Observação
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Importante
Atualmente, a extensão do OpenAI do Azure para Azure Functions está em versão prévia.
A associação de entrada de postagem do assistente do OpenAI do Azure permite enviar prompts para chatbots assistentes.
Para obter informações sobre os detalhes de configuração da extensão do OpenAI do Azure, consulte Extensões do OpenAI do Azure para Azure Functions. Para saber mais sobre os assistentes do OpenAI do Azure, consulte API de Assistentes do OpenAI do Azure.
Observação
Referências e exemplos só são fornecidos para o modelo do Node.js v4.
Observação
Referências e exemplos só são fornecidos para o modelo do Python v2.
Observação
Embora haja suporte para ambos os modelos de processo C#, apenas exemplos de modelo de trabalho isolados são fornecidos.
Exemplo
O suporte do Go não está disponível para essa ligação no momento.
Este exemplo demonstra o processo de criação, em que a função HTTP POST que envia prompts de usuário para o chatbot assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
/// <summary>
/// HTTP POST function that sends user prompts to the assistant chat bot.
/// </summary>
[Function(nameof(PostUserQuery))]
public static IActionResult PostUserQuery(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post", Route = "assistants/{assistantId}")] HttpRequestData req,
string assistantId,
[AssistantPostInput("{assistantId}", "{Query.message}", ChatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", AIConnectionName = "AzureOpenAI", ChatStorageConnectionSetting = DefaultChatStorageConnectionSetting, CollectionName = DefaultCollectionName)] AssistantState state)
{
return new OkObjectResult(state.RecentMessages.Any() ? state.RecentMessages[state.RecentMessages.Count - 1].Content : "No response returned.");
}
Este exemplo demonstra o processo de criação, em que a função HTTP POST que envia prompts de usuário para o chatbot assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
/*
* HTTP POST function that sends user prompts to the assistant chat bot.
*/
@FunctionName("PostUserResponse")
public HttpResponseMessage postUserResponse(
@HttpTrigger(
name = "req",
methods = {HttpMethod.POST},
authLevel = AuthorizationLevel.FUNCTION,
route = "assistants/{assistantId}")
HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@BindingName("assistantId") String assistantId,
@AssistantPost(name="newMessages", id = "{assistantId}", chatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", aiConnectionName = "AzureOpenAI", userMessage = "{Query.message}", chatStorageConnectionSetting = DEFAULT_CHATSTORAGE, collectionName = DEFAULT_COLLECTION) AssistantState state,
final ExecutionContext context) {
List<AssistantMessage> recentMessages = state.getRecentMessages();
String response = recentMessages.isEmpty() ? "No response returned." : recentMessages.get(recentMessages.size() - 1).getContent();
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
.header("Content-Type", "application/json")
.body(response)
.build();
}
Este exemplo demonstra o processo de criação, em que a função HTTP POST que envia prompts de usuário para o chatbot assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
const { app, input, output } = require("@azure/functions");
const assistantPostInput = input.generic({
type: 'assistantPost',
id: '{assistantId}',
chatModel: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%',
aiConnectionName: 'AzureOpenAI',
userMessage: '{Query.message}',
chatStorageConnectionSetting: CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING,
collectionName: COLLECTION_NAME
})
app.http('PostUserResponse', {
methods: ['POST'],
route: 'assistants/{assistantId}',
authLevel: 'function',
extraInputs: [assistantPostInput],
handler: async (_, context) => {
const chatState = context.extraInputs.get(assistantPostInput)
const content = chatState.recentMessages[0].content
return {
status: 200,
body: content,
headers: {
'Content-Type': 'text/plain'
}
};
}
})
import { HttpRequest, InvocationContext, app, input, output } from "@azure/functions"
const assistantPostInput = input.generic({
type: 'assistantPost',
id: '{assistantId}',
chatModel: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%',
aiConnectionName: 'AzureOpenAI',
userMessage: '{Query.message}',
chatStorageConnectionSetting: CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING,
collectionName: COLLECTION_NAME
})
app.http('PostUserResponse', {
methods: ['POST'],
route: 'assistants/{assistantId}',
authLevel: 'function',
extraInputs: [assistantPostInput],
handler: async (_, context) => {
const chatState: any = context.extraInputs.get(assistantPostInput)
const content = chatState.recentMessages[0].content
return {
status: 200,
body: content,
headers: {
'Content-Type': 'text/plain'
}
};
}
})
Este exemplo demonstra o processo de criação, em que a função HTTP POST que envia prompts de usuário para o chatbot assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
Aqui está o arquivo function.json para consulta pós-usuário:
{
"bindings": [
{
"authLevel": "function",
"type": "httpTrigger",
"direction": "in",
"name": "Request",
"route": "assistants/{assistantId}",
"methods": [
"post"
]
},
{
"type": "http",
"direction": "out",
"name": "Response"
},
{
"name": "State",
"type": "assistantPost",
"direction": "in",
"dataType": "string",
"id": "{assistantId}",
"userMessage": "{Query.message}",
"chatModel": "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
"chatStorageConnectionSetting": "AzureWebJobsStorage",
"collectionName": "ChatState",
"aiConnectionName": "AzureOpenAI"
}
]
}
Para obter mais informações sobre as propriedades do arquivo function.json, consulte a seção Configuração.
