Nota
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Importante
A extensão do Azure OpenAI para o Funções do Azure está atualmente em visualização.
A vinculação de entrada de conclusão de texto do Azure OpenAI permite que você traga as APIs de conclusão de texto de resultados para suas execuções de código. Você pode definir a associação para usar ambos os prompts predefinidos com parâmetros ou passar por um prompt inteiro.
Para obter informações sobre detalhes de instalação e configuração da extensão do Azure OpenAI, consulte Extensões do Azure OpenAI para Funções do Azure. Para saber mais sobre as conclusões do Azure OpenAI, consulte Saiba como gerar ou manipular texto.
Observação
Referências e exemplos são fornecidos apenas para o modelo Node.js v4.
Observação
Referências e exemplos são fornecidos apenas para o modelo Python v2.
Observação
Embora ambos os modelos de processo C# sejam suportados, apenas exemplos de modelos de trabalho isolados são fornecidos.
Exemplo
O suporte Go não está atualmente disponível para esta ligação.
Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
[Function(nameof(WhoIs))]
public static IActionResult WhoIs(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, Route = "whois/{name}")] HttpRequestData req,
[TextCompletionInput("Who is {name}?", ChatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", AIConnectionName = "AzureOpenAI")] TextCompletionResponse response)
{
return new OkObjectResult(response.Content);
}
Este exemplo usa um prompt como entrada, envia-o diretamente para a API de conclusão e retorna a resposta como saída.
[Function(nameof(GenericCompletion))]
public static IActionResult GenericCompletion(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequestData req,
[TextCompletionInput("{Prompt}", ChatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", AIConnectionName = "AzureOpenAI")] TextCompletionResponse response,
ILogger log)
{
string text = response.Content;
return new OkObjectResult(text);
}
Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
@FunctionName("WhoIs")
public HttpResponseMessage whoIs(
@HttpTrigger(
name = "req",
methods = {HttpMethod.GET},
authLevel = AuthorizationLevel.FUNCTION,
route = "whois/{name}")
HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@BindingName("name") String name,
@TextCompletion(prompt = "Who is {name}?", chatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", name = "response", isReasoningModel = false, aiConnectionName = "AzureOpenAI") TextCompletionResponse response,
final ExecutionContext context) {
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
.header("Content-Type", "application/json")
.body(response.getContent())
.build();
}
Este exemplo usa um prompt como entrada, envia-o diretamente para a API de conclusão e retorna a resposta como saída.
@FunctionName("GenericCompletion")
public HttpResponseMessage genericCompletion(
@HttpTrigger(
name = "req",
methods = {HttpMethod.POST},
authLevel = AuthorizationLevel.FUNCTION)
HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@TextCompletion(prompt = "{prompt}", chatModel = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", name = "response", isReasoningModel = false, aiConnectionName = "AzureOpenAI") TextCompletionResponse response,
final ExecutionContext context) {
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
.header("Content-Type", "application/json")
.body(response.getContent())
.build();
}
Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
const { app, input } = require("@azure/functions");
// This OpenAI completion input requires a {name} binding value.
const openAICompletionInput = input.generic({
prompt: 'Who is {name}?',
maxTokens: '100',
type: 'textCompletion',
chatModel: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%',
aiConnectionName: 'AzureOpenAI'
})
app.http('whois', {
methods: ['GET'],
route: 'whois/{name}',
authLevel: 'function',
extraInputs: [openAICompletionInput],
handler: async (_request, context) => {
var response = context.extraInputs.get(openAICompletionInput)
return { body: response.content.trim() }
}
});
Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
import { app, input } from "@azure/functions";
// This OpenAI completion input requires a {name} binding value.
const openAICompletionInput = input.generic({
prompt: 'Who is {name}?',
maxTokens: '100',
type: 'textCompletion',
chatModel: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%',
aiConnectionName: 'AzureOpenAI'
})
app.http('whois', {
methods: ['GET'],
route: 'whois/{name}',
authLevel: 'function',
extraInputs: [openAICompletionInput],
handler: async (_request, context) => {
var response: any = context.extraInputs.get(openAICompletionInput)
return { body: response.content.trim() }
}
});
Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
Aqui está o arquivo function.json para TextCompletionResponse:
{
"bindings": [
{
"authLevel": "function",
"type": "httpTrigger",
"direction": "in",
"name": "Request",
"route": "whois/{name}",
"methods": [
"get"
]
},
{
"type": "http",
"direction": "out",
"name": "Response"
},
{
"type": "textCompletion",
"direction": "in",
"name": "TextCompletionResponse",
"prompt": "Who is {name}?",
"maxTokens": "100",
"chatModel": "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
"aiConnectionName": "AzureOpenAI"
}
]
}
Para obter mais informações sobre function.json propriedades do arquivo, consulte a seção Configuração .
