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Guia de início rápido: introdução à utilização de completamento de chat com o Azure OpenAI nos Modelos da Fundação Azure AI

Use este artigo para começar a usar o Azure OpenAI.

Pré-requisitos

  • Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente.
  • Um recurso do Azure OpenAI nos Modelos do Azure AI Foundry com ou gpt-4o ou gpt-4o-mini modelos implantados. Recomendamos o uso de tipos de implantação de modelo padrão ou padrão global para a exploração inicial. Para obter mais informações sobre a implementação de modelos, veja o guia de implementação de recursos.

Ir para Azure AI Foundry

Navegue até o portal do Azure AI Foundry e entre com credenciais que têm acesso ao seu recurso do Azure OpenAI. Durante ou após o processo de início de sessão, selecione o diretório apropriado, a subscrição do Azure e o recurso do Azure OpenAI.

Na Azure AI Foundry, selecione área de experimentação de chat.

Parque Infantil

Comece a explorar os recursos do Azure OpenAI com uma abordagem sem código por meio do playground do Azure AI Foundry Chat. Nesta página, podes iterar e experimentar rapidamente as funcionalidades.

Captura de tela da página do Chat playground.

Configuração

Você pode usar a lista suspensa Prompt samples para selecionar alguns exemplos de mensagens do sistema pré-carregadas para começar.

As mensagens do sistema fornecem instruções ao modelo sobre como ele deve se comportar e qualquer contexto que ele deve referenciar ao gerar uma resposta. Pode descrever a personalidade do assistente, dizer-lhe o que deve ou não responder e indicar-lhe como formatar as respostas.

A qualquer momento, ao usar o Chat playground, você pode selecionar View code para ver exemplos de código Python, curl e json pré-preenchidos com base em sua sessão de chat atual e seleções de configurações. Em seguida, podes pegar nesse código e escrever uma aplicação para concluir a mesma tarefa que estás a realizar atualmente no playground.

Sessão de chat

Selecionar o botão Enter ou selecionar o ícone de seta para a direita envia o texto inserido para a API de conclusão do chat e os resultados são retornados para a caixa de texto.

Selecione o botão Limpar bate-papo para excluir o histórico de conversas atual.

Configurações de chave

Nome Descrição
Implementações O nome de implementação que está associado a um modelo específico.
Adicione os seus dados
Parâmetros Parâmetros personalizados que alteram as respostas do modelo. Quando você está começando, recomendamos usar os padrões para a maioria dos parâmetros
Temperatura Controla a aleatoriedade. A redução da temperatura significa que o modelo produz respostas mais repetitivas e determinísticas. O aumento da temperatura resulta em respostas mais inesperadas ou criativas. Tente ajustar a temperatura ou o Top P, mas não ambos.
Resposta máxima (unidades tokens) Defina um limite para o número de tokens por resposta do modelo. A API nos modelos mais recentes suporta um máximo de 128.000 tokens compartilhados entre o prompt (incluindo mensagem do sistema, exemplos, histórico de mensagens e consulta do usuário) e a resposta do modelo. Um token tem aproximadamente quatro caracteres para o texto típico em inglês.
Topo p Semelhante à temperatura, este controla a aleatoriedade, mas usa um método diferente. A redução do Top P reduz a seleção de tokens do modelo para tokens mais prováveis. O aumento do Top P permite que o modelo escolha entre tokens com alta e baixa probabilidade. Tente ajustar a temperatura ou o Top P, mas não ambos.
Parar sequências A sequência de parada faz com que o modelo termine sua resposta em um ponto desejado. A resposta do modelo termina antes da sequência especificada, portanto, não conterá o texto da sequência de parada. Para GPT-35-Turbo, usar <|im_end|> garante que a resposta do modelo não gere uma consulta de usuário de acompanhamento. Você pode incluir até quatro sequências de parada.

Ver código

Depois de experimentar conversar com o modelo, selecione o <botão /> View Code . Isso lhe dará uma repetição do código por trás de toda a sua conversa até agora:

Captura de ecrã da experiência de código de visualização.

Compreender a estrutura do prompt

Se examinar o exemplo de Código de Visualização, notará que a conversa está dividida em três funções distintas: system, user, assistant. Cada vez que uma mensagem é enviada para o modelo, todo o histórico de conversas até esse momento é reenviado. Ao usar a API de conclusão de chat, o modelo não tem memória verdadeira do que você enviou para ele no passado, portanto, você fornece o histórico de conversas para contexto para permitir que o modelo responda corretamente.

O guia de como usar o Chat completions fornece uma introdução aprofundada à nova estrutura de prompts e sobre como usar modelos de conclusão de chat de forma eficaz.

Implementar o modelo

Quando estiver satisfeito com a experiência, você poderá implantar um aplicativo Web diretamente do portal selecionando o botão Implantar em .

Uma captura de tela mostrando o botão de implantação do modelo no portal.

Isto dá-lhe a opção de implantar numa aplicação web autónoma ou um copiloto no Copilot Studio (pré-visualização) se estiver usando os seus próprios dados no modelo.

Por exemplo, se você optar por implantar um aplicativo Web:

Na primeira vez que implantar um aplicativo Web, selecione Criar um novo aplicativo Web. Escolha um nome para o aplicativo, que se tornará parte do URL do aplicativo. Por exemplo, https://<appname>.azurewebsites.net.

Selecione a sua subscrição, grupo de recursos, localização e plano de preços para a aplicação publicada. Para atualizar uma aplicação existente, selecione Publicar numa aplicação web existente e escolha o nome da sua aplicação anterior no menu pendente.

Se você optar por implantar um aplicativo Web, consulte as considerações importantes para usá-lo.

Limpar recursos

Depois de terminar de testar o playground de bate-papo, se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso ou grupo de recursos. A exclusão do grupo de recursos também exclui quaisquer outros recursos associados a ele.

Próximos passos

  • Saiba mais sobre como trabalhar com o gpt-35-turbo novo modelo com o guia GPT-35-Turbo e GPT-4.
  • Para obter mais exemplos, confira o repositório GitHub de amostras do Azure OpenAI

Código-fonte | Pacote (NuGet) | Amostras| Modelo de chat empresarial com Geração Aumentada de Recuperação (RAG) |

Pré-requisitos

Pré-requisitos do Microsoft Entra ID

Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, você precisa:

  • Instale a CLI do Azure usada para autenticação sem chave com o Microsoft Entra ID.
  • Atribua a Cognitive Services User função à sua conta de utilizador. Você pode atribuir funções no portal do Azure em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

Configurar

  1. Crie uma nova pasta chat-quickstart e vá para a pasta de início rápido com o seguinte comando:

    mkdir chat-quickstart && cd chat-quickstart

  2. Crie um novo aplicativo de console com o seguinte comando:

    dotnet new console

  3. Instale a biblioteca de cliente OpenAI .NET com o comando dotnet add package:

    dotnet add package Azure.AI.OpenAI --prerelease

  4. Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, instale o pacote Azure.Identity com:

    dotnet add package Azure.Identity

  5. Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, entre no Azure com o seguinte comando:

    az login

Recuperar informações do recurso

Você precisa recuperar as seguintes informações para autenticar seu aplicativo com seu recurso do Azure OpenAI:

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Este valor corresponderá ao nome personalizado que escolheu para a implementação quando implementou um modelo. Esse valor pode ser encontrado em Implantações de Modelo de Gerenciamento de>Recursos no portal do Azure.
OPENAI_API_VERSION Saiba mais sobre as versões da API.

Você pode alterar a versão no código ou usar uma variável de ambiente.

Saiba mais sobre autenticação sem chave e configuração de variáveis de ambiente.

Executar o início rápido

O código de exemplo neste início rápido usa o Microsoft Entra ID para a autenticação sem chave recomendada. Se preferir usar uma chave de API, você pode substituir o DefaultAzureCredential objeto por um AzureKeyCredential objeto.

AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential());

Você pode usar streaming ou não streaming para concluir o bate-papo. Os exemplos de código a seguir mostram como usar ambos os métodos. O primeiro exemplo mostra como usar o método non-streaming e o segundo exemplo mostra como usar o método streaming.

