Hinweis
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Wichtig
Die Azure OpenAI-Erweiterung für Azure Functions befindet sich derzeit in der Vorschau.
Mithilfe des Azure OpenAI-Assistenten zum Erstellen einer Ausgabebindung können Sie bei der Ausführung von Funktionscode einen neuen Assistenten-Chatbot erstellen.
Informationen zu Einrichtungs- und Konfigurationsdetails der Azure OpenAI-Erweiterung finden Sie unter Azure OpenAI-Erweiterungen für Azure Functions. Weitere Informationen zu Azure OpenAI-Assistenten finden Sie unter API für Azure OpenAI-Assistenten.
Hinweis
Referenzen und Beispiele werden nur für das Node.js v4-Modell bereitgestellt.
Hinweis
Referenzen und Beispiele werden nur für das Python v2-Modell bereitgestellt.
Hinweis
Während beide C#-Prozessmodelle unterstützt werden, werden nur Isolierte Arbeitsmodellbeispiele bereitgestellt.
Beispiel
Go-Support ist derzeit nicht für diese Bindung verfügbar.
In diesem Beispiel wird der Erstellungsprozess veranschaulicht, bei dem die HTTP PUT-Funktion einen neuen Assistenten-Chatbot mit der angegebenen ID erstellt. Die Antwort auf die Eingabeaufforderung wird in der HTTP-Antwort zurückgegeben.
/// <summary>
/// HTTP PUT function that creates a new assistant chat bot with the specified ID.
/// </summary>
[Function(nameof(CreateAssistant))]
public static async Task<CreateChatBotOutput> CreateAssistant(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "put", Route = "assistants/{assistantId}")] HttpRequestData req,
string assistantId)
{
string instructions =
"""
Don't make assumptions about what values to plug into functions.
Ask for clarification if a user request is ambiguous.
""";
using StreamReader reader = new(req.Body);
string request = await reader.ReadToEndAsync();
return new CreateChatBotOutput
{
HttpResponse = new ObjectResult(new { assistantId }) { StatusCode = 201 },
ChatBotCreateRequest = new AssistantCreateRequest(assistantId, instructions)
{
ChatStorageConnectionSetting = DefaultChatStorageConnectionSetting,
CollectionName = DefaultCollectionName,
},
};
}
public class CreateChatBotOutput
{
[AssistantCreateOutput()]
public AssistantCreateRequest? ChatBotCreateRequest { get; set; }
[HttpResult]
public IActionResult? HttpResponse { get; set; }
}
In diesem Beispiel wird der Erstellungsprozess veranschaulicht, bei dem die HTTP PUT-Funktion einen neuen Assistenten-Chatbot mit der angegebenen ID erstellt. Die Antwort auf die Eingabeaufforderung wird in der HTTP-Antwort zurückgegeben.
/**
* The default storage account setting for the table storage account.
* This constant is used to specify the connection string for the table storage
* account
* where chat data will be stored.
*/
final String DEFAULT_CHATSTORAGE = "AzureWebJobsStorage";
/**
* The default collection name for the table storage account.
* This constant is used to specify the collection name for the table storage
* account
* where chat data will be stored.
*/
final String DEFAULT_COLLECTION = "ChatState";
/*
* HTTP PUT function that creates a new assistant chat bot with the specified ID.