O código simplesmente retorna o texto da API de conclusão como resposta:
using namespace System.Net
param($Request, $TriggerMetadata, $TextCompletionResponse)
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
StatusCode = [HttpStatusCode]::OK
Body = $TextCompletionResponse.Content
})
Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
@app.route(route="whois/{name}", methods=["GET"])
@app.text_completion_input(
arg_name="response",
prompt="Who is {name}?",
max_tokens="100",
chat_model="%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
ai_connection_name="AzureOpenAI",
)
def whois(req: func.HttpRequest, response: str) -> func.HttpResponse:
response_json = json.loads(response)
return func.HttpResponse(response_json["content"], status_code=200)
Este exemplo usa um prompt como entrada, envia-o diretamente para a API de conclusão e retorna a resposta como saída.
@app.route(route="genericcompletion", methods=["POST"])
@app.text_completion_input(
arg_name="response",
prompt="{Prompt}",
chat_model="%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
ai_connection_name="AzureOpenAI",
)
def genericcompletion(
req: func.HttpRequest,
response: str
) -> func.HttpResponse:
response_json = json.loads(response)
return func.HttpResponse(response_json["content"], status_code=200)
Atributos
O atributo específico que você aplica para definir uma vinculação de entrada de conclusão de texto depende do seu modo de processo C#.
No modelo de trabalho isolado, aplique TextCompletionInput para definir uma vinculação de entrada de conclusão de texto.
O atributo suporta estes parâmetros:
| Parâmetro | Descrição |
|---|---|
| Prompt | Obtém ou define o prompt para gerar completações, 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, procure os valores "Endpoint" e "Key" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, recorrerá 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. |
| Modelo de Bate-papo |
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 ou TemperatureTopP, mas não ambos. |
| TopP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma corda. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Isso significa que 0.1 apenas os tokens que compõem o top 10% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um ou TemperatureTopP, 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 seu prompt mais max_tokens não pode exceder o comprimento de contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais recentes, que suportam 4096). |
| IsReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão de chat é um modelo de raciocínio. Esta 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 TextCompletion anotação permite definir uma vinculação de entrada de conclusão de texto, que suporta estes parâmetros:
| Elemento | Descrição |
|---|---|
| Nome | Obtém ou define o nome da ligação de entrada. |
| Prompt | Obtém ou define o prompt para gerar completações, 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, procure os valores "Endpoint" e "Key" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, recorrerá 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. |
| chatModelo | 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 ou TemperatureTopP, mas não ambos. |
| topP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma corda. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Isso significa que 0.1 apenas os tokens que compõem o top 10% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um ou TemperatureTopP, 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 seu prompt mais max_tokens não pode exceder o comprimento de contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais recentes, que suportam 4096). |
| isReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão de chat é um modelo de raciocínio. Esta 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 visualização, defina a ligação de entrada como uma generic_input_binding associação do tipo textCompletion, que suporta estes parâmetros:
| Parâmetro | Descrição |
|---|---|
| arg_name | O nome da variável que representa o parâmetro de ligação. |
| Prompt | Obtém ou define o prompt para gerar completações, 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, procure os valores "Endpoint" e "Key" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, recorrerá 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 ou TemperatureTopP, mas não ambos. |
| top_p |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma corda. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Isso significa que 0.1 apenas os tokens que compõem o top 10% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um ou TemperatureTopP, 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 seu prompt mais max_tokens não pode exceder o comprimento de contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais recentes, que suportam 4096). |
| is_reasoning _model |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão de chat é um modelo de raciocínio. Esta 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 suporta essas propriedades de configuração definidas no arquivo function.json.
| Propriedade | Descrição |
|---|---|
| tipo | Deve ser textCompletion. |
| direção | Deve ser in. |
| Nome | O nome da ligação de entrada. |
| Prompt | Obtém ou define o prompt para gerar completações, 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, procure os valores "Endpoint" e "Key" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, recorrerá 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. |
| chatModelo | 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 ou TemperatureTopP, mas não ambos. |
| topP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma corda. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Isso significa que 0.1 apenas os tokens que compõem o top 10% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um ou TemperatureTopP, 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 seu prompt mais max_tokens não pode exceder o comprimento de contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais recentes, que suportam 4096). |
| isReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão de chat é um modelo de raciocínio. Esta 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 suporta estas propriedades, que são definidas no seu código:
| Propriedade | Descrição |
|---|---|
| Prompt | Obtém ou define o prompt para gerar completações, 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, procure os valores "Endpoint" e "Key" nesta seção de configuração. Se não for especificado ou a seção não existir, recorrerá 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. |
| chatModelo | 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 ou TemperatureTopP, mas não ambos. |
| topP |
Opcional. Obtém ou define uma alternativa à amostragem com temperatura, chamada amostragem de núcleo, como uma corda. Neste método de amostragem, o modelo considera os resultados dos tokens com top_p massa de probabilidade. Isso significa que 0.1 apenas os tokens que compõem o top 10% massa de probabilidade são considerados. Você deve usar um ou TemperatureTopP, 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 seu prompt mais max_tokens não pode exceder o comprimento de contexto do modelo. A maioria dos modelos tem um comprimento de contexto de 2.048 tokens (exceto os modelos mais recentes, que suportam 4096). |
| isReasoningModel |
Opcional. Obtém ou define um valor que indica se o modelo de conclusão de chat é um modelo de raciocínio. Esta 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. |
Utilização
Consulte a seção Exemplo para obter exemplos completos.