Sem transmissão de resposta

Para executar o início rápido, siga estes passos:

  1. Substitua o conteúdo de Program.cs pelo seguinte código e atualize os valores de marcador de posição com os seus valores.

    using Azure;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Assistants;
using Azure.AI.OpenAI;
using OpenAI.Chat;
using static System.Environment;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ?? "https://<your-resource-name>.openai.azure.com/";
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY") ?? "<your-key>";

// Use the recommended keyless credential instead of the AzureKeyCredential credential.
AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential()); 
//AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

// This must match the custom deployment name you chose for your model
ChatClient chatClient = openAIClient.GetChatClient("gpt-4o");

ChatCompletion completion = chatClient.CompleteChat(
    [
        new SystemChatMessage("You are a helpful assistant that talks like a pirate."),
        new UserChatMessage("Does Azure OpenAI support customer managed keys?"),
        new AssistantChatMessage("Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI"),
        new UserChatMessage("Do other Azure services support this too?")
    ]);

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

  2. Execute o aplicativo com o seguinte comando:

    dotnet run

Saída

Assistant: Arrr, ye be askin’ a fine question, matey! Aye, several Azure services support customer-managed keys (CMK)! This lets ye take the wheel and secure yer data with encryption keys stored in Azure Key Vault. Services such as Azure Machine Learning, Azure Cognitive Search, and others also offer CMK fer data protection. Always check the specific service's documentation fer the latest updates, as features tend to shift swifter than the tides, aye!

Isso aguardará até que o modelo gere toda a sua resposta antes de imprimir os resultados. Como alternativa, se quiser transmitir a resposta de forma assíncrona e imprimir os resultados, você pode substituir o conteúdo do Program.cs pelo código no próximo exemplo.

Assíncrono com streaming

Para executar o início rápido, siga estes passos:

  1. Substitua o conteúdo de Program.cs pelo seguinte código e atualize os valores de marcador de posição com os seus valores.

    using Azure;
using Azure.Identity;
using OpenAI.Assistants;
using Azure.AI.OpenAI;
using OpenAI.Chat;
using static System.Environment;

string endpoint = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ?? "https://<your-resource-name>.openai.azure.com/";
string key = Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_API_KEY") ?? "<your-key>";

// Use the recommended keyless credential instead of the AzureKeyCredential credential.
AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential()); 
//AzureOpenAIClient openAIClient = new AzureOpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(key));

// This must match the custom deployment name you chose for your model
ChatClient chatClient = openAIClient.GetChatClient("gpt-4o");

var chatUpdates = chatClient.CompleteChatStreamingAsync(
    [
        new SystemChatMessage("You are a helpful assistant that talks like a pirate."),
        new UserChatMessage("Does Azure OpenAI support customer managed keys?"),
        new AssistantChatMessage("Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI"),
        new UserChatMessage("Do other Azure services support this too?")
    ]);

await foreach(var chatUpdate in chatUpdates)
{
    if (chatUpdate.Role.HasValue)
    {
        Console.Write($"{chatUpdate.Role} : ");
    }

    foreach(var contentPart in chatUpdate.ContentUpdate)
    {
        Console.Write(contentPart.Text);
    }
}

  2. Execute o aplicativo com o seguinte comando:

    dotnet run

Saída

Assistant: Arrr, ye be askin’ a fine question, matey! Aye, many Azure services support customer-managed keys (CMK)! This lets ye take the wheel and secure yer data with encryption keys stored in Azure Key Vault. Services such as Azure Machine Learning, Azure Cognitive Search, and others also offer CMK fer data protection. Always check the specific service's documentation fer the latest updates, as features tend to shift swifter than the tides, aye!

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Código fonte | Pacote (Go)| Amostras

Pré-requisitos

Pré-requisitos do Microsoft Entra ID

Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, você precisa:

  • Instale a CLI do Azure usada para autenticação sem chave com o Microsoft Entra ID.
  • Atribua a Cognitive Services User função à sua conta de utilizador. Você pode atribuir funções no portal do Azure em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

Configurar

  1. Crie uma nova pasta chat-quickstart e vá para a pasta de início rápido com o seguinte comando:

    mkdir chat-quickstart && cd chat-quickstart

  2. Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, entre no Azure com o seguinte comando:

    az login

Recuperar informações do recurso

Você precisa recuperar as seguintes informações para autenticar seu aplicativo com seu recurso do Azure OpenAI:

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Este valor corresponderá ao nome personalizado que escolheu para a implementação quando implementou um modelo. Esse valor pode ser encontrado em Implantações de Modelo de Gerenciamento de>Recursos no portal do Azure.
OPENAI_API_VERSION Saiba mais sobre as versões da API.

Você pode alterar a versão no código ou usar uma variável de ambiente.

Saiba mais sobre autenticação sem chave e configuração de variáveis de ambiente.

Executar o início rápido

O código de exemplo neste início rápido usa o Microsoft Entra ID para a autenticação sem chave recomendada. Se preferir usar uma chave de API, você pode substituir a NewDefaultAzureCredential implementação por NewKeyCredential.

azureOpenAIEndpoint := os.Getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
credential, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
client, err := azopenai.NewClient(azureOpenAIEndpoint, credential, nil)

Para executar o exemplo:

  1. Crie um novo arquivo chamado chat_completions_keyless.go. Copie o código a seguir para o arquivo chat_completions_keyless.go .

    package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/ai/azopenai"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
)

func main() {
	azureOpenAIEndpoint := os.Getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
	modelDeploymentID := "gpt-4o"
    maxTokens:= int32(400)

	credential, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
	if err != nil {
		log.Printf("ERROR: %s", err)
		return
	}

	client, err := azopenai.NewClient(
		azureOpenAIEndpoint, credential, nil)
	if err != nil {
		log.Printf("ERROR: %s", err)
		return
	}

	// This is a conversation in progress.
	// All messages, regardless of role, count against token usage for this API.
	messages := []azopenai.ChatRequestMessageClassification{
		// System message sets the tone and rules of the conversation.
		&azopenai.ChatRequestSystemMessage{
			Content: azopenai.NewChatRequestSystemMessageContent(
				"You are a helpful assistant."),
		},

		// The user asks a question
		&azopenai.ChatRequestUserMessage{
			Content: azopenai.NewChatRequestUserMessageContent(
				"Can I use honey as a substitute for sugar?"),
		},

		// The reply would come back from the model. You
		// add it to the conversation so we can maintain context.
		&azopenai.ChatRequestAssistantMessage{
			Content: azopenai.NewChatRequestAssistantMessageContent(
				"Yes, you can use use honey as a substitute for sugar."),
		},

		// The user answers the question based on the latest reply.
		&azopenai.ChatRequestUserMessage{
			Content: azopenai.NewChatRequestUserMessageContent(
				"What other ingredients can I use as a substitute for sugar?"),
		},

		// From here you can keep iterating, sending responses back from the chat model.
	}

	gotReply := false

	resp, err := client.GetChatCompletions(context.TODO(), azopenai.ChatCompletionsOptions{
		// This is a conversation in progress.
		// All messages count against token usage for this API.
		Messages: messages,
		DeploymentName: &modelDeploymentID,
		MaxTokens: &maxTokens,
	}, nil)

	if err != nil {
		// Implement application specific error handling logic.
		log.Printf("ERROR: %s", err)
		return
	}

	for _, choice := range resp.Choices {
		gotReply = true

		if choice.ContentFilterResults != nil {
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "Content filter results\n")

			if choice.ContentFilterResults.Error != nil {
				fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Error:%v\n", choice.ContentFilterResults.Error)
			}

