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Início Rápido: Use imagens em seus chats de IA

  • Artigo

Começar a usar o GPT-4 Turbo com imagens e o Serviço OpenAI do Azure.

Observação

Escolha do modelo

Os modelos mais recentes compatíveis com a pesquisa visual são gpt-4o e gpt-4o mini. Essas opções estão em visualização pública. O modelo mais recente em disponibilidade geral é o gpt-4 versão turbo-2024-04-09.

Comece a explorar as capacidades do GPT-4 Turbo com Visão com uma abordagem sem código por meio do Estúdio do OpenAI do Azure.

Pré-requisitos

Observação

Atualmente, não há suporte para desativar a filtragem de conteúdo para o modelo GPT-4 Turbo com Visão.

Vá para o Estúdio OpenAI do Azure

Navegue até o Estúdio do OpenAI do Azure em e entre com as credenciais associadas ao seu recurso do OpenAI do Azure. Durante o fluxo de trabalho de entrada, selecione o diretório apropriado, a assinatura do Azure e o recurso OpenAI do Azure.

Em Gerenciamento, selecione Implantações e Criar uma implantação GPT-4 Turbo com Visão selecionando o nome do modelo: “gpt-4” e a versão do modelo “vision-preview”. Para obter mais informações sobre a implantação do modelo, consulte o Guia de implantação de recursos.

Na seção Playground, selecione Chat.

Playground

A partir dessa página, você pode iterar e experimentar rapidamente as capacidades do modelo.

Para obter ajuda geral com o assistente de configuração, sessões de chat, configurações e painéis, consulte o Início rápido com chat.

Iniciar uma sessão de chat para analisar imagens ou vídeos

Nesta sessão de chat, você está instruindo o assistente a ajudar no reconhecimento das imagens que você insere.

  1. Para começar, selecione sua implantação do GPT-4 Turbo com Visão no menu suspenso.

  2. No painel Configuração do Assistente, forneça uma Mensagem do Sistema para guiar o assistente. A mensagem padrão do sistema é: "Você é um assistente de IA que ajuda as pessoas a encontrar informações". Você pode adaptar a Mensagem do Sistema à imagem ou ao cenário que está sendo carregado.

    Observação

    É recomendável atualizar a Mensagem do Sistema para ser específica para a tarefa, a fim de evitar respostas inúteis do modelo.

  3. Salve suas alterações e, quando solicitado a confirmar a atualização da mensagem do sistema, selecione Continuar.

  4. No painel Sessão de chat, insira uma solicitação de mensagem de texto como “Descreva esta imagem” e carregue uma imagem com o botão anexar. Você pode usar uma solicitação de mensagem de texto diferente para seu caso de uso. Em seguida, selecione Enviar.

  5. Observe a saída fornecida. Considere fazer perguntas de acompanhamento relacionadas à análise de sua imagem para saber mais.

Captura de tela do playground de chat do OpenAI Studio.

Limpar os recursos

Caso queria limpar e remover um recurso do OpenAI do Azure, é possível excluir o recurso ou o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Use este artigo para começar a usar as APIs REST do OpenAI do Azure para implantar e usar o modelo GPT-4 Turbo com Visão.

Pré-requisitos

Observação

Atualmente, não há suporte para desativar a filtragem de conteúdo para o modelo GPT-4 Turbo com Visão.

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para chamar com êxito as APIs do OpenAI do Azure, você precisa das seguintes informações sobre seu recurso do OpenAI do Azure:

Variável Nome Valor
Ponto de extremidade api_base O valor do ponto de extremidade está localizado em Chaves e Ponto de Extremidade para o seu recurso no portal do Azure. Você também pode encontrar o ponto de extremidade na página Implantações no Estúdio de IA do Azure. Um ponto de extremidade de exemplo é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
Chave api_key O valor da chave está localizado em Chaves e Ponto de Extremidade para o seu recurso no portal do Azure. O Azure gera duas chaves para o seu recurso. Você pode usar qualquer dos dois valores.