using namespace System.Net
param($Request, $TriggerMetadata, $State)
$recent_message_content = "No recent messages!"
if ($State.recentMessages.Count -gt 0) {
$recent_message_content = $State.recentMessages[0].content
}
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
StatusCode = [HttpStatusCode]::OK
Body = $recent_message_content
Headers = @{
"Content-Type" = "text/plain"
}
})
Este exemplo demonstra o processo de criação, em que a função HTTP POST que envia prompts de usuário para o chatbot assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
@apis.function_name("PostUserQuery")
@apis.route(route="assistants/{assistantId}", methods=["POST"])
@apis.assistant_post_input(
arg_name="state",
id="{assistantId}",
user_message="{Query.message}",
chat_model="%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
ai_connection_name="AzureOpenAI",
chat_storage_connection_setting=DEFAULT_CHAT_STORAGE_SETTING,
collection_name=DEFAULT_CHAT_COLLECTION_NAME,
)
def post_user_response(req: func.HttpRequest, state: str) -> func.HttpResponse:
# Parse the JSON string into a dictionary
data = json.loads(state)
# Extract the content of the recentMessage
recent_message_content = data["recentMessages"][0]["content"]
return func.HttpResponse(
recent_message_content, status_code=200, mimetype="text/plain"
)
Atributos
Aplique o atributo PostUserQuery para definir uma associação de entrada de postagem do assistente, que dá suporte a esses parâmetros:
| Parâmetro | Descrição |
|---|---|
| Id | A ID do assistente a ser atualizada. |
| UserMessage | Obtém ou define a mensagem do usuário para o modelo de conclusão de chat, codificado como uma cadeia de caracteres. |
| AIConnectionName | Opcional. Obtém ou define o nome da seção de configuração para as configurações de conectividade do serviço de IA. Para o Azure OpenAI: se especificado, procura valores de "Ponto de Extremidade" e "Chave" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, retornará às variáveis de ambiente: AZURE_OPENAI_ENDPOINT e AZURE_OPENAI_KEY. Para autenticação de identidade gerenciada atribuída pelo usuário, essa propriedade é necessária. Para o serviço OpenAI (não Azure), defina a variável de ambiente OPENAI_API_KEY. |
| ChatModel |
Opcional. Obtém ou define a ID do modelo a ser usada como uma cadeia de caracteres, com um valor padrão de gpt-3.5-turbo. |
| Temperatura |
Opcional. Obtém ou define a temperatura de amostragem a ser usada, como uma cadeia de caracteres entre 0 e 2. Valores mais altos (0.8) tornam a saída mais aleatória, enquanto valores mais baixos como (0.2) tornam a saída mais focada e determinística. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| TopP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma cadeia de caracteres. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Portanto, 0.1 significa que somente os tokens que compõem os 10 principais% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| MaxTokens |
Opcional. Obtém ou define o número máximo de tokens a serem gerados na conclusão, como uma cadeia de caracteres com um padrão de 100. A contagem de tokens do prompt mais max_tokens não pode exceder o tamanho do contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais novos, que dão suporte a 4.096). |
| IsReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão do chat é um modelo de raciocínio. Essa opção é experimental e associada ao modelo de raciocínio até que todos os modelos tenham paridade nas propriedades esperadas, com um valor padrão de false. |
Anotações
A anotação PostUserQuery permite que você defina uma associação de entrada de postagem do assistente, que dá suporte a estes parâmetros:
| Elemento | Descrição |
|---|---|
| nome | O nome da associação de saída. |
| id | A ID do assistente a ser atualizada. |
| userMessage | Obtém ou define a mensagem do usuário para o modelo de conclusão de chat, codificado como uma cadeia de caracteres. |