			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Hate: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.Hate.Severity, *choice.ContentFilterResults.Hate.Filtered)
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  SelfHarm: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.SelfHarm.Severity, *choice.ContentFilterResults.SelfHarm.Filtered)
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Sexual: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.Sexual.Severity, *choice.ContentFilterResults.Sexual.Filtered)
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "  Violence: sev: %v, filtered: %v\n", *choice.ContentFilterResults.Violence.Severity, *choice.ContentFilterResults.Violence.Filtered)
		}

		if choice.Message != nil && choice.Message.Content != nil {
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "Content[%d]: %s\n", *choice.Index, *choice.Message.Content)
		}

		if choice.FinishReason != nil {
			// The conversation for this choice is complete.
			fmt.Fprintf(os.Stderr, "Finish reason[%d]: %s\n", *choice.Index, *choice.FinishReason)
		}
	}

	if gotReply {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "Received chat completions reply\n")
	}

}

  2. Execute o seguinte comando para criar um novo módulo Go:

     go mod init chat_completions_keyless.go

  3. Execute go mod tidy para instalar as dependências necessárias:

    go mod tidy

  4. Execute o seguinte comando para executar o exemplo:

     go run chat_completions_keyless.go

Saída

A saída do código de exemplo é semelhante à seguinte:

Content filter results
  Hate: sev: safe, filtered: false
  SelfHarm: sev: safe, filtered: false
  Sexual: sev: safe, filtered: false
  Violence: sev: safe, filtered: false
Content[0]: There are many alternatives to sugar that you can use, depending on the type of recipe you’re making and your dietary needs or taste preferences. Here are some popular sugar substitutes:

---

### **Natural Sweeteners**  
1. **Honey**
   - Sweeter than sugar and adds moisture, with a distinct flavor.
   - Substitution: Use ¾ cup honey for 1 cup sugar, and reduce the liquid in your recipe by 2 tablespoons. Lower the baking temperature by 25°F to prevent over-browning.

2. **Maple Syrup**
   - Adds a rich, earthy sweetness with a hint of maple flavor.
   - Substitution: Use ¾ cup syrup for 1 cup sugar. Reduce liquids by 3 tablespoons.

3. **Agave Nectar**
   - Sweeter and milder than honey, it dissolves well in cold liquids.
   - Substitution: Use ⅔ cup agave for 1 cup sugar. Reduce liquids in the recipe slightly.

4. **Molasses**
   - A byproduct of sugar production with a robust, slightly bitter flavor.
   - Substitution: Use 1 cup of molasses for 1 cup sugar. Reduce liquid by ¼ cup and consider combining it with other sweeteners due to its strong flavor.

5. **Coconut Sugar**
   - Made from the sap of coconut palms, it has a rich, caramel-like flavor.
   - Substitution: Use it in a 1:1 ratio for sugar.

6. **Date Sugar** (or Medjool Dates)
   - Made from ground, dried dates, or blended into a puree, offering a rich, caramel taste.
   - Substitution: Use 1:1 for sugar. Adjust liquid in recipes if needed.

---

### **Calorie-Free or Reduced-Calorie Sweeteners**
1. **Stevia**
   - A natural sweetener derived from stevia leaves, hundreds of
Finish reason[0]: length
Received chat completions reply

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Para obter mais exemplos, confira o repositório do GitHub de amostras do Azure OpenAI

Código-fonte | Artefato (Maven) | Exemplos | Modelo de chat empresarial de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) | IntelliJ IDEA

Pré-requisitos

  • A ferramenta de compilação Gradle ou outro gerenciador de dependência.
  • Um recurso do Azure OpenAI nos Modelos do Azure AI Foundry com o modelo gpt-4 implementado. Para obter mais informações sobre a implementação de modelos, veja o guia de implementação de recursos.

Pré-requisitos do Microsoft Entra ID

Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, você precisa:

  • Instale a CLI do Azure usada para autenticação sem chave com o Microsoft Entra ID.
  • Atribua a Cognitive Services User função à sua conta de utilizador. Você pode atribuir funções no portal do Azure em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

Configurar

  1. Crie uma nova pasta chat-quickstart e vá para a pasta de início rápido com o seguinte comando:

    mkdir chat-quickstart && cd chat-quickstart

  2. Instale o Apache Maven. Em seguida, execute mvn -v para confirmar a instalação bem-sucedida.

  3. Crie um novo pom.xml arquivo na raiz do seu projeto e copie o seguinte código para ele:

    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
     <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
     <groupId>com.azure.samples</groupId>
     <artifactId>quickstart-dall-e</artifactId>
     <version>1.0.0-SNAPSHOT</version>
     <build>
         <sourceDirectory>src</sourceDirectory>
         <plugins>
         <plugin>
             <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
             <version>3.7.0</version>
             <configuration>
             <source>1.8</source>
             <target>1.8</target>
             </configuration>
         </plugin>
         </plugins>
     </build>
     <dependencies>    
         <dependency>
             <groupId>com.azure</groupId>
             <artifactId>azure-ai-openai</artifactId>
             <version>1.0.0-beta.10</version>
         </dependency>
         <dependency>
             <groupId>com.azure</groupId>
             <artifactId>azure-core</artifactId>
             <version>1.53.0</version>
         </dependency>
         <dependency>
             <groupId>com.azure</groupId>
             <artifactId>azure-identity</artifactId>
             <version>1.15.1</version>
         </dependency>
         <dependency>
             <groupId>org.slf4j</groupId>
             <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
             <version>1.7.9</version>
         </dependency>
     </dependencies>
 </project>

  4. Instale o SDK e as dependências do Azure OpenAI.

    mvn clean dependency:copy-dependencies

  5. Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, entre no Azure com o seguinte comando:

    az login

Recuperar informações do recurso

Você precisa recuperar as seguintes informações para autenticar seu aplicativo com seu recurso do Azure OpenAI:

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Este valor corresponderá ao nome personalizado que escolheu para a implementação quando implementou um modelo. Esse valor pode ser encontrado em Implantações de Modelo de Gerenciamento de>Recursos no portal do Azure.
OPENAI_API_VERSION Saiba mais sobre as versões da API.

Você pode alterar a versão no código ou usar uma variável de ambiente.

Saiba mais sobre autenticação sem chave e configuração de variáveis de ambiente.

Executar o aplicativo

O código de exemplo neste início rápido usa o Microsoft Entra ID para a autenticação sem chave recomendada. Se preferir usar uma chave de API, você pode substituir o DefaultAzureCredential objeto por um AzureKeyCredential objeto.

OpenAIClient client = new OpenAIClientBuilder()
    .endpoint(endpoint)
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .buildAsyncClient();

Siga estas etapas para criar um aplicativo de console para reconhecimento de fala.

  1. Crie um novo arquivo chamado Quickstart.java no mesmo diretório raiz do projeto.

  2. Copie o seguinte código para Quickstart.java:

    import com.azure.ai.openai.OpenAIClient;
import com.azure.ai.openai.OpenAIClientBuilder;
import com.azure.ai.openai.models.ChatChoice;
import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletions;
import com.azure.ai.openai.models.ChatCompletionsOptions;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestAssistantMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestSystemMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatRequestUserMessage;
import com.azure.ai.openai.models.ChatResponseMessage;
import com.azure.ai.openai.models.CompletionsUsage;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.core.util.Configuration;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class QuickstartEntra {

    public static void main(String[] args) {

        String endpoint = Configuration.getGlobalConfiguration().get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT");
        String deploymentOrModelId = "gpt-4o";

        // Use the recommended keyless credential instead of the AzureKeyCredential credential.