Acesse o seu recurso no portal do Azure. No painel de navegação, selecione Chaves e Ponto de Extremidade em Gerenciamento de Recursos. Copie o valor do Ponto de Extremidade e um valor de chave de acesso. Você pode usar o valor da CHAVE 1 ou o valor da CHAVE 2. Ter duas chaves para permitir girar e regenerar chaves com segurança, sem causar interrupção de serviço.

Captura de tela que mostra a página Chaves e Ponto de Extremidade de um recurso do OpenAI do Azure no portal do Azure.

Criar um novo aplicativo Python

Crie um novo arquivo Python denominado quickstart.py. Abra o novo arquivo em seu IDE ou editor preferido.

  1. Substitua o conteúdo do quickstart.py pelo código a seguir.

    # 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. Faça as seguintes alterações:

    1. Insira a URL do ponto de extremidade e a chave nos campos apropriados.
    2. Digite seu nome de implantação do GPT-4 Turbo com Visão no campo apropriado.
    3. Altere o valor do campo "image" para a URL da imagem.

      Dica

      Você também pode usar dados de imagem codificados em base 64 em vez de uma URL. Para obter mais informações, consulte o Guia de instruções do GPT-4 Turbo com Visão.

  3. Execute o aplicativo com o comando python:

    python quickstart.py

Limpar os recursos

Caso queria limpar e remover um recurso do OpenAI do Azure, é possível excluir o recurso ou o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Use este artigo para começar a usar a SDK do Python do OpenAI do Azure para implantar e usar o modelo GPT-4 Turbo com Visão.

Código-fonte da biblioteca | Pacote (PyPi) |

Pré-requisitos

Configuração

Instalar a biblioteca de clientes do OpenAI Python com:

pip install openai

Observação

Essa biblioteca é mantida pelo OpenAI. Consulte o histórico de lançamentos para acompanhar as atualizações mais recentes na biblioteca.

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Serviço OpenAI do Azure, um ponto de extremidade e uma chave serão necessários.

Nome da variável Valor
ENDPOINT O ponto de extremidade de serviço pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, você pode encontrar o ponto de extremidade na página Implantações no Estúdio de IA do Azure. Um ponto de extremidade de exemplo é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar o recurso no portal do Azure. Você pode usar KEY1 ou KEY2.

Acesse o seu recurso no portal do Azure. A seção Chaves e Ponto de Extremidade pode ser encontrada na seção Gerenciamento de Recursos. Copie o ponto de extremidade e as chave de acesso, pois você precisará de ambos para autenticar suas chamadas à API. Você pode usar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite girar e regenerar chaves com segurança, sem causar interrupção de serviço.

Captura de tela da visão geral da interface do usuário de um recurso OpenAI do Azure no portal do Azure com o ponto de extremidade e a localização das chaves de acesso ressaltadas com um círculo vermelho.

Variáveis de ambiente

Crie e atribua variáveis de ambiente persistentes para sua chave e ponto de extremidade.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, confira Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Criar um novo aplicativo Python

Crie um novo arquivo Python denominado quickstart.py. Abra o novo arquivo em seu IDE ou editor preferido.

  1. Substitua o conteúdo do quickstart.py pelo código a seguir.

    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. Faça as seguintes alterações:

    1. Digite o nome da implantação do GPT-4 Turbo com Visão no campo apropriado.
    2. Altere o valor do campo "url" para a URL da imagem.

      Dica

      Você também pode usar dados de imagem codificados em base 64 em vez de uma URL. Para obter mais informações, consulte o Guia de instruções do GPT-4 Turbo com Visão.

  3. Execute o aplicativo com o comando python:

    python quickstart.py

Limpar os recursos

Caso queria limpar e remover um recurso do OpenAI do Azure, é possível excluir o recurso ou o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Use este artigo para começar a usar o SDK do OpenAI JavaScript para implantar e usar o modelo GPT-4 Turbo com Visão.