*/
@FunctionName("CreateAssistant")
public HttpResponseMessage createAssistant(
@HttpTrigger(
name = "req",
methods = {HttpMethod.PUT},
authLevel = AuthorizationLevel.FUNCTION,
route = "assistants/{assistantId}")
HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@BindingName("assistantId") String assistantId,
@AssistantCreate(name = "AssistantCreate") OutputBinding<AssistantCreateRequest> message,
final ExecutionContext context) {
context.getLogger().info("Java HTTP trigger processed a request.");
String instructions = "Don't make assumptions about what values to plug into functions.\n" +
"Ask for clarification if a user request is ambiguous.";
AssistantCreateRequest assistantCreateRequest = new AssistantCreateRequest(assistantId, instructions);
assistantCreateRequest.setChatStorageConnectionSetting(DEFAULT_CHATSTORAGE);
assistantCreateRequest.setCollectionName(DEFAULT_COLLECTION);
message.setValue(assistantCreateRequest);
JSONObject response = new JSONObject();
response.put("assistantId", assistantId);
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.CREATED)
.header("Content-Type", "application/json")
.body(response.toString())
.build();
}
In diesem Beispiel wird der Erstellungsprozess veranschaulicht, bei dem die HTTP PUT-Funktion einen neuen Assistenten-Chatbot mit der angegebenen ID erstellt. Die Antwort auf die Eingabeaufforderung wird in der HTTP-Antwort zurückgegeben.
const { app, input, output } = require("@azure/functions");
const CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING = "AzureWebJobsStorage";
const COLLECTION_NAME = "ChatState";
const chatBotCreateOutput = output.generic({
type: 'assistantCreate'
})
app.http('CreateAssistant', {
methods: ['PUT'],
route: 'assistants/{assistantId}',
authLevel: 'function',
extraOutputs: [chatBotCreateOutput],
handler: async (request, context) => {
const assistantId = request.params.assistantId
const instructions =
`
Don't make assumptions about what values to plug into functions.
Ask for clarification if a user request is ambiguous.
`
const createRequest = {
id: assistantId,
instructions: instructions,
chatStorageConnectionSetting: CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING,
collectionName: COLLECTION_NAME
}
context.extraOutputs.set(chatBotCreateOutput, createRequest)
return { status: 202, jsonBody: { assistantId: assistantId } }
}
})
import { HttpRequest, InvocationContext, app, input, output } from "@azure/functions"
const CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING = "AzureWebJobsStorage";
const COLLECTION_NAME = "ChatState";
const chatBotCreateOutput = output.generic({
type: 'assistantCreate'
})
app.http('CreateAssistant', {
methods: ['PUT'],
route: 'assistants/{assistantId}',
authLevel: 'function',
extraOutputs: [chatBotCreateOutput],
handler: async (request: HttpRequest, context: InvocationContext) => {
const assistantId = request.params.assistantId
const instructions =
`
Don't make assumptions about what values to plug into functions.
Ask for clarification if a user request is ambiguous.
`
const createRequest = {
id: assistantId,
instructions: instructions,
chatStorageConnectionSetting: CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING,
collectionName: COLLECTION_NAME
}
context.extraOutputs.set(chatBotCreateOutput, createRequest)
return { status: 202, jsonBody: { assistantId: assistantId } }
}
})
In diesem Beispiel wird der Erstellungsprozess veranschaulicht, bei dem die HTTP PUT-Funktion einen neuen Assistenten-Chatbot mit der angegebenen ID erstellt. Die Antwort auf die Eingabeaufforderung wird in der HTTP-Antwort zurückgegeben.
Dies ist die function.json Datei für den Assistenten zum Erstellen:
{
"bindings": [
{
"authLevel": "function",
"type": "httpTrigger",
"direction": "in",
"name": "Request",
"route": "assistants/{assistantId}",
"methods": [
"put"
]
},
{
"type": "http",
"direction": "out",
"name": "Response"
},
{
"type": "assistantCreate",
"direction": "out",
"dataType": "string",
"name": "Requests"
}
]
}
Weitere Informationen zu den Dateieigenschaften von function.json finden Sie im Abschnitt Konfiguration.
{{Dies stammt aus dem Beispielcodekommentar}}
using namespace System.Net
param($Request, $TriggerMetadata)
$assistantId = $Request.params.assistantId
$instructions = "Don't make assumptions about what values to plug into functions."
$instructions += "\nAsk for clarification if a user request is ambiguous."