        OpenAIClient client = new OpenAIClientBuilder()
            .endpoint(endpoint)
            .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
            .buildClient();

        List<ChatRequestMessage> chatMessages = new ArrayList<>();
        chatMessages.add(new ChatRequestSystemMessage("You are a helpful assistant."));
        chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("Can I use honey as a substitute for sugar?"));
        chatMessages.add(new ChatRequestAssistantMessage("Yes, you can use use honey as a substitute for sugar."));
        chatMessages.add(new ChatRequestUserMessage("What other ingredients can I use as a substitute for sugar?"));    

        ChatCompletions chatCompletions = client.getChatCompletions(deploymentOrModelId, new ChatCompletionsOptions(chatMessages));

        System.out.printf("Model ID=%s is created at %s.%n", chatCompletions.getId(), chatCompletions.getCreatedAt());
        for (ChatChoice choice : chatCompletions.getChoices()) {
            ChatResponseMessage message = choice.getMessage();
            System.out.printf("Index: %d, Chat Role: %s.%n", choice.getIndex(), message.getRole());
            System.out.println("Message:");
            System.out.println(message.getContent());
        }

        System.out.println();
        CompletionsUsage usage = chatCompletions.getUsage();
        System.out.printf("Usage: number of prompt token is %d, "
                + "number of completion token is %d, and number of total tokens in request and response is %d.%n",
            usage.getPromptTokens(), usage.getCompletionTokens(), usage.getTotalTokens());
    }
}

  3. Execute seu novo aplicativo de console para gerar uma imagem:

    javac Quickstart.java -cp ".;target\dependency\*"
java -cp ".;target\dependency\*" Quickstart

Saída

Model ID=chatcmpl-BDgC0Yr8YNhZFhLABQYfx6QfERsVO is created at 2025-03-21T23:35:52Z.
Index: 0, Chat Role: assistant.
Message:
If you're looking to replace sugar in cooking, baking, or beverages, there are several alternatives you can use depending on your tastes, dietary needs, and the recipe. Here's a list of common sugar substitutes:

### **Natural Sweeteners**
1. **Honey**
   - Sweeter than sugar, so you may need less.
   - Adds moisture to recipes.
   - Adjust liquids and cooking temperature when baking to avoid over-browning.

2. **Maple Syrup**
   - Provides a rich, complex flavor.
   - Can be used in baking, beverages, and sauces.
   - Reduce the liquid content slightly in recipes.

3. **Agave Syrup**
   - Sweeter than sugar and has a mild flavor.
   - Works well in drinks, smoothies, and desserts.
   - Contains fructose, so use sparingly.

4. **Date Sugar or Date Paste**
   - Made from dates, it's a whole-food sweetener with fiber and nutrients.
   - Great for baked goods and smoothies.
   - May darken recipes due to its color.

5. **Coconut Sugar**
   - Similar in taste and texture to brown sugar.
   - Less refined than white sugar.
   - Slightly lower glycemic index, but still contains calories.

6. **Molasses**
   - Dark, syrupy byproduct of sugar refining.
   - Strong flavor; best for specific recipes like gingerbread or BBQ sauce.

### **Artificial Sweeteners**
1. **Stevia**
   - Extracted from the leaves of the stevia plant.
   - Virtually calorie-free and much sweeter than sugar.
   - Available as liquid, powder, or granulated.

2. **Erythritol**
   - A sugar alcohol with few calories and a clean, sweet taste.
   - Doesn?t caramelize like sugar.
   - Often blended with other sweeteners.

3. **Xylitol**
   - A sugar alcohol similar to erythritol.
   - Commonly used in baking and beverages.
   - Toxic to pets (especially dogs), so handle carefully.

### **Whole Fruits**
1. **Mashed Bananas**
   - Natural sweetness works well in baking.
   - Adds moisture to recipes.
   - Can replace sugar partially or fully depending on the dish.

2. **Applesauce (Unsweetened)**
   - Adds sweetness and moisture to baked goods.
   - Reduce other liquids in the recipe accordingly.

3. **Pureed Dates, Figs, or Prunes**
   - Dense sweetness with added fiber and nutrients.
   - Ideal for energy bars, smoothies, and baking.

### **Other Options**
1. **Brown Rice Syrup**
   - Less sweet than sugar, with a mild flavor.
   - Good for granola bars and baked goods.

2. **Yacon Syrup**
   - Extracted from the root of the yacon plant.
   - Sweet and rich in prebiotics.
   - Best for raw recipes.

3. **Monk Fruit Sweetener**
   - Natural sweetener derived from monk fruit.
   - Often mixed with erythritol for easier use.
   - Provides sweetness without calories.

### **Tips for Substitution**
- Sweeteners vary in sweetness, texture, and liquid content, so adjust recipes accordingly.
- When baking, reducing liquids or fats slightly may be necessary.
- Taste test when possible to ensure the sweetness level matches your preference.

Whether you're seeking healthier options, low-calorie substitutes, or simply alternatives for flavor, these sugar substitutes can work for a wide range of recipes!

Usage: number of prompt token is 60, number of completion token is 740, and number of total tokens in request and response is 800.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Código-fonte | Artefactos (Maven) | Exemplo

Pré-requisitos

Configurar

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Azure OpenAI, necessita de um endpoint e de uma chave.

Nome da variável Valor
ENDPOINT O ponto de extremidade do serviço pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, pode encontrar o endpoint através da página Implantações no portal Azure AI Foundry. Um exemplo de ponto de extremidade é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Este valor pode ser encontrado na secção Chaves e Ponto Final ao examinar o recurso no portal do Azure. Pode utilizar KEY1 ou KEY2.

Vá para o seu recurso no portal do Azure. A seção Chaves & Ponto Final pode ser encontrada na seção Gerenciamento de Recursos. Copie seu endpoint e sua chave de acesso, pois você precisará de ambos para autenticar suas chamadas de API. Pode utilizar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite-lhe rodar e regenerar as chaves de modo seguro sem causar uma interrupção do serviço.

Captura de ecrã da IU de visão geral de um recurso OpenAI do Azure no portal do Azure, com a localização do ponto de extremidade e das chaves de acesso assinaladas a vermelho.

Variáveis de ambiente

Crie e atribua variáveis de ambiente persistentes para sua chave e endpoint.

Importante

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se você usar uma chave de API, armazene-a com segurança no Cofre de Chaves do Azure. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

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

Nota

O Spring AI padroniza o nome do modelo como gpt-35-turbo. Só é necessário fornecer o SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL valor se você tiver implantado um modelo com um nome diferente.

export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_API_KEY="REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"
export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT="REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"
export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL="REPLACE_WITH_YOUR_MODEL_NAME_HERE"

Criar um novo aplicativo Spring

Crie um novo projeto Spring.

Em uma janela Bash, crie um novo diretório para seu aplicativo e navegue até ele.

mkdir ai-chat-demo && cd ai-chat-demo

Execute o comando spring init no seu diretório de trabalho. Este comando cria uma estrutura de diretórios padrão para seu projeto Spring, incluindo o arquivo de origem da classe Java principal e o arquivo pom.xml usado para gerenciar projetos baseados no Maven.

spring init -a ai-chat-demo -n AIChat --force --build maven -x

Os arquivos e pastas gerados se assemelham à seguinte estrutura:

ai-chat-demo/
|-- pom.xml
|-- mvn
|-- mvn.cmd
|-- HELP.md
|-- src/
    |-- main/
    |   |-- resources/
    |   |   |-- application.properties
    |   |-- java/
    |       |-- com/
    |           |-- example/
    |               |-- aichatdemo/
    |                   |-- AiChatApplication.java
    |-- test/
        |-- java/
            |-- com/
                |-- example/
                    |-- aichatdemo/
                        |-- AiChatApplicationTests.java

Editar aplicativo Spring

  1. Edite o arquivo pom.xml .

    A partir da raiz do diretório do projeto, abra o arquivo pom.xml em seu editor ou IDE preferido e substitua o arquivo pelo seguinte conteúdo:

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
      xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
   <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
   <parent>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
      <version>3.3.4</version>
      <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
   </parent>
   <groupId>com.example</groupId>
   <artifactId>ai-chat-demo</artifactId>
   <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
   <name>AIChat</name>
   <description>Demo project for Spring Boot</description>
   <properties>
      <java.version>17</java.version>
      <spring-ai.version>1.0.0-M5</spring-ai.version>
   </properties>
   <dependencies>
      <dependency>
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
         <groupId>org.springframework.ai</groupId>
         <artifactId>spring-ai-azure-openai-spring-boot-starter</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
         <scope>test</scope>
      </dependency>
   </dependencies>
   <dependencyManagement>
      <dependencies>
         <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
            <version>${spring-ai.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
         </dependency>
      </dependencies>
   </dependencyManagement>
   <build>
      <plugins>
         <plugin>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
         </plugin>
      </plugins>
   </build>
   <repositories>
      <repository>
         <id>spring-milestones</id>
         <name>Spring Milestones</name>
         <url>https://repo.spring.io/milestone</url>
         <snapshots>
            <enabled>false</enabled>
         </snapshots>
      </repository>
   </repositories>

</project>

  2. Na pasta src/main/java/com/example/aichatdemo , abra AiChatApplication.java em seu editor ou IDE preferido e cole o seguinte código:

    package com.example.aichatdemo;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;

@SpringBootApplication
public class AiChatApplication {

   private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(AiChatApplication.class);

   public static void main(String[] args) {
      SpringApplication.run(AiChatApplication.class, args);
   }

   @Bean
   CommandLineRunner commandLineRunner(ChatClient.Builder builder) {
      return args -> {
         var chatClient = builder.build();
         log.info("Sending chat prompts to AI service. One moment please...");
         String response = chatClient.prompt()
               .user("What was Microsoft's original internal codename for the project that eventually became Azure?")
               .call()
               .content();

         log.info("Response: {}", response);
      };
   }
}

    Importante

    Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais, como o Azure Key Vault. Para obter mais informações sobre segurança de credenciais, consulte este artigo de segurança .