Esse SDK é fornecido pelo OpenAI com tipos específicos do Azure fornecidos pelo Azure.

Documentação de referência | Código-fonte da biblioteca | Pacote (npm) | Exemplos

Pré-requisitos

Observação

Essa biblioteca é mantida pelo OpenAI. Consulte o histórico de lançamentos para acompanhar as atualizações mais recentes na biblioteca.

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Serviço OpenAI do Azure, um ponto de extremidade e uma chave serão necessários.

Nome da variável Valor
ENDPOINT O ponto de extremidade de serviço pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, você pode encontrar o ponto de extremidade na página Implantações no Estúdio de IA do Azure. Um ponto de extremidade de exemplo é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar o recurso no portal do Azure. Você pode usar KEY1 ou KEY2.

Acesse o seu recurso no portal do Azure. A seção Chaves e Ponto de Extremidade pode ser encontrada na seção Gerenciamento de Recursos. Copie o ponto de extremidade e as chave de acesso, pois você precisará de ambos para autenticar suas chamadas à API. Você pode usar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite girar e regenerar chaves com segurança, sem causar interrupção de serviço.

Captura de tela da visão geral da interface do usuário de um recurso OpenAI do Azure no portal do Azure com o ponto de extremidade e a localização das chaves de acesso ressaltadas com um círculo vermelho.

Variáveis de ambiente

Crie e atribua variáveis de ambiente persistentes para sua chave e ponto de extremidade.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, confira Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Criar um aplicativo Node

Em uma janela de console (como cmd, PowerShell ou Bash), crie um novo diretório para seu aplicativo e navegue até ele. Em seguida, execute o comando npm init para criar um aplicativo de nó com um arquivo package.json.

npm init

Instalar a biblioteca de clientes

Instale as bibliotecas de cliente com:

npm install openai @azure/identity

O arquivo package.json do seu aplicativo será atualizado com as dependências.

Criar um novo aplicativo JavaScript para prompts de imagem

Selecione uma imagem de azure-samples/cognitive-services-sample-data-files e defina a URL para uma imagem nas variáveis de ambiente.

  1. Substitua o conteúdo de quickstart.js pelo código a seguir.

    const AzureOpenAI = require('openai').AzureOpenAI;
const { 
    DefaultAzureCredential, 
    getBearerTokenProvider 
} = require('@azure/identity');

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const imageUrl = process.env["IMAGE_URL"] || "<image url>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-07-01-preview";
const deploymentName = "gpt-4-with-turbo";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}
function createMessages() {
  return {
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "Describe this picture:",
          },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: imageUrl,
            },
          },
        ],
      },
    ],
    model: "",
    max_tokens: 2000,
  };
}
async function printChoices(completion) {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  console.log("== Get GPT-4 Turbo with vision Sample ==");

  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const completion = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(completion);
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

  2. Faça as seguintes alterações:

    1. Digite o nome da implantação do GPT-4 Turbo com Visão no campo apropriado.
    2. Altere o valor do campo "url" para a URL da imagem.

      Dica

      Você também pode usar dados de imagem codificados em base 64 em vez de uma URL. Para obter mais informações, consulte o Guia de instruções do GPT-4 Turbo com Visão.

  3. Execute o aplicativo com o seguinte comando:

    node quickstart.js

Limpar os recursos

Caso queria limpar e remover um recurso do OpenAI do Azure, é possível excluir o recurso ou o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Use este artigo para começar a usar o SDK do OpenAI JavaScript para implantar e usar o modelo GPT-4 Turbo com Visão.

Esse SDK é fornecido pelo OpenAI com tipos específicos do Azure fornecidos pelo Azure.

Documentação de referência | Código-fonte da biblioteca | Pacote (npm) | Exemplos

Pré-requisitos

Observação

Essa biblioteca é mantida pelo OpenAI. Consulte o histórico de lançamentos para acompanhar as atualizações mais recentes na biblioteca.

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Serviço OpenAI do Azure, um ponto de extremidade e uma chave serão necessários.