$create_request = @{
"id" = $assistantId
"instructions" = $instructions
"chatStorageConnectionSetting" = "AzureWebJobsStorage"
"collectionName" = "ChatState"
}
Push-OutputBinding -Name Requests -Value (ConvertTo-Json $create_request)
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
StatusCode = [HttpStatusCode]::Accepted
Body = (ConvertTo-Json @{ "assistantId" = $assistantId})
Headers = @{
"Content-Type" = "application/json"
}
})
In diesem Beispiel wird der Erstellungsprozess veranschaulicht, bei dem die HTTP PUT-Funktion einen neuen Assistenten-Chatbot mit der angegebenen ID erstellt. Die Antwort auf die Eingabeaufforderung wird in der HTTP-Antwort zurückgegeben.
DEFAULT_CHAT_STORAGE_SETTING = "AzureWebJobsStorage"
DEFAULT_CHAT_COLLECTION_NAME = "ChatState"
@apis.function_name("CreateAssistant")
@apis.route(route="assistants/{assistantId}", methods=["PUT"])
@apis.assistant_create_output(arg_name="requests")
def create_assistant(
req: func.HttpRequest, requests: func.Out[str]
) -> func.HttpResponse:
assistantId = req.route_params.get("assistantId")
instructions = """
Don't make assumptions about what values to plug into functions.
Ask for clarification if a user request is ambiguous.
"""
create_request = {
"id": assistantId,
"instructions": instructions,
"chatStorageConnectionSetting": DEFAULT_CHAT_STORAGE_SETTING,
"collectionName": DEFAULT_CHAT_COLLECTION_NAME,
}
requests.set(json.dumps(create_request))
response_json = {"assistantId": assistantId}
return func.HttpResponse(
json.dumps(response_json), status_code=202, mimetype="application/json"
)
Attribute
Wenden Sie das Attribut CreateAssistant an, um einen Assistenten zum Erstellen einer Ausgabebindung zu definieren, der diese Parameter unterstützt:
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
| Id | Der Bezeichner des Assistenten, der erstellt werden soll. |
| Anweisungen | Optional. Die Anweisungen an den Assistenten, die befolgt werden sollen. |
| ChatStorageConnectionSetting |
Optional. Der Name des Konfigurationsabschnitts für die Tabelleneinstellungen für den Chatspeicher. Der Standardwert ist AzureWebJobsStorage. |
| CollectionName |
Optional. Der Tabellensammlungsname für den Chatspeicher. Der Standardwert ist ChatState. |
Anmerkungen
Mit der Anmerkung CreateAssistant können Sie einen Assistenten zum Erstellen einer Ausgabebindung definieren, der diese Parameter unterstützt:
| Element | Beschreibung |
|---|---|
| Name | Ruft den Namen der Ausgabebindung ab oder legt ihn fest. |
| id | Der Bezeichner des Assistenten, der erstellt werden soll. |
| Anweisungen | Optional. Die Anweisungen an den Assistenten, die befolgt werden sollen. |
| chatStorageConnectionSetting |
Optional. Der Name des Konfigurationsabschnitts für die Tabelleneinstellungen für den Chatspeicher. Der Standardwert ist AzureWebJobsStorage. |
| collectionName |
Optional. Der Tabellensammlungsname für den Chatspeicher. Der Standardwert ist ChatState. |
Decorator-Elemente
Definieren Sie während der Vorschau die Ausgabebindung als Bindung generic_output_binding vom Typ createAssistant, die diese Parameter unterstützt:
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
| arg_name | Der Name der Variablen, die den Bindungsparameter darstellt. |
| id | Der Bezeichner des Assistenten, der erstellt werden soll. |
| Anweisungen | Optional. Die Anweisungen an den Assistenten, die befolgt werden sollen. |
| chat_storage_connection_setting |
Optional. Der Name des Konfigurationsabschnitts für die Tabelleneinstellungen für den Chatspeicher. Der Standardwert ist AzureWebJobsStorage. |
| collection_name |
Optional. Der Tabellensammlungsname für den Chatspeicher. Der Standardwert ist ChatState. |
Konfiguration
Die Bindung unterstützt diese Konfigurationseigenschaften, die Sie in der Datei „function.json“ festlegen.
