azure openai chatgpt api的进一步展开说明

ChatGPT简介

ChatGPT于2023年初作为一项易于使用的人工智能服务被推出。虽然我认为它依然有一定的吸引力，但与此同时，我并没有充分利用它。AI引擎产生的幻觉让我感到不适。

在和ChatGPT度过的蜜月期里，我最喜欢的问题是：如果我现在可以举起一定的重量，如何才能够举起更重的负重呢？答案虽然很长，但本质上是“多练习，锻炼支持肌肉，你就可以做到！”感谢答案，但完全没有帮助。

但是，更具体的要求，比如将数据集从CSV转换为JSON，就近乎于奇异。这简直帮我完成了工作！

目前，ChatGPT在https://chat.openai.com不要钱使用。你还可以定阅高级套餐，该套餐速度更快，不受高峰时段的限制。价格为每个月20美元，我认为这个价格与收益相比或者相对公道的。但是，我目前没有为ChatGPT高级套餐付费。

Azure OpenAI是甚么

Azure OpenAI是微软的一项商业产品，可让你在利用程序中使用OpenAI模型。虽然OpenAI的ChatGPT是托管版本，但Azure OpenAI提供了一个商业版本的实例。Azure OpenAI提供与OpenAI相同的模型，但具有更多的企业功能。

这些模型包括：

• GPT⑶ – ChatGPT的平台
• Codex – 用于GitHub Copilot等服务的平台
• 嵌入 – 用于更特定用例的其他模型系列

值得注意的是，GPT⑶还提供了其他几个针对区别目的优化的模型。DALL-E是图象生成模型，也是Azure OpenAI的一部份，但还没有完全可用。

会不会可以直接使用OpenAI.com上的ChatGPT？

固然可以！但功能会遭到限制，虽然它提供了一些基本的API，但这些API主要是没法控制的。如果你想构建自己的解决方案，我建议你尝试Azure OpenAI。

如何取得Azure OpenAI？

请参阅最新的指南。目前，你需要填写一个申请表并等待批准。这可能需要一些时间，所以我建议你尽快填写申请表。

重要任务：创建Azure OpenAI实例

一旦你的Azure定阅启用了该服务，就能够在Azure门户中创建Azure OpenAI服务。

创建实例与创建其他Azure服务一样，最多只需一分钟。管理界面类似于其他Azure服务。

现在你可以在“Keys and Endpoint”下获得身份验证密钥。稍后在使用API时需要使用这些密钥进行授权。

创建第一个模型

现在进入有趣的部份！让我们创建一个模型。但正如通常产生的那样，所有操作都产生在Azure门户以外。当你想要快速推动并打破常规时，我总是感到有点懊丧。

你可以在外部门户（https://oai.azure.com）了解playground中的模型并部署自己的模型。模型可以是默许的OpenAI模型，也能够根据自己的需求进行调剂（如微调或添加自定义数据集）。

首先，你需要部署一个模型。有很多模型可以选择。为了接近ChatGPT，选择text-davinci-003。这个模型更慢，更昂贵。一旦部署完成，你可以返回playground来尝试它。它的工作几近和OpenAI公共ChatGPT服务一样。

抱歉，我没法克制自己。这里值得注意的是，Azure OpenAI非常快！不需要等待光标输入动画完成一个句子。你输入文本，按下生成按钮，不到100毫秒，你就可以得到完全的回答。太棒了。

这只是个playground，所以不要将其直接暴露给你的用户或客户。

修改模型

有一些内置参数可以调剂模型。

最大长度（令牌）相当重要，由于它直接影响到你的服务本钱。令牌越多，本钱越高。一个令牌大约是四个字符。令牌会迅速增加。

上面的示例共有66个令牌，包括我的问题和回答。

你可使用自定义数据集对模型进行微调。这始终基于一个基本模型，并在此基础上进行改进。

通过API调用模型

现在我们已部署了一个类似ChatGPT的简单模型，让我们尝试通过API调用它。但API在哪里？你终究可使用Azure API Management和Web App Firewall部署高级架构。为了简单起见，让我们只从命令行直接调用API。

API会自动在你的实例上公然。你需要使用身份验证密钥（之前通过Azure Portal获得）和输入提示。就是这样。

为了节省工作量，Azure OpenAI门户会为你生成一个代码桩供你使用 – 你可以选择Python、curl（用于命令行调用）和json，用于获得有效负载（例如逻辑利用程序）。我喜欢curl现在是默许示例的一部份！下面是一个针对我的GPT⑶模型的示例：

如果你不熟习curl，那末示例中产生的是调用Azure OpenAI的REST端点，并且我们期望返回JSON。我们传递API密钥，并通过有效负载添加模型的必要参数。返回的数据以下：

由于模型对只提供API密钥和提示就可以正常工作，我省略了其他参数。我输入的提示是“现在几点？”而模型的回答是“现在是下午3:05”。虽然在我写这篇文章的时候还没有下午3:05，但或许模型所处的时区和西欧区别。不过，它对这个事实非常有信心。

我们如何利用API？

现在我们有一个工作的端点来使用GPT⑶（或任何其他AI模型）的知识和灵活性，将其轻松嵌入到我们的利用程序中。在Azure上，可以通过PowerShell自动化、Azure Functions中的任何内容、基于Logic App的编排或使用首选语言实现的适当代码来实现。

对Logic Apps来讲，虽然使用Logic Apps可以轻松地从多个来源组合信息，但仿佛没有原生的Azure OpenAI连接器可以访问模型。但是Logic Apps支持原始的HTTP操作。让我们快速尝试一下，看看模型怎样在实际环境中使用。

在Logic App中，只需添加HTTP连接器，并填写详细信息。你需要履行HTTP POST，并在标头中嵌入api-key和Content-Type。将prompt放在要求主体中。

就是这样！它的工作方式和你期望的一样：

使用Logic App，你现在可以通过Webhook触发此逻辑，例如来自SharePoint Online或Teams。固然，这个逻辑在Power Automate中也能够工作。

总结

虽然该服务依然有一些限制，但它仿佛非常好用。它易于使用，只需几分钟便可掌握GPT⑶和其他模型的强大功能。对实际利用，我肯定会使用自己的数据集来丰富模型，并且不会直接暴露API，而是斟酌使用API Management来保护它。

将这类智能融入自定义利用程序的最好方式将是一个有趣的问题！

azure openai chatgpt api的常见问答Q&A