| aiConnectionName | Opcional. Obtém ou define o nome da seção de configuração para as configurações de conectividade do serviço de IA. Para o Azure OpenAI: se especificado, procura valores de "Ponto de Extremidade" e "Chave" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, retornará às variáveis de ambiente: AZURE_OPENAI_ENDPOINT e AZURE_OPENAI_KEY. Para autenticação de identidade gerenciada atribuída pelo usuário, essa propriedade é necessária. Para o serviço OpenAI (não Azure), defina a variável de ambiente OPENAI_API_KEY. |
| chatModel | Obtém ou define a ID do modelo a ser usada como uma cadeia de caracteres, com um valor padrão de gpt-3.5-turbo. |
| temperatura |
Opcional. Obtém ou define a temperatura de amostragem a ser usada, como uma cadeia de caracteres entre 0 e 2. Valores mais altos (0.8) tornam a saída mais aleatória, enquanto valores mais baixos como (0.2) tornam a saída mais focada e determinística. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| topP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma cadeia de caracteres. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Portanto, 0.1 significa que somente os tokens que compõem os 10 principais% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| maxTokens |
Opcional. Obtém ou define o número máximo de tokens a serem gerados na conclusão, como uma cadeia de caracteres com um padrão de 100. A contagem de tokens do prompt mais max_tokens não pode exceder o tamanho do contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais novos, que dão suporte a 4.096). |
| isReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão do chat é um modelo de raciocínio. Essa opção é experimental e associada ao modelo de raciocínio até que todos os modelos tenham paridade nas propriedades esperadas, com um valor padrão de false. |
Decoradores
Durante a versão prévia, defina a associação de saída como uma associação generic_output_binding do tipo postUserQuery, que dá suporte a esses parâmetros:
| Parâmetro | Descrição |
|---|---|
| arg_name | O nome da variável que representa o parâmetro de associação. |
| id | A ID do assistente a ser atualizada. |
| user_message | Obtém ou define a mensagem do usuário para o modelo de conclusão de chat, codificado como uma cadeia de caracteres. |
| ai_connection_name | Opcional. Obtém ou define o nome da seção de configuração para as configurações de conectividade do serviço de IA. Para o Azure OpenAI: se especificado, procura valores de "Ponto de Extremidade" e "Chave" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, retornará às variáveis de ambiente: AZURE_OPENAI_ENDPOINT e AZURE_OPENAI_KEY. Para autenticação de identidade gerenciada atribuída pelo usuário, essa propriedade é necessária. Para o serviço OpenAI (não Azure), defina a variável de ambiente OPENAI_API_KEY. |
| chat_model | Obtém ou define a ID do modelo a ser usada como uma cadeia de caracteres, com um valor padrão de gpt-3.5-turbo. |
| temperatura |
Opcional. Obtém ou define a temperatura de amostragem a ser usada, como uma cadeia de caracteres entre 0 e 2. Valores mais altos (0.8) tornam a saída mais aleatória, enquanto valores mais baixos como (0.2) tornam a saída mais focada e determinística. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| top_p |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma cadeia de caracteres. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Portanto, 0.1 significa que somente os tokens que compõem os 10 principais% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| max_tokens |
Opcional. Obtém ou define o número máximo de tokens a serem gerados na conclusão, como uma cadeia de caracteres com um padrão de 100. A contagem de tokens do prompt mais max_tokens não pode exceder o tamanho do contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais novos, que dão suporte a 4.096). |
| is_reasoning _model |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão do chat é um modelo de raciocínio. Essa opção é experimental e associada ao modelo de raciocínio até que todos os modelos tenham paridade nas propriedades esperadas, com um valor padrão de false. |
Configuração
A associação dá suporte a essas propriedades de configuração definidas no arquivo function.json.