  3. Navegue de volta para a pasta raiz do projeto e execute o aplicativo usando o seguinte comando:

    ./mvnw spring-boot:run

Saída

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/

 :: Spring Boot ::                (v3.3.4)

2025-03-14T13:35:30.145-04:00  INFO 93252 --- [AIChat] [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : Starting AiChatApplication using Java 23.0.2 with PID 93252 (/Users/vega/dev/msft/spring-ai-samples/ai-chat-demo/target/classes started by vega in /Users/vega/dev/msft/spring-ai-samples/ai-chat-demo)
2025-03-14T13:35:30.146-04:00  INFO 93252 --- [AIChat] [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : No active profile set, falling back to 1 default profile: "default"
2025-03-14T13:35:30.500-04:00  INFO 93252 --- [AIChat] [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : Started AiChatApplication in 0.445 seconds (process running for 0.633)
2025-03-14T13:35:30.501-04:00  INFO 93252 --- [AIChat] [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : Sending chat prompts to AI service. One moment please...
2025-03-14T13:35:31.950-04:00  INFO 93252 --- [AIChat] [           main] c.example.aichatdemo.AiChatApplication   : Response: Microsoft's original internal codename for the project that eventually became Azure was "Project Red Dog." This initiative ultimately led to the development and launch of the Microsoft Azure cloud computing platform.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Para obter mais exemplos, confira o repositório do GitHub de amostras do Azure OpenAI

Nota

Este guia usa o pacote npm OpenAI mais recente que agora suporta totalmente o Azure OpenAI. Se você estiver procurando exemplos de código para o SDK JavaScript do Azure OpenAI herdado, eles ainda estão disponíveis neste repositório.

Pré-requisitos

  • Uma assinatura do Azure - Crie uma gratuitamente
  • Versões LTS do Node.js
  • CLI do Azure usada para autenticação sem senha em um ambiente de desenvolvimento local, crie o contexto necessário entrando com a CLI do Azure.
  • Um recurso do Azure OpenAI no Azure AI Foundry Models com um modelo da série gpt-4 implantado. Para obter mais informações sobre a implementação de modelos, veja o guia de implementação de recursos.

Pré-requisitos do Microsoft Entra ID

Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, você precisa:

  • Instale a CLI do Azure usada para autenticação sem chave com o Microsoft Entra ID.
  • Atribua a Cognitive Services User função à sua conta de utilizador. Você pode atribuir funções no portal do Azure em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

Configurar

  1. Crie uma nova pasta chat-quickstart e vá para a pasta de início rápido com o seguinte comando:

    mkdir chat-quickstart && cd chat-quickstart

  2. Crie o package.json com o seguinte comando:

    npm init -y

  3. Instale a biblioteca de cliente OpenAI para JavaScript com:

    npm install openai

  4. Para a autenticação sem senha recomendada :

    npm install @azure/identity

Recuperar informações do recurso

Você precisa recuperar as seguintes informações para autenticar seu aplicativo com seu recurso do Azure OpenAI:

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Este valor corresponderá ao nome personalizado que escolheu para a implementação quando implementou um modelo. Esse valor pode ser encontrado em Implantações de Modelo de Gerenciamento de>Recursos no portal do Azure.
OPENAI_API_VERSION Saiba mais sobre as versões da API.

Você pode alterar a versão no código ou usar uma variável de ambiente.

Saiba mais sobre autenticação sem chave e configuração de variáveis de ambiente.

Atenção

Para usar a autenticação sem chave recomendada com o SDK, verifique se a AZURE_OPENAI_API_KEY variável de ambiente não está definida.

Criar um aplicativo de exemplo

  1. Crie o index.js arquivo com o seguinte código:

    const { AzureOpenAI } = require("openai");
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 || "Your endpoint";
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2024-05-01-preview";
const deployment = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "gpt-4o"; //This must match your deployment name.

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

async function main() {

  const client = new AzureOpenAI({ endpoint, apiKey, azureADTokenProvider, deployment });
  const result = await client.chat.completions.create({
    messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Does Azure OpenAI support customer managed keys?" },
    { role: "assistant", content: "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?" },
    { role: "user", content: "Do other Azure services support this too?" },
    ],
    model: "",
  });

  for (const choice of result.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

module.exports = { main };

  2. Entre no Azure com o seguinte comando:

    az login

  3. Execute o arquivo JavaScript.

    node index.js

Saída

== Chat Completions Sample ==
{
  content: 'Yes, several other Azure services also support customer managed keys for enhanced security and control over encryption keys.',
  role: 'assistant'
}

Nota

Se você receber o erro: Ocorreu um erro: OpenAIError: Os apiKey argumentos e azureADTokenProvider são mutuamente exclusivos, apenas um pode ser passado de cada vez. Talvez seja necessário remover uma variável de ambiente preexistente para a chave de API do seu sistema. Mesmo que o exemplo de código de ID do Microsoft Entra não esteja fazendo referência explícita à variável de ambiente de chave de API, se houver uma no sistema que executa essa amostra, esse erro ainda será gerado.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Nota

Este guia usa o pacote npm OpenAI mais recente que agora suporta totalmente o Azure OpenAI. Se você estiver procurando exemplos de código para o SDK JavaScript do Azure OpenAI herdado, eles ainda estão disponíveis neste repositório.

Pré-requisitos

Pré-requisitos do Microsoft Entra ID

Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, você precisa:

  • Instale a CLI do Azure usada para autenticação sem chave com o Microsoft Entra ID.
  • Atribua a Cognitive Services User função à sua conta de utilizador. Você pode atribuir funções no portal do Azure em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

Configurar

  1. Crie uma nova pasta chat-quickstart e vá para a pasta de início rápido com o seguinte comando:

    mkdir chat-quickstart && cd chat-quickstart

  2. Crie o package.json com o seguinte comando:

    npm init -y

  3. Atualize o package.json para ECMAScript com o seguinte comando:

    npm pkg set type=module

  4. Instale a biblioteca de cliente OpenAI para JavaScript com:

    npm install openai

  5. Para a autenticação sem senha recomendada :

    npm install @azure/identity

Recuperar informações do recurso

Você precisa recuperar as seguintes informações para autenticar seu aplicativo com seu recurso do Azure OpenAI:

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Este valor corresponderá ao nome personalizado que escolheu para a implementação quando implementou um modelo. Esse valor pode ser encontrado em Implantações de Modelo de Gerenciamento de>Recursos no portal do Azure.
OPENAI_API_VERSION Saiba mais sobre as versões da API.

Você pode alterar a versão no código ou usar uma variável de ambiente.

Saiba mais sobre autenticação sem chave e configuração de variáveis de ambiente.

Atenção

Para usar a autenticação sem chave recomendada com o SDK, verifique se a AZURE_OPENAI_API_KEY variável de ambiente não está definida.

Criar um aplicativo de exemplo

  1. Crie o index.ts arquivo com o seguinte código:

    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 || "Your endpoint";

// Required Azure OpenAI deployment name and API version
const apiVersion = process.env.OPENAI_API_VERSION || "2024-08-01-preview";
const deploymentName = process.env.AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME || "gpt-4o-mini"; //This must match your deployment name.