Nome da variável Valor
ENDPOINT O ponto de extremidade de serviço pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, você pode encontrar o ponto de extremidade na página Implantações no Estúdio de IA do Azure. Um ponto de extremidade de exemplo é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar o recurso no portal do Azure. Você pode usar KEY1 ou KEY2.

Acesse o seu recurso no portal do Azure. A seção Chaves e Ponto de Extremidade pode ser encontrada na seção Gerenciamento de Recursos. Copie o ponto de extremidade e as chave de acesso, pois você precisará de ambos para autenticar suas chamadas à API. Você pode usar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite girar e regenerar chaves com segurança, sem causar interrupção de serviço.

Captura de tela da visão geral da interface do usuário de um recurso OpenAI do Azure no portal do Azure com o ponto de extremidade e a localização das chaves de acesso ressaltadas com um círculo vermelho.

Variáveis de ambiente

Crie e atribua variáveis de ambiente persistentes para sua chave e ponto de extremidade.

Importante

Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança em outro lugar, como no Azure Key Vault. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente.

Para obter mais informações sobre a segurança dos serviços de IA, confira Autenticar solicitações para serviços de IA do Azure.

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE" 
setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Criar um aplicativo Node

Em uma janela de console (como cmd, PowerShell ou Bash), crie um novo diretório para seu aplicativo e navegue até ele. Em seguida, execute o comando npm init para criar um aplicativo de nó com um arquivo package.json.

npm init

Instalar a biblioteca de clientes

Instale as bibliotecas de cliente com:

npm install openai @azure/identity

O arquivo package.json do seu aplicativo será atualizado com as dependências.

Criar um novo aplicativo JavaScript para prompts de imagem

Selecione uma imagem de azure-samples/cognitive-services-sample-data-files e defina a URL para uma imagem nas variáveis de ambiente.

  1. Crie um quickstart.ts e cole-o no código a seguir.

    import { AzureOpenAI } from "openai";
import { 
    DefaultAzureCredential, 
    getBearerTokenProvider 
} from "@azure/identity";
import type {
  ChatCompletion,
  ChatCompletionCreateParamsNonStreaming,
} from "openai/resources/index";

// You will need to set these environment variables or edit the following values
const endpoint = process.env["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] || "<endpoint>";
const imageUrl = process.env["IMAGE_URL"] || "<image url>";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = "2024-07-01-preview";
const deploymentName = "gpt-4-with-turbo";

// keyless authentication    
const credential = new DefaultAzureCredential();
const scope = "https://cognitiveservices.azure.com/.default";
const azureADTokenProvider = getBearerTokenProvider(credential, scope);

function getClient(): AzureOpenAI {
  return new AzureOpenAI({
    endpoint,
    azureADTokenProvider,
    apiVersion,
    deployment: deploymentName,
  });
}
function createMessages(): ChatCompletionCreateParamsNonStreaming {
  return {
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      {
        role: "user",
        content: [
          {
            type: "text",
            text: "Describe this picture:",
          },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: imageUrl,
            },
          },
        ],
      },
    ],
    model: "",
    max_tokens: 2000,
  };
}
async function printChoices(completion: ChatCompletion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  console.log("== Get GPT-4 Turbo with vision Sample ==");

  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const completion = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(completion);
}

main().catch((err) => {
  console.error("Error occurred:", err);
});

  2. Faça as seguintes alterações:

    1. Digite o nome da implantação do GPT-4 Turbo com Visão no campo apropriado.
    2. Altere o valor do campo "url" para a URL da imagem.

      Dica

      Você também pode usar dados de imagem codificados em base 64 em vez de uma URL. Para obter mais informações, consulte o Guia de instruções do GPT-4 Turbo com Visão.

  3. Crie o aplicativo com o seguinte comando:

    tsc

  4. Execute o aplicativo com o seguinte comando:

    node quickstart.js

Limpar os recursos

Caso queria limpar e remover um recurso do OpenAI do Azure, é possível excluir o recurso ou o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Use este artigo para começar a usar o SDK do Azure OpenAI .NET para implantar e usar o modelo GPT-4 Turbo com Vision.