| Propriedade | Descrição |
|---|---|
| tipo | Deve ser PostUserQuery. |
| direção | Deve ser out. |
| nome | O nome da associação de saída. |
| id | A ID do assistente a ser atualizada. |
| userMessage | Obtém ou define a mensagem do usuário para o modelo de conclusão de chat, codificado como uma cadeia de caracteres. |
| aiConnectionName | Opcional. Obtém ou define o nome da seção de configuração para as configurações de conectividade do serviço de IA. Para o Azure OpenAI: se especificado, procura valores de "Ponto de Extremidade" e "Chave" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, retornará às variáveis de ambiente: AZURE_OPENAI_ENDPOINT e AZURE_OPENAI_KEY. Para autenticação de identidade gerenciada atribuída pelo usuário, essa propriedade é necessária. Para o serviço OpenAI (não Azure), defina a variável de ambiente OPENAI_API_KEY. |
| chatModel | Obtém ou define a ID do modelo a ser usada como uma cadeia de caracteres, com um valor padrão de gpt-3.5-turbo. |
| temperatura |
Opcional. Obtém ou define a temperatura de amostragem a ser usada, como uma cadeia de caracteres entre 0 e 2. Valores mais altos (0.8) tornam a saída mais aleatória, enquanto valores mais baixos como (0.2) tornam a saída mais focada e determinística. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| topP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma cadeia de caracteres. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Portanto, 0.1 significa que somente os tokens que compõem os 10 principais% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| maxTokens |
Opcional. Obtém ou define o número máximo de tokens a serem gerados na conclusão, como uma cadeia de caracteres com um padrão de 100. A contagem de tokens do prompt mais max_tokens não pode exceder o tamanho do contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais novos, que dão suporte a 4.096). |
| isReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão do chat é um modelo de raciocínio. Essa opção é experimental e associada ao modelo de raciocínio até que todos os modelos tenham paridade nas propriedades esperadas, com um valor padrão de false. |
Configuração
A associação dá suporte a estas propriedades, que são definidas no código:
| Propriedade | Descrição |
|---|---|
| id | A ID do assistente a ser atualizada. |
| userMessage | Obtém ou define a mensagem do usuário para o modelo de conclusão de chat, codificado como uma cadeia de caracteres. |
| aiConnectionName | Opcional. Obtém ou define o nome da seção de configuração para as configurações de conectividade do serviço de IA. Para o Azure OpenAI: se especificado, procura valores de "Ponto de Extremidade" e "Chave" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, retornará às variáveis de ambiente: AZURE_OPENAI_ENDPOINT e AZURE_OPENAI_KEY. Para autenticação de identidade gerenciada atribuída pelo usuário, essa propriedade é necessária. Para o serviço OpenAI (não Azure), defina a variável de ambiente OPENAI_API_KEY. |
| chatModel | Obtém ou define a ID do modelo a ser usada como uma cadeia de caracteres, com um valor padrão de gpt-3.5-turbo. |
| temperatura |
Opcional. Obtém ou define a temperatura de amostragem a ser usada, como uma cadeia de caracteres entre 0 e 2. Valores mais altos (0.8) tornam a saída mais aleatória, enquanto valores mais baixos como (0.2) tornam a saída mais focada e determinística. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| topP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma cadeia de caracteres. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Portanto, 0.1 significa que somente os tokens que compõem os 10 principais% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um Temperature ou TopP, mas não ambos. |
| maxTokens |
Opcional. Obtém ou define o número máximo de tokens a serem gerados na conclusão, como uma cadeia de caracteres com um padrão de 100. A contagem de tokens do prompt mais max_tokens não pode exceder o tamanho do contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais novos, que dão suporte a 4.096). |
| isReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão do chat é um modelo de raciocínio. Essa opção é experimental e associada ao modelo de raciocínio até que todos os modelos tenham paridade nas propriedades esperadas, com um valor padrão de false. |
Uso
Consulte a Seção de exemplo para obter exemplos completos.
Conexões
Para usar a extensão de binding Azure OpenAI, você precisa especificar uma conexão com uma definição de modelo OpenAI. Defina a conexão do modelo OpenAI nas suas ligações usando uma destas abordagens:
- Use a
AIConnectionNamepropriedade de binding (preferida para Azure OpenAI). - Configure
AZURE_OPENAI_ENDPOINTeAZURE_OPENAI_KEYesteja nas configurações do app (para Azure OpenAI). - Defina apenas
Open_API_Keynas configurações do app (parahttps://api.openai.com).
A forma como você configura a conexão depende tanto da API do modelo quanto do método de autenticação, conforme indicado pela tabela a seguir:
| API de Autenticação/Modelo | Azure OpenAI | OpenAI (https://api.openai.com) |
|---|---|---|
| Conexão de identidade gerenciada | AIConnectionName |
Sem suporte |
| Referência ao Key Vault | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
| Referência de configuração do aplicativo | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
| Segredo compartilhado | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
Use conexões baseadas em identidade gerenciada e a propriedade AIConnectionName .