// 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: "Does Azure OpenAI support customer managed keys?",
      },
      {
        role: "assistant",
        content: "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI?",
      },
      { role: "user", content: "Do other Azure services support this too?" },
    ],
    model: "",
  };
}
async function printChoices(completion: ChatCompletion): Promise<void> {
  for (const choice of completion.choices) {
    console.log(choice.message);
  }
}
export async function main() {
  const client = getClient();
  const messages = createMessages();
  const result = await client.chat.completions.create(messages);
  await printChoices(result);
}

main().catch((err) => {
  console.error("The sample encountered an error:", err);
});

  2. Crie o tsconfig.json arquivo para transpilar o código TypeScript e copie o código a seguir para ECMAScript.

    {
    "compilerOptions": {
      "module": "NodeNext",
      "target": "ES2022", // Supports top-level await
      "moduleResolution": "NodeNext",
      "skipLibCheck": true, // Avoid type errors from node_modules
      "strict": true // Enable strict type-checking options
    },
    "include": ["*.ts"]
}

  3. Converter TypeScript em JavaScript.

    tsc

  4. Execute o código com o seguinte comando:

    node index.js

Saída

== Chat Completions Sample ==
{
  content: 'Yes, several other Azure services also support customer managed keys for enhanced security and control over encryption keys.',
  role: 'assistant'
}

Nota

Se você receber o erro: Ocorreu um erro: OpenAIError: Os apiKey argumentos e azureADTokenProvider são mutuamente exclusivos, apenas um pode ser passado de cada vez. Talvez seja necessário remover uma variável de ambiente preexistente para a chave de API do seu sistema. Mesmo que o exemplo de código de ID do Microsoft Entra não esteja fazendo referência explícita à variável de ambiente de chave de API, se houver uma no sistema que executa essa amostra, esse erro ainda será gerado.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Código fonte | Pacote (PyPi) | Modelo de chat empresarial de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) |

Pré-requisitos

Configurar

Instale a biblioteca de cliente OpenAI Python com:

pip install openai

Nota

Esta biblioteca é mantida pela OpenAI. Consulte o histórico de versões para acompanhar as atualizações mais recentes da biblioteca.

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Azure OpenAI, necessita de um endpoint e de uma chave.

Nome da variável Valor
ENDPOINT O ponto de extremidade do serviço pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, pode encontrar o endpoint através da página Implantações no portal Azure AI Foundry. Um exemplo de ponto de extremidade é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Este valor pode ser encontrado na secção Chaves e Ponto Final ao examinar o recurso no portal do Azure. Pode utilizar KEY1 ou KEY2.

Vá para o seu recurso no portal do Azure. A seção Chaves & Ponto Final pode ser encontrada na seção Gerenciamento de Recursos. Copie seu endpoint e sua chave de acesso, pois você precisará de ambos para autenticar suas chamadas de API. Pode utilizar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite-lhe rodar e regenerar as chaves de modo seguro sem causar uma interrupção do serviço.

Captura de ecrã da IU de visão geral de um recurso OpenAI do Azure no portal do Azure, com a localização do ponto de extremidade e das chaves de acesso assinaladas a vermelho.

Variáveis de ambiente

Crie e atribua variáveis de ambiente persistentes para sua chave e endpoint.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte 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 uma aplicação Python nova

  1. Crie um novo arquivo Python chamado quickstart.py. Em seguida, abra-o no seu editor ou IDE preferido.

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

Você precisa definir a model variável para o nome de implantação escolhido quando implantou os modelos GPT-3.5-Turbo ou GPT-4. Inserir o nome do modelo resultará em um erro, a menos que você escolha um nome de implantação idêntico ao nome do modelo subjacente.

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"), 
  api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
  api_version="2024-02-01"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-35-turbo", # model = "deployment_name".
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure services support this too?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Importante

Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais, como o Azure Key Vault. Para obter mais informações sobre segurança de credenciais, consulte este artigo de segurança .

  1. Execute o aplicativo com o python comando em seu arquivo de início rápido:

    python quickstart.py

Saída

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "message": {
        "content": "Yes, most of the Azure services support customer managed keys. However, not all services support it. You can check the documentation of each service to confirm if customer managed keys are supported.",
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1679001781,
  "id": "chatcmpl-6upLpNYYOx2AhoOYxl9UgJvF4aPpR",
  "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 39,
    "prompt_tokens": 58,
    "total_tokens": 97
  }
}
Yes, most of the Azure services support customer managed keys. However, not all services support it. You can check the documentation of each service to confirm if customer managed keys are supported.

Compreender a estrutura da mensagem

Os modelos GPT-35-Turbo e GPT-4 são otimizados para trabalhar com entradas formatadas como uma conversa. A messages variável passa por uma matriz de dicionários com diferentes papéis na conversação delineados por sistema, usuário e assistente. A mensagem do sistema pode ser usada para preparar o modelo, incluindo contexto ou instruções sobre como o modelo deve responder.

O guia de instruções GPT-35-Turbo & GPT-4 fornece uma introdução detalhada às opções de comunicação com esses novos modelos.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

Especificação da API REST |

Pré-requisitos

Configurar

Recuperar chave e ponto de extremidade

Para efetuar uma chamada com êxito no Azure OpenAI, necessita de um endpoint e de uma chave.

Nome da variável Valor
ENDPOINT O ponto de extremidade do serviço pode ser encontrado na seção Chaves & Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure. Como alternativa, pode encontrar o endpoint através da página Implantações no portal Azure AI Foundry. Um exemplo de ponto de extremidade é: https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Este valor pode ser encontrado na secção Chaves e Ponto Final ao examinar o recurso no portal do Azure. Pode utilizar KEY1 ou KEY2.

Vá para o seu recurso no portal do Azure. A seção Chaves & Ponto Final pode ser encontrada na seção Gerenciamento de Recursos. Copie seu endpoint e sua chave de acesso, pois você precisará de ambos para autenticar suas chamadas de API. Pode utilizar KEY1 ou KEY2. Ter sempre duas chaves permite-lhe rodar e regenerar as chaves de modo seguro sem causar uma interrupção do serviço.

Captura de ecrã da IU de visão geral de um recurso OpenAI do Azure no portal do Azure, com a localização do ponto de extremidade e das chaves de acesso assinaladas a vermelho.

Variáveis de ambiente

Crie e atribua variáveis de ambiente persistentes para sua chave e endpoint.

Importante

Recomendamos a autenticação do Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para recursos do Azure para evitar o armazenamento de credenciais com seus aplicativos executados na nuvem.

Use chaves de API com cuidado. Não inclua a chave da API diretamente no seu código e nunca a publique publicamente. Se estiver usando chaves de API, armazene-as com segurança no Cofre de Chaves do Azure, gire as chaves regularmente e restrinja o acesso ao Cofre de Chaves do Azure usando controle de acesso baseado em função e restrições de acesso à rede. Para obter mais informações sobre como usar chaves de API com segurança em seus aplicativos, consulte Chaves de API com o Cofre de Chaves do Azure.

Para obter mais informações sobre segurança de serviços de IA, consulte 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"

API REST

Em um shell bash, execute o seguinte comando. Você precisará substituir gpt-35-turbo pelo nome de implantação escolhido quando implantou os modelos GPT-35-Turbo ou GPT-4. Inserir o nome do modelo resultará em um erro, a menos que você escolha um nome de implantação idêntico ao nome do modelo subjacente.

curl $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/deployments/gpt-35-turbo/chat/completions?api-version=2024-02-01 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -d '{"messages":[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},{"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},{"role": "user", "content": "Do other Azure services support this too?"}]}'

O formato da primeira linha do comando com um exemplo de ponto de extremidade aparecerá da seguinte forma: curl https://docs-test-001.openai.azure.com/openai/deployments/{YOUR-DEPLOYMENT_NAME_HERE}/chat/completions?api-version=2024-02-01 \ Se encontrar um erro, verifique novamente para se certificar de que não existe uma duplicação de / na separação entre o seu ponto de extremidade e /openai/deployments.