Pré-requisitos

Configuração

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Serviço OpenAI do Azure, um ponto de extremidade e uma chave serão necessários.

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT O ponto de extremidade de serviço pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, você pode encontrar o ponto de extremidade na página Implantações no Estúdio de IA do Azure. Um ponto de extremidade de exemplo é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
AZURE_OPENAI_API_KEY Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar o recurso no portal do Azure. Você pode usar KEY1 ou KEY2.

Acesse o seu recurso no portal do Azure. O Ponto de extremidade e as Chaves podem ser encontrados na seção Gerenciamento de recursos. Copie o ponto de extremidade e a chave de acesso, pois você precisa de ambos para autenticar suas chamadas à API. Você pode usar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite girar e regenerar chaves com segurança, sem causar interrupção de serviço.

Captura de tela da interface do usuário de visão geral de um recurso do OpenAI do Azure no portal do Azure com o ponto de extremidade e o local das chaves de acesso realçados.

Criar o aplicativo .NET

  1. Crie um aplicativo .NET usando o comando dotnet new:

    dotnet new console -n OpenAISpeech

  2. Altere para o diretório do novo aplicativo:

    cd OpenAISpeech

Instalar a biblioteca de clientes

Instale a biblioteca Azure.OpenAI cliente:

dotnet add package Azure.AI.OpenAI

A autenticação sem senha é mais segura do que alternativas baseadas em chave e é a abordagem recomendada para conectar-se aos serviços do Azure. Se você optar por usar a autenticação sem senha, precisará concluir o seguinte:

  1. Adicione o pacote Azure.Identity.

    dotnet add package Azure.Identity

  2. Atribua a função de Cognitive Services User à sua conta de usuário. Isso pode ser feito no portal do Azure no seu recurso OpenAI em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

  3. Entre no Azure usando o Visual Studio ou a CLI do Azure via az login.

Atualizar o código do aplicativo

  1. Substitua o conteúdo de program.cs pelo código a seguir e atualize os valores do espaço reservado com os seus próprios.

    using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Chat; // Required for Passwordless auth

var endpoint = new Uri("YOUR_AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
var credentials = new AzureKeyCredential("YOUR_AZURE_OPENAI_KEY");
// var credentials = new DefaultAzureCredential(); // Use this line for Passwordless auth
var deploymentName = "gpt-4"; // Default name, update with your own if needed

var openAIClient = new AzureOpenAIClient(endpoint, credentials);
var chatClient = openAIClient.GetChatClient(deploymentName);

var imageUri = "YOUR_IMAGE_URL";

List<ChatMessage> messages = [
    new UserChatMessage(
        ChatMessageContentPart.CreateTextMessageContentPart("Please describe the following image:"),
        ChatMessageContentPart.CreateImageMessageContentPart(new Uri(imageUri), "image/png"))
];

ChatCompletion chatCompletion = await chatClient.CompleteChatAsync(messages);

Console.WriteLine($"[ASSISTANT]:");
Console.WriteLine($"{chatCompletion.Content[0].Text}");

    Importante

    Para produção, armazene e acesse suas credenciais usando um método seguro, como o Azure Key Vault. Para obter mais informações sobre segurança de credenciais, confira segurança dos serviços de IA do Azure.

  2. Execute o aplicativo usando o comando dotnet run ou o botão Executar na parte superior do Visual Studio:

    dotnet run

O aplicativo gera um arquivo de áudio no local especificado para a variável speechFilePath. Reproduza o arquivo no seu dispositivo para ouvir o áudio gerado.

Limpar os recursos

Caso queria limpar e remover um recurso do OpenAI do Azure, é possível excluir o recurso ou o grupo de recursos. Excluir o grupo de recursos também exclui todos os recursos associados a ele.

Próximas etapas