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Microsoft Foundry 快速入門（經典版）

備註

本文件指的是 Microsoft Foundry（經典版） 入口網站。

🔍 請參閱 Microsoft Foundry（新）文件 以了解新入口網站。

在這個快速入門中，你將使用 Microsoft Foundry 來：

  • 建立專案
  • 部署模型
  • 執行聊天完成
  • 建立和執行代理程式
  • 將檔案上傳至代理程式

Microsoft Foundry SDK 提供多種語言版本，包括 Python、Java、TypeScript 和 C#。 此快速入門提供每個語言的指示。

小提示

本文的其餘部分說明如何建立和使用 Foundry 專案。 請參考快速入門：如果你想使用以樞紐為基礎的專案，請開始 使用 Microsoft Foundry（Hub 專案 ）。 我需要哪種類型的專案？

先決條件

這很重要

在開始之前，請確保您的開發環境已準備就緒。
本快速入門著重於 案例特定的步驟 ，例如 SDK 安裝、驗證和執行範例程式碼。

在入口網站中，您可以探索來自許多不同提供者的豐富尖端模型目錄。 在本教學課程中，搜尋並選取 gpt-4o 模型。

  1. 登入 Microsoft Foundry。 確定新鑄造廠的開關是關閉的。 這些步驟指的是經典 Foundry。

  2. 如果你正在一個專案中，請在左上角的導覽列中選擇 Microsoft Foundry 以離開該專案。 您很快就會建立一個新的。

  3. 從登陸頁面或 模型目錄中，選取 gpt-4o （或 gpt-4o-mini）。

    截圖顯示如何在 Foundry 平台入口處開始使用模型。

  4. 選取 [使用此模型]。 出現提示時，輸入新的專案名稱，然後選取 [建立]。

  5. 檢閱部署名稱，然後選取 [建立]。

  6. 然後選取部署類型之後，選取 [連線並部署 ]。

  7. 部署之後，從部署頁面選取 [ 在 Playground 中開啟 ]。

  8. 您進入聊天遊樂場，模型已預先部署並可供使用。

如果您要建立代理程式，則可以改為 從建立代理程式開始。 步驟類似，但順序不同。 建立專案後，您將到達客服專員遊樂場，而不是聊天遊樂場。

準備好編碼

小提示

程式碼使用 Azure AI Projects 1.x SDK ，且與 Azure AI Projects 2.x 不相容。 請參閱 Azure AI Projects 2.x 版本的 Foundry（新）文件。

  1. 安裝下列套件：

    pip install openai azure-identity azure-ai-projects==1.0.0

  2. 在專案的歡迎畫面中找到你的專案終點。

    Microsoft Foundry 模型歡迎畫面的截圖，顯示端點網址和複製按鈕。

  3. 在執行 Python 腳本之前，請務必先使用 CLI az login （或 az login --use-device-code） 命令登入以驗證。

按照以下說明或取得程式碼：

取得程式碼

與模特兒聊天

聊天完成是 AI 應用程式的基本建置組塊。 使用聊天完成功能，您可以傳送一系列訊息，並從模型取得回應。

小提示

程式碼使用 Azure AI Projects 1.x SDK ，且與 Azure AI Projects 2.x 不相容。 請參閱 Azure AI Projects 2.x 版本的 Foundry（新）文件。

以此程式碼中的 endpoint 取代您的端點：

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential

project = AIProjectClient(
    endpoint="https://your-foundry-resource-name.ai.azure.com/api/projects/project-name",
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

models = project.get_openai_client(api_version="2024-10-21")
response = models.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful writing assistant"},
        {"role": "user", "content": "Write me a poem about flowers"},
    ],
)

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

與代理程式聊天

創建一個代理並與之聊天。

小提示

程式碼使用 Azure AI Projects 1.x SDK ，且與 Azure AI Projects 2.x 不相容。 請參閱 Azure AI Projects 2.x 版本的 Foundry（新）文件。

以此程式碼中的 endpoint 取代您的端點：

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import ListSortOrder, FilePurpose

project = AIProjectClient(
    endpoint="https://your-foundry-resource-name.ai.azure.com/api/projects/project-name",
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

agent = project.agents.create_agent(
    model="gpt-4o",
    name="my-agent",
    instructions="You are a helpful writing assistant")

thread = project.agents.threads.create()
message = project.agents.messages.create(
    thread_id=thread.id, 
    role="user", 
    content="Write me a poem about flowers")

run = project.agents.runs.create_and_process(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)
if run.status == "failed":
    # Check if you got "Rate limit is exceeded.", then you want to get more quota
    print(f"Run failed: {run.last_error}")

# Get messages from the thread
messages = project.agents.messages.list(thread_id=thread.id)

# Get the last message from the sender
messages = project.agents.messages.list(thread_id=thread.id, order=ListSortOrder.ASCENDING)
for message in messages:
    if message.run_id == run.id and message.text_messages:
        print(f"{message.role}: {message.text_messages[-1].text.value}")

# Delete the agent once done
project.agents.delete_agent(agent.id)
print("Deleted agent")

將檔案新增至代理程式

代理程式透過使用工具具有強大的功能。 讓我們添加一個文件搜索工具，使我們能夠進行知識檢索。

小提示

程式碼使用 Azure AI Projects 1.x SDK ，且與 Azure AI Projects 2.x 不相容。 請參閱 Azure AI Projects 2.x 版本的 Foundry（新）文件。

以此程式碼中的 endpoint 取代您的端點：

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.agents.models import ListSortOrder, FileSearchTool

project = AIProjectClient(
    endpoint="https://your-foundry-resource-name.ai.azure.com/api/projects/project-name",
    credential=DefaultAzureCredential(),
)

# Upload file and create vector store
file = project.agents.files.upload(file_path="./product_info_1.md", purpose=FilePurpose.AGENTS)
vector_store = project.agents.vector_stores.create_and_poll(file_ids=[file.id], name="my_vectorstore")

# Create file search tool and agent
file_search = FileSearchTool(vector_store_ids=[vector_store.id])
agent = project.agents.create_agent(
    model="gpt-4o",
    name="my-assistant",
    instructions="You are a helpful assistant and can search information from uploaded files",
    tools=file_search.definitions,
    tool_resources=file_search.resources,
)

# Create thread and process user message
thread = project.agents.threads.create()
project.agents.messages.create(thread_id=thread.id, role="user", content="Hello, what Contoso products do you know?")
run = project.agents.runs.create_and_process(thread_id=thread.id, agent_id=agent.id)

# Handle run status
if run.status == "failed":
    print(f"Run failed: {run.last_error}")

# Print thread messages
messages = project.agents.messages.list(thread_id=thread.id, order=ListSortOrder.ASCENDING)
for message in messages:
    if message.run_id == run.id and message.text_messages:
        print(f"{message.role}: {message.text_messages[-1].text.value}")

# Cleanup resources
project.agents.vector_stores.delete(vector_store.id)
project.agents.files.delete(file_id=file.id)
project.agents.delete_agent(agent.id)

清理資源

如果您不再需要您所建立的任何資源，請刪除與您的專案相關聯的資源群組。

  • 在 Azure 入口網站中，選擇資源群組，然後選擇 刪除。 確認您想要刪除資源群組。

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