Quando você usa AIConnectionName, o valor dessa configuração de propriedade depende do tipo de conexão:
-
Conexão de identidade gerenciada: A
AIConnectionNamepropriedade é<CONNECTION_NAME_PREFIX>compartilhada por um grupo de configurações que, juntas, definem uma conexão baseada em identidade com o Azure OpenAI. Para mais informações, veja Definir conexões de identidade. -
Referência Key Vault: A
AIConnectionNameconfiguração de propriedade retorna uma referência ao Azure Key Vault para o local onde a chave API é mantida centralmente. Para mais informações, veja Definir conexões do Key Vault. -
Referência de Configuração de App: A
AIConnectionNameconfiguração de propriedade retorna uma referência Configuração de Aplicativos do Azure que retorna uma chave API ou uma referência ao Key Vault. Para mais informações, veja Configuração de Aplicativos do Azure no artigo de conexões. -
Chave API: A
AIConnectionNameconfiguração de propriedade resolve para as configurações do app contendo diretamente o endpoint e a chave. Como as chaves compartilhadas podem ser comprometidas, use conexões de identidade gerenciadas sempre que possível. Para mais informações, veja Definir conexões.
Para saber mais sobre conexões de bindings, veja Gerenciar conexões no Azure Functions.
As ligações do OpenAI incluem uma AIConnectionName propriedade que você pode usar para especificar o <ConnectionNamePrefix> grupo de configurações de aplicativos que definem a conexão com o Azure OpenAI:
| Nome da configuração | Descrição |
|---|---|
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__endpoint |
Define o endpoint URI do serviço Azure OpenAI. Essa configuração é sempre necessária. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__clientId |
Define a identidade específica atribuída pelo usuário a ser usada ao obter um token de acesso. Requer que <CONNECTION_NAME_PREFIX>__credential esteja definido como managedidentity. A propriedade aceita uma ID de cliente correspondente a uma identidade atribuída pelo usuário atribuída ao aplicativo. É inválido especificar uma ID de recurso e uma ID de cliente. Se você não especificar essa propriedade, a identidade atribuída ao sistema é usada. Essa propriedade é usada de forma diferente em cenários de desenvolvimento local, quando credential não puder ser definido. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__credential |
Define como um token de access é obtido para a conexão. Use managedidentity para a autenticação da identidade gerenciada. Esse valor só é válido quando uma identidade gerenciada está disponível no ambiente de hospedagem. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__managedIdentityResourceId |
Quando credential está definido como managedidentity, defina essa propriedade para especificar o Identificador de recurso a usar ao obter um token. A propriedade aceita um identificador de recurso correspondente à ID do recurso da identidade gerenciada definida pelo usuário. É inválido especificar uma ID de recurso e uma ID de cliente. Se você não especificar nenhum dos dois, a identidade atribuída pelo sistema é usada. Essa propriedade é usada de forma diferente em cenários de desenvolvimento local, quando credential não puder ser definido. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__key |
Define a chave secreta compartilhada necessária para acessar o endpoint do serviço Azure OpenAI usando autenticação baseada em chaves. Como melhor prática de segurança, sempre use o Microsoft Entra ID com identidades gerenciadas para autenticação. |
Considere essas configurações de conexão de identidade gerenciada ao definir a AIConnectionName propriedade para myAzureOpenAI:
myAzureOpenAI__endpoint=https://contoso.openai.azure.com/myAzureOpenAI__credential=managedidentitymyAzureOpenAI__clientId=aaaaaaaa-bbbb-cccc-1111-222222222222
Em tempo de execução, o host interpreta essas configurações como uma única myAzureOpenAI configuração:
"myAzureOpenAI":
{
"endpoint": "https://contoso.openai.azure.com/",
"credential": "managedidentity",
"clientId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-1111-222222222222"
}
Ao usar identidades gerenciadas, certifique-se de adicionar sua identidade ao papel de Usuário OpenAI de Serviços Cognitivos .
Ao rodar localmente, adicione essas configurações ao arquivolocal.settings.json projeto. Para obter mais informações, consulte Desenvolvimento local com conexões baseadas em identidade.
Para obter mais informações, confira Trabalhar com configurações de aplicativo.