Se pretender executar este comando num prompt do Windows normal, será necessário alterar o texto para remover o \ e as quebras de linha.

Importante

Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais, como o Azure Key Vault. Para obter mais informações sobre segurança de credenciais, consulte este artigo de segurança .

Saída

{"id":"chatcmpl-6v7mkQj980V1yBec6ETrKPRqFjNw9",
"object":"chat.completion","created":1679072642,
"model":"gpt-35-turbo",
"usage":{"prompt_tokens":58,
"completion_tokens":68,
"total_tokens":126},
"choices":[{"message":{"role":"assistant",
"content":"Yes, many other Azure services also support customer managed keys. Azure OpenAI offers multiple options for customers to manage keys, such as using Azure Key Vault, customer-managed keys in Azure Key Vault or customer-managed keys through Azure Storage service. This helps customers ensure that their data is secure and access to their services is controlled."},"finish_reason":"stop","index":0}]}

Formatação de saída ajustada para facilitar a leitura, a saída real é um único bloco de texto sem quebras de linha.

Compreender a estrutura da mensagem

Os modelos GPT-35-Turbo e GPT-4 são otimizados para trabalhar com entradas formatadas como uma conversa. A messages variável passa por uma matriz de dicionários com diferentes papéis na conversação delineados por sistema, usuário e assistente. A mensagem do sistema pode ser usada para preparar o modelo, incluindo contexto ou instruções sobre como o modelo deve responder.

O guia de instruções GPT-35-Turbo & GPT-4 fornece uma introdução detalhada às opções de comunicação com esses novos modelos.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos

  • Saiba mais sobre como trabalhar com os modelos GPT-35-Turbo e GPT-4 com o nosso guia de instruções.
  • Para obter mais exemplos, confira o repositório do GitHub de amostras do Azure OpenAI

Pré-requisitos

Pré-requisitos do Microsoft Entra ID

Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, você precisa:

  • Instale a CLI do Azure usada para autenticação sem chave com o Microsoft Entra ID.
  • Atribua a Cognitive Services User função à sua conta de utilizador. Você pode atribuir funções no portal do Azure em Controle de acesso (IAM)>Adicionar atribuição de função.

Recuperar informações do recurso

Você precisa recuperar as seguintes informações para autenticar seu aplicativo com seu recurso do Azure OpenAI:

Nome da variável Valor
AZURE_OPENAI_ENDPOINT Esse valor pode ser encontrado na seção Chaves e Ponto de Extremidade ao examinar seu recurso no portal do Azure.
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME Este valor corresponderá ao nome personalizado que escolheu para a implementação quando implementou um modelo. Esse valor pode ser encontrado em Implantações de Modelo de Gerenciamento de>Recursos no portal do Azure.
OPENAI_API_VERSION Saiba mais sobre as versões da API.

Você pode alterar a versão no código ou usar uma variável de ambiente.

Saiba mais sobre autenticação sem chave e configuração de variáveis de ambiente.

Criar um novo script do PowerShell

  1. Para a autenticação sem chave recomendada com o Microsoft Entra ID, entre no Azure com o seguinte comando:

    az login

  2. Crie um novo arquivo do PowerShell chamado quickstart.ps1. Em seguida, abra-o no seu editor ou IDE preferido.

  3. Substitua o conteúdo de quickstart.ps1 pelo código a seguir. Você precisa definir a engine variável para o nome de implantação escolhido quando implantou o modelo GPT-4o. Inserir o nome do modelo resulta em um erro, a menos que você escolha um nome de implantação idêntico ao nome do modelo subjacente.

    # Azure OpenAI metadata variables
$openai = @{
   api_base    = $Env:AZURE_OPENAI_ENDPOINT
   api_version = '2024-10-21' # This can change in the future.
   name        = 'gpt-4o' # The name you chose for your model deployment.
}

# Use the recommended keyless authentication via bearer token.
$headers = [ordered]@{
    #'api-key' = $Env:AZURE_OPENAI_API_KEY
    'Authorization' = "Bearer $($Env:DEFAULT_AZURE_CREDENTIAL_TOKEN)"
}

# Completion text
$messages = @()
$messages += @{
  role = 'system'
  content = 'You are a helpful assistant.'
}
$messages += @{
  role = 'user'
  content = 'Can I use honey as a substitute for sugar?'
}
$messages += @{
  role = 'assistant'
  content = 'Yes, you can use honey as a substitute for sugar.'
}
$messages += @{
  role = 'user'
  content = 'What other ingredients can I use as a substitute for sugar?'
}

# Adjust these values to fine-tune completions
$body = [ordered]@{
   messages = $messages
} | ConvertTo-Json

# Send a request to generate an answer
$url = "$($openai.api_base)/openai/deployments/$($openai.name)/chat/completions?api-version=$($openai.api_version)"

$response = Invoke-RestMethod -Uri $url -Headers $headers -Body $body -Method Post -ContentType 'application/json'
return $response

    Importante

    Para produção, use uma maneira segura de armazenar e acessar suas credenciais, como o Gerenciamento Secreto do PowerShell com o Cofre de Chaves do Azure. Para obter mais informações sobre segurança de credenciais, consulte este artigo de segurança .

  4. Execute o script usando o PowerShell. Neste exemplo, estamos usando o -Depth parâmetro para garantir que a saída não seja truncada.

    ./quickstart.ps1 | ConvertTo-Json -Depth 4

Saída

A saída do script é um objeto JSON que contém a resposta do Azure OpenAI. A saída é semelhante à seguinte:

{
  "choices": [
    {
      "content_filter_results": {
        "custom_blocklists": {
          "filtered": false
        },
        "hate": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "protected_material_code": {
          "filtered": false,
          "detected": false
        },
        "protected_material_text": {
          "filtered": false,
          "detected": false
        },
        "self_harm": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "sexual": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "violence": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        }
      },
      "finish_reason": "stop",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "There are many alternatives to sugar that can be used in cooking and baking, depending on your dietary needs, taste preferences, and the type of recipe you're making. Here are some popular sugar substitutes:\n\n---\n\n### 1. **Natural Sweeteners**\n   - **Maple Syrup**: A natural sweetener with a rich, distinct flavor. Use about ¾ cup of maple syrup for every cup of sugar, and reduce the liquid in the recipe slightly.\n   - **Agave Nectar**: A liquid sweetener that’s sweeter than sugar. Use about ⅔ cup of agave nectar for each cup of sugar, and reduce the liquid in the recipe.\n   - **Coconut Sugar**: Made from the sap of the coconut palm, it has a mild caramel flavor. Substitute in a 1:1 ratio for sugar.\n   - **Molasses**: A by-product of sugar production, molasses is rich in flavor and best for recipes like gingerbread or barbecue sauce. Adjust quantities based on the recipe.\n   - **Stevia (Natural)**: Derived from the stevia plant, it's intensely sweet and available in liquid or powder form. Use sparingly, as a little goes a long way.\n\n---\n\n### 2. **Fruit-Based Sweeteners**\n   - **Ripe Bananas**: Mashed bananas work well for baking recipes like muffins or pancakes. Use about ½ cup of mashed banana for every cup of sugar and reduce the liquid slightly.\n   - **Applesauce**: Unsweetened applesauce adds sweetness and moisture to baked goods. Replace sugar in a 1:1 ratio, but reduce the liquid by ¼ cup.\n   - **Dates/Date Paste**: Blend dates with water to make a paste, which works well in recipes like energy bars, cakes, or smoothies. Use in a 1:1 ratio for sugar.\n   - **Fruit Juices (e.g., orange juice)**: Can be used to impart natural sweetness but is best suited for specific recipes like marinades or desserts.\n\n---\n\n### 3. **Artificial and Low-Calorie Sweeteners**\n   - **Erythritol**: A sugar alcohol with no calories. Substitute in equal amounts, but be careful as it may cause a cooling sensation in some recipes.\n   - **Xylitol**: Another sugar alcohol, often used in gum and candies. It’s a 1:1 sugar substitute but may affect digestion if consumed in large quantities.\n   - **Monk Fruit Sweetener**: A natural, calorie-free sweetener that’s significantly sweeter than sugar. Follow the product packaging for exact substitution measurements.\n   - **Aspartame, Sucralose, or Saccharin** (Artificial Sweeteners): Often used for calorie reduction in beverages or desserts. Follow package instructions for substitution.\n\n---\n\n### 4. **Other Natural Alternatives**\n   - **Brown Rice Syrup**: A sticky, malt-flavored syrup used in granolas or desserts. Substitute 1 ¼ cups of brown rice syrup for every cup of sugar.\n   - **Barley Malt Syrup**: A thick, dark syrup with a distinct flavor. It can replace sugar but might require recipe adjustments due to its strong taste.\n   - **Yacon Syrup**: Made from the root of the yacon plant, it’s similar in texture to molasses and has a mild sweetness.\n\n---\n\n### General Tips for Substituting Sugar:\n- **Adjust Liquids:** Many liquid sweeteners (like honey or maple syrup) require reducing the liquid in the recipe to maintain texture.\n- **Baking Powder Adjustment:** If replacing sugar with an acidic sweetener (e.g., honey or molasses), you might need to add a little baking soda to neutralize acidity.\n- **Flavor Changes:** Some substitutes, like molasses or coconut sugar, have distinct flavors that can influence the taste of your recipe.\n- **Browning:** Sugar contributes to caramelization and browning in baked goods. Some alternatives may yield lighter-colored results.\n\nBy trying out different substitutes, you can find what works best for your recipes!",
        "refusal": null,
        "role": "assistant"
      }
    }
  ],
  "created": 1742602230,
  "id": "chatcmpl-BDgjWjEboQ0z6r58pvSBgH842JbB2",
  "model": "gpt-4o-2024-11-20",
  "object": "chat.completion",
  "prompt_filter_results": [
    {
      "prompt_index": 0,
      "content_filter_results": {
        "custom_blocklists": {
          "filtered": false
        },
        "hate": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "jailbreak": {
          "filtered": false,
          "detected": false
        },
        "self_harm": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "sexual": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        },
        "violence": {
          "filtered": false,
          "severity": "safe"
        }
      }
    }
  ],
  "system_fingerprint": "fp_a42ed5ff0c",
  "usage": {
    "completion_tokens": 836,
    "completion_tokens_details": {
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    },
    "prompt_tokens": 60,
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "cached_tokens": 0
    },
    "total_tokens": 896
  }
}