| Eigenschaft | Beschreibung |
|---|---|
| Typ | Muss CreateAssistantlauten. |
| Richtung | Muss outlauten. |
| Name | Der Name der Ausgabebindung. |
| id | Der Bezeichner des Assistenten, der erstellt werden soll. |
| Anweisungen | Optional. Die Anweisungen an den Assistenten, die befolgt werden sollen. |
| chatStorageConnectionSetting |
Optional. Der Name des Konfigurationsabschnitts für die Tabelleneinstellungen für den Chatspeicher. Der Standardwert ist AzureWebJobsStorage. |
| collectionName |
Optional. Der Tabellensammlungsname für den Chatspeicher. Der Standardwert ist ChatState. |
Konfiguration
Die Bindung unterstützt diese Eigenschaften, die in Ihrem Code definiert sind:
| Eigenschaft | Beschreibung |
|---|---|
| id | Der Bezeichner des Assistenten, der erstellt werden soll. |
| Anweisungen | Optional. Die Anweisungen an den Assistenten, die befolgt werden sollen. |
| chatStorageConnectionSetting |
Optional. Der Name des Konfigurationsabschnitts für die Tabelleneinstellungen für den Chatspeicher. Der Standardwert ist AzureWebJobsStorage. |
| collectionName |
Optional. Der Tabellensammlungsname für den Chatspeicher. Der Standardwert ist ChatState. |
Verbrauch
Vollständige Beispiele finden Sie im Abschnitt Beispiele.
Verbindungen
Um die Azure OpenAI-Bindungserweiterung zu verwenden, muss man eine Verbindung zu einer OpenAI-Modelldefinition angeben. Stellen Sie die OpenAI-Modellverbindung in Ihren Bindings mit einem dieser Ansätze ein:
- Verwenden Sie die
AIConnectionNameBinding-Eigenschaft (bevorzugt für Azure OpenAI). - Setze
AZURE_OPENAI_ENDPOINTundAZURE_OPENAI_KEYin den App-Einstellungen (für Azure OpenAI). - Setze nur
Open_API_Keyin den App-Einstellungen (fürhttps://api.openai.com).
Die Art und Weise, wie Sie die Verbindung einstellen, hängt sowohl von der Modell-API als auch von der Authentifizierungsmethode ab, wie in der folgenden Tabelle angegeben:
| Authentifizierungs-/Modell-API | Azure OpenAI | OpenAI (https://api.openai.com) |
|---|---|---|
| Managed Identity-Verbindung | AIConnectionName |
Nicht unterstützt |
| Key Vault-Referenz | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
| App-Konfigurationsreferenz | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
| Gemeinsames Geheimnis | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
Nutzen Sie verwaltete Identitätsbasierte Verbindungen und die Immobilie AIConnectionName .
Wenn Sie verwenden AIConnectionName, hängt der Wert dieser Eigenschaftseinstellung vom Verbindungstyp ab:
-
Managed Identity-Verbindung: Die
AIConnectionNameEigenschaft wird<CONNECTION_NAME_PREFIX>von einer Gruppe von Settings geteilt, die zusammen eine identitätsbasierte Verbindung zu Azure OpenAI definieren. Weitere Informationen finden Sie unter Identitätsverbindungen definieren. -
Key Vault-Referenz: Die
AIConnectionNameProperty-Einstellung liefert eine Azure Key Vault-Referenz auf den Standort, an dem der API-Schlüssel zentral verwaltet wird. Weitere Informationen finden Sie unter Define Key Vault connections. -
App Configuration Reference: Die
AIConnectionNameEigenschaftseinstellung liefert eine Azure App Configuration-Referenz, die einen API-Schlüssel oder eine Key Vault-Referenz zurückgibt. Weitere Informationen finden Sie unter Azure App Configuration im Artikel über Verbindungen. -
API-Schlüssel: Die
AIConnectionNameEigenschaftseinstellung wird direkt auf App-Einstellungen umgesetzt, die den Endpunkt und den Schlüssel enthalten. Da gemeinsame Schlüssel kompromittiert werden können, sollten Sie wenn möglich verwaltete Identitätsverbindungen verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Zusammenhänge definieren.
