대신 Base 64로 인코딩된 이미지 데이터를 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드를 참조하세요.

3. python 명령을 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.

   python quickstart.py
   

이미지 프롬프트 개선 사항

GPT-4 Turbo with Vision은 Azure AI 서비스 맞춤형 개선 사항에 대한 독점적인 액세스를 제공합니다. Azure AI 비전과 결합하면 이미지에 표시되는 텍스트와 개체 위치에 대한 더 자세한 정보를 채팅 모델에 제공하여 채팅 환경을 향상시킵니다.

OCR(광학 인식) 통합을 통해 모델은 밀도가 높은 텍스트, 변환된 이미지 및 숫자가 많은 재무 문서에 대해 더 높은 품질의 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 더 넓은 범위의 언어를 다루고 있습니다.

개체 접지 통합은 처리하는 이미지에서 중요한 요소를 시각적으로 구분하고 강조 표시할 수 있으므로 데이터 분석 및 사용자 상호 작용에 새로운 계층을 제공합니다.

주의

GPT-4 Turbo with Vision에 대한 Azure AI 개선 사항은 핵심 기능과 별도로 요금이 청구됩니다. GPT-4 Turbo with Vision에 대한 각 특정 Azure AI 개선 사항에는 고유한 요금이 있습니다. 자세한 내용은 특별 가격 책정 정보를 참조하세요.

1. quickstart.py의 내용을 다음 코드로 바꿉니다.

   from openai import AzureOpenAI
   
   api_base = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
   api_key= os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
   deployment_name = '<your_deployment_name>'
   api_version = '2023-12-01-preview' # this might change in the future
   
   client = AzureOpenAI(
       api_key=api_key,  
       api_version=api_version,
       base_url=f"{api_base}/openai/deployments/{deployment_name}/extensions",
   )
   
   response = client.chat.completions.create(
       model=deployment_name,
       messages=[
           { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
           { "role": "user", "content": [  
               { 
                   "type": "text", 
                   "text": "Describe this picture:" 
               },
               { 
                   "type": "image_url",
                   "image_url": {
                       "url": "<image URL>"
                   }
               }
           ] } 
       ],
       extra_body={
           "dataSources": [
               {
                   "type": "AzureComputerVision",
                   "parameters": {
                       "endpoint": "<your_computer_vision_endpoint>",
                       "key": "<your_computer_vision_key>"
                   }
               }],
           "enhancements": {
               "ocr": {
                   "enabled": True
               },
               "grounding": {
                   "enabled": True
               }
           }
       },
       max_tokens=2000
   )
   
   print(response)
   

2. 다음과 같이 변경합니다.

   1. 적절한 필드에 GPT-4 Turbo with Vision 배포 이름을 입력합니다.
   2. 적절한 필드에 Computer Vision 엔드포인트 URL 및 키를 입력합니다.
   3. "url" 필드의 값을 이미지의 URL로 변경합니다.

      팁

      URL 대신 Base 64로 인코딩된 이미지 데이터를 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드를 참조하세요.

3. python 명령을 사용하여 애플리케이션을 실행합니다.

   python quickstart.py
   

비디오 프롬프트 개선 사항

비디오 프롬프트 통합은 이 빠른 시작의 범위를 벗어났습니다. 프로그래밍 방식으로 채팅 완료 시 비디오 프롬프트를 설정하는 방법에 대한 자세한 지침은 GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드를 참조하세요.

리소스 정리

Azure OpenAI 리소스를 정리하고 제거하려면 리소스 또는 리소스 그룹을 삭제하면 됩니다. 리소스 그룹을 삭제하면 해당 리소스 그룹에 연결된 다른 모든 리소스가 함께 삭제됩니다.

• Azure Portal
• Azure CLI

다음 단계

• GPT-4 Turbo with Vision 방법 가이드에서 이러한 API에 대해 자세히 알아보세요.
• GPT-4 Turbo with Vision FAQ(질문과 대답)
• GPT-4 Turbo with Vision API 참조