Observações

Você pode pular a ConvertTo-Json etapa se quiser ver a saída bruta.

./quickstart.ps1

O resultado tem o seguinte aspeto:

choices               : {@{content_filter_results=; finish_reason=stop; index=0; logprobs=; message=}}
created               : 1742602727
id                    : chatcmpl-BDgrX0BF38mZuszFeyU1NKZSiRpSX
model                 : gpt-4o-2024-11-20
object                : chat.completion
prompt_filter_results : {@{prompt_index=0; content_filter_results=}}
system_fingerprint    : fp_b705f0c291
usage                 : @{completion_tokens=944; completion_tokens_details=; prompt_tokens=60; prompt_tokens_details=; total_tokens=1004}

Você pode editar o conteúdo do script powershell.ps1 para retornar o objeto inteiro ou uma propriedade específica. Por exemplo, para retornar o texto retornado, você pode substituir a última linha do script (return $response) pelo seguinte:

return $response.choices.message.content

Em seguida, execute o script novamente.

./quickstart.ps1

O resultado tem o seguinte aspeto:

There are several ingredients that can be used as substitutes for sugar, depending on the recipe and your dietary preferences. Here are some popular options:

---

### **Natural Sweeteners**
1. **Maple Syrup**
   - Flavor: Rich and slightly caramel-like.
   - Use: Works well in baking, sauces, oatmeal, and beverages.
   - Substitution: Replace sugar in a 1:1 ratio but reduce the liquid in your recipe by about 3 tablespoons per cup of maple syrup.

2. **Agave Nectar**
   - Flavor: Mildly sweet, less pronounced than honey.
   - Use: Good for beverages, desserts, and dressings.
   - Substitution: Use about 2/3 cup of agave nectar for every 1 cup of sugar, and reduce other liquids slightly.

3. **Molasses**
   - Flavor: Strong, earthy, and slightly bitter.
   - Use: Perfect for gingerbread, cookies, and marinades.
   - Substitution: Replace sugar in equal amounts, but adjust for the strong flavor.

4. **Date Paste**
   - Flavor: Naturally sweet with hints of caramel.
   - Use: Works well in energy bars, smoothies, or baking recipes.
   - Substitution: Blend pitted dates with water to create paste (about 1:1 ratio). Use equal amounts in recipes.

5. **Coconut Sugar**
   - Flavor: Similar to brown sugar, mildly caramel-like.
   - Use: Excellent for baking.
   - Substitution: Replace sugar in a 1:1 ratio.

---

### **Low-Calorie Sweeteners**
1. **Stevia**
   - Flavor: Very sweet but can have a slightly bitter aftertaste.
   - Use: Works in beverages, desserts, and some baked goods.
   - Substitution: Use less—around 1 teaspoon of liquid stevia or 1/2 teaspoon stevia powder for 1 cup of sugar. Check the package for exact conversion.

2. **Erythritol**
   - Flavor: Similar to sugar but less sweet.
   - Use: Perfect for baked goods and beverages.
   - Substitution: Replace sugar using a 1:1 ratio, though you may need to adjust for less sweetness.

3. **Xylitol**
   - Flavor: Similar to sugar.
   - Use: Great for baking or cooking but avoid using it for recipes requiring caramelization.
   - Substitution: Use a 1:1 ratio.

---

### **Fruit-Based Sweeteners**
1. **Mashed Bananas**
   - Flavor: Sweet with a fruity note.
   - Use: Great for muffins, cakes, and pancakes.
   - Substitution: Use 1 cup mashed banana for 1 cup sugar, but reduce liquid slightly in the recipe.

2. **Applesauce**
   - Flavor: Mildly sweet.
   - Use: Excellent for baked goods like muffins or cookies.
   - Substitution: Replace sugar 1:1, but reduce other liquids slightly.

3. **Fruit Juice Concentrates**
   - Flavor: Sweet with fruity undertones.
   - Use: Works well in marinades, sauces, and desserts.
   - Substitution: Use equal amounts, but adjust liquid content.

---

### **Minimal-Processing Sugars**
1. **Raw Honey**
   - Flavor: Sweet with floral undertones.
   - Use: Good for baked goods and beverages.
   - Substitution: Replace sugar in a 1:1 ratio, but reduce other liquids slightly.

2. **Brown Rice Syrup**
   - Flavor: Mildly sweet with a hint of nuttiness.
   - Use: Suitable for baked goods and granola bars.
   - Substitution: Use 1-1/4 cups of syrup for 1 cup of sugar, and decrease liquid in the recipe.

---

### Tips for Substitution:
- Adjust for sweetness: Some substitutes are sweeter or less sweet than sugar, so amounts may need tweaking.
- Baking considerations: Sugar affects texture, browning, and moisture. If you replace it, you may need to experiment to get the desired result.
- Liquid adjustments: Many natural sweeteners are liquid, so you’ll often need to reduce the amount of liquid in your recipe.

Would you like help deciding the best substitute for a specific recipe?

Compreender a estrutura da mensagem

Os modelos GPT-4 são otimizados para trabalhar com entradas formatadas como uma conversa. A messages variável passa por uma matriz de dicionários com diferentes papéis na conversação delineados por sistema, usuário e assistente. A mensagem do sistema pode ser usada para preparar o modelo, incluindo contexto ou instruções sobre como o modelo deve responder.

O guia de instruções do GPT-4 fornece uma introdução detalhada às opções de comunicação com esses modelos.

Limpar recursos

Se quiser limpar e remover um recurso do Azure OpenAI, você pode excluir o recurso. Antes de excluir o recurso, você deve primeiro excluir todos os modelos implantados.

Próximos passos