Um mehr über Bindungsverbindungen zu erfahren, siehe Verbindungen verwalten in Azure Functions.
Die OpenAI-Bindungen enthalten eine AIConnectionName Eigenschaft, mit der Sie die <ConnectionNamePrefix> für die Gruppe von App-Einstellungen festlegen können, die die Verbindung zu Azure OpenAI definieren:
| Einstellungsname | Beschreibung |
|---|---|
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__endpoint |
Setzt das URI-Endpunkt des Azure OpenAI-Dienstes. Diese Einstellung ist immer erforderlich. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__clientId |
Legt die bestimmte vom Benutzer zugewiesene Identität fest, die beim Abrufen eines Zugriffstokens verwendet werden soll. Erfordert, dass <CONNECTION_NAME_PREFIX>__credential auf managedidentity festgelegt wird. Die Eigenschaft akzeptiert eine Client-ID, die einer vom Benutzer zugewiesenen Identität entspricht, die der Anwendung zugeordnet ist. Es ist nicht möglich, sowohl eine Ressourcen-ID als auch eine Client-ID anzugeben. Wenn Sie diese Eigenschaft nicht spezifizieren, wird die systemzugewiesene Identität verwendet. Diese Eigenschaft wird in Szenarien für die lokale Entwicklung anders verwendet, in denen credential nicht festgelegt werden darf. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__credential |
Definiert, wie ein access-Token für die Verbindung abgerufen wird. Verwenden Sie managedidentity für die Authentifizierung der verwalteten Identität. Dieser Wert ist nur gültig, wenn eine verwaltete Identität in der Hostingumgebung verfügbar ist. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__managedIdentityResourceId |
Wenn credential auf gesetzt ist managedidentity, setzen Sie diese Eigenschaft so, dass sie die Ressourcen-Identifikator angibt, die beim Erlangen eines Tokens verwendet werden soll. Die Eigenschaft akzeptiert einen Ressourcenbezeichner, der der Ressourcen-ID der benutzerdefinierten verwalteten Identität entspricht. Es ist nicht möglich, sowohl eine Ressourcen-ID als auch eine Client-ID anzugeben. Wenn Sie keines von beiden angeben, wird die systemzugewiesene Identität verwendet. Diese Eigenschaft wird in Szenarien für die lokale Entwicklung anders verwendet, in denen credential nicht festgelegt werden darf. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__key |
Setzt den gemeinsamen geheimen Schlüssel, der für den Zugriff auf den Endpunkt des Azure OpenAI-Dienstes erforderlich ist, mittels schlüsselbasierter Authentifizierung. Als Sicherheitsbest-Practice sollten Sie immer Microsoft Entra ID mit verwalteten Identitäten zur Authentifizierung verwenden. |
Betrachten Sie diese Managed Identity Connection-Einstellungen, wenn Sie die Eigenschaft AIConnectionName auf myAzureOpenAIsetzen:
myAzureOpenAI__endpoint=https://contoso.openai.azure.com/myAzureOpenAI__credential=managedidentitymyAzureOpenAI__clientId=aaaaaaaa-bbbb-cccc-1111-222222222222
Zur Laufzeit interpretiert der Host diese Einstellungen als eine einzige myAzureOpenAI Einstellung:
"myAzureOpenAI":
{
"endpoint": "https://contoso.openai.azure.com/",
"credential": "managedidentity",
"clientId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-1111-222222222222"
}
Wenn Sie verwaltete Identitäten verwenden, fügen Sie Ihre Identität unbedingt der Cognitive Services OpenAI User Rolle hinzu.
Beim lokalen Ausführen fügen Sie diese Einstellungen der local.settings.json Projektdatei hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter "Lokale Entwicklung mit identitätsbasierten Verbindungen".
Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Anwendungseinstellungen.