Connections
Para usar a extensão de ligação Azure OpenAI, precisa de especificar uma ligação a uma definição de modelo OpenAI. Defina a ligação do modelo OpenAI nas suas ligações usando uma destas abordagens:
- Use a
AIConnectionNamepropriedade binding (preferida para Azure OpenAI). - Definir
AZURE_OPENAI_ENDPOINTeAZURE_OPENAI_KEYnas definições da aplicação (para Azure OpenAI). - Definir apenas
Open_API_Keynas definições da aplicação (parahttps://api.openai.com).
A forma como se define a ligação depende tanto da API do modelo como do método de autenticação, conforme indicado na tabela seguinte:
| API de Autenticação/Modelo | Azure OpenAI | OpenAI (https://api.openai.com) |
|---|---|---|
| Ligação de identidade gerida | AIConnectionName |
Não suportado |
| Referência ao Key Vault | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
| Referência de configuração da aplicação | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
| Segredo partilhado | AZURE_OPENAI_ENDPOINTAZURE_OPENAI_KEY |
Open_API_Key |
Use ligações geridas baseadas em identidade e a propriedade AIConnectionName .
Quando usa AIConnectionName, o valor desta definição de propriedade depende do tipo de ligação:
-
Ligação de identidade gerida: A
AIConnectionNamepropriedade é<CONNECTION_NAME_PREFIX>partilhada por um grupo de definições que, em conjunto, definem uma ligação baseada em identidade ao Azure OpenAI. Para mais informações, consulte Definir ligações de identidade. -
Referência Key Vault: A
AIConnectionNamedefinição de propriedade devolve uma referência Azure Key Vault ao local onde a chave API é mantida centralmente. Para mais informações, consulte Definir ligações ao Key Vault. -
Referência App Configuration: A
AIConnectionNamedefinição de propriedade devolve uma referência Azure App Configuration que devolve uma chave API ou uma referência ao Key Vault. Para mais informações, consulte Azure App Configuration no artigo de ligações. -
Chave API: A
AIConnectionNamedefinição de propriedade resolve para as definições da aplicação que contêm diretamente o endpoint e a chave. Como as chaves partilhadas podem ser comprometidas, utilize ligações de identidade geridas sempre que possível. Para mais informações, veja Definir ligações.
Para saber mais sobre ligações de bindings, consulte Gerir ligações no Funções do Azure.
As ligações OpenAI incluem uma AIConnectionName propriedade que pode usar para especificar <ConnectionNamePrefix> o grupo de definições da aplicação que definem a ligação ao 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 um 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 não especificar esta propriedade, é usada a identidade atribuída pelo sistema. Esta propriedade é usada de forma diferente em cenários de desenvolvimento local, quando credential não deveria ser definida. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__credential |
Define como um token de acesso é obtido para a ligação. Use managedidentity para autenticação de 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 esta propriedade para especificar o Identificador de recurso a usar ao obter um token. A propriedade aceita um identificador de recurso correspondente ao ID do recurso da identidade gerenciada definida pelo usuário. É inválido especificar um ID de recurso e um ID de cliente. Se não especificar nenhum dos dois, é usada a identidade atribuída pelo sistema. Esta propriedade é usada de forma diferente em cenários de desenvolvimento local, quando credential não deveria ser definida. |
<CONNECTION_NAME_PREFIX>__key |
Define a chave secreta partilhada necessária para aceder ao endpoint do serviço Azure OpenAI usando autenticação baseada em chaves. Como melhor prática de segurança, utilize sempre o Microsoft Entra ID com identidades geridas para autenticação. |
Considere estas definições de ligação de identidade gerida quando 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 anfitrião interpreta estas definições como uma única myAzureOpenAI definição:
"myAzureOpenAI":
{
"endpoint": "https://contoso.openai.azure.com/",
"credential": "managedidentity",
"clientId": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-1111-222222222222"
}
Quando usar identidades geridas, certifique-se de adicionar a sua identidade ao papel de Utilizador OpenAI de Serviços Cognitivos .
Ao executar localmente, adicione estas definições ao ficheirolocal.settings.json projeto. Para obter mais informações, consulte Desenvolvimento local com conexões baseadas em identidade.
Para obter mais informações, consulte Trabalhar com configurações do aplicativo.