Azure OpenAI 使用指南：从入门到实践应用

2025-2-28

1. 引言

人工智能领域的发展日新月异，大型语言模型（LLM）的出现更是为各行各业带来了新的机遇。OpenAI 公司开发的 GPT 系列模型以其强大的自然语言处理能力，在文本生成、代码编写、智能问答等领域展现出惊人的效果。微软 Azure 平台与 OpenAI 合作，推出了 Azure OpenAI 服务，让用户可以在 Azure 云环境中便捷地使用 OpenAI 的各种模型。

本文旨在提供一份详尽的 Azure OpenAI 使用指南，涵盖从基础概念、服务申请、模型部署到实际应用开发的各个方面。通过阅读本文，读者能够系统地了解 Azure OpenAI 服务的各项功能，并掌握将其应用于实际项目的方法与技巧。

2. Azure OpenAI 服务概述

Azure OpenAI 服务是微软 Azure 云平台上提供的一项人工智能服务，它将 OpenAI 强大的语言模型与 Azure 企业级的功能相结合。用户可以通过 Azure OpenAI 服务访问和使用 OpenAI 提供的各种模型，包括 GPT-4、GPT-3.5-Turbo、DALL-E 等，进行文本生成、对话、代码生成、图像生成等任务。

2.1 主要特点

强大的模型能力： Azure OpenAI 服务提供与 OpenAI 直接提供的模型相同或相似的性能，确保用户可以获得最先进的自然语言处理能力。
企业级安全与合规： Azure OpenAI 服务继承了 Azure 平台的安全性和合规性，包括数据加密、访问控制、合规认证等，满足企业级应用的需求。
灵活的部署与管理： 用户可以在 Azure 门户中轻松创建、部署和管理 OpenAI 模型，并根据实际需求调整资源配置。
丰富的 API 与 SDK： Azure OpenAI 服务提供了完善的 API 和多种编程语言的 SDK（如 Python、C#、JavaScript），方便开发者将模型集成到自己的应用中。
定制化与微调： 用户可以使用自己的数据对模型进行微调（Fine-tuning），以提高模型在特定任务上的性能。

2.2 关键概念

模型（Model）： Azure OpenAI 服务提供不同类型的模型，每种模型都有其特定的功能和适用场景。
部署（Deployment）： 在使用模型之前，需要先创建一个部署，部署将模型与特定的资源配置关联起来。
提示（Prompt）： 用户通过向模型提供提示（即输入文本）来引导模型生成期望的输出。
补全（Completion）： 模型根据提示生成的内容称为补全。
微调（Fine-tuning）： 使用自定义数据集对预训练模型进行进一步训练，以适应特定任务。
嵌入（Embeddings）： 将文本转换为向量表示，用于语义搜索、文本聚类等任务。

3. 服务申请与准备

3.1 申请流程

目前，Azure OpenAI 服务并非对所有 Azure 用户开放，需要通过申请才能获得访问权限。申请流程通常包括以下步骤：

填写申请表： 访问 Azure OpenAI 服务申请页面，填写申请表格，提供组织信息、使用场景、预期用量等信息。
等待审核： 微软会对申请进行审核，审核时间可能因申请量而异。
获得访问权限： 审核通过后，会收到邮件通知，并可以在 Azure 门户中看到 Azure OpenAI 服务。

3.2 资源准备

在获得 Azure OpenAI 服务访问权限后，需要创建相应的 Azure 资源：

创建 Azure OpenAI 资源： 在 Azure 门户中搜索 "Azure OpenAI"，选择创建 Azure OpenAI 资源。
选择订阅和资源组： 选择合适的 Azure 订阅和资源组（或新建资源组）。
配置资源实例： 设置资源名称、区域、定价层等。
部署模型: 选择需要的模型进行部署，比如GPT-4、GPT-3.5 Turbo 等。

3.3 区域选择考虑因素

选择合适的区域对于服务的性能和延迟至关重要。应考虑以下因素：

数据驻留： 如果有数据驻留要求，选择符合要求的区域。
用户位置： 选择靠近主要用户群的区域，以降低延迟。
服务可用性： 某些模型或功能可能仅在特定区域可用。

4. 模型部署与配置

4.1 模型类型

Azure OpenAI 服务提供了多种模型，主要分为以下几类：

GPT 系列： 用于生成文本、对话、代码等。例如 GPT-4, GPT-3.5-Turbo。
Codex 系列： 专门用于代码生成和理解。
DALL-E 系列： 用于根据文本描述生成图像。
Embeddings 模型： 用于生成文本的向量表示。

各个模型之间的能力对比如下：

可以将以上表格转换为更直观的描述：

OpenAI 模型众多，能力各异。若追求极致性能和复杂任务处理，GPT-4 当仁不让，是全能型选手。对于日常文本处理、聊天机器人这类应用，GPT-3.5-Turbo 性价比极高。Codex 专注于代码世界，是程序员的得力助手。而 DALL-E 则擅长丹青，是图像创作的利器。

4.2 部署流程

进入 Azure OpenAI Studio： 在 Azure 门户中找到创建的 Azure OpenAI 资源，点击进入 Azure OpenAI Studio。
创建新部署： 在 "部署" 页面，点击 "创建新部署"。
选择模型： 选择要部署的模型及其版本。
设置部署名称： 为部署设置一个易于识别的名称。
配置高级选项（可选）： 可以根据需要配置速率限制、内容筛选器等。

4.3 重要参数

在通过 API 调用模型时，可以设置一些参数来控制模型的输出：

temperature： 控制输出的随机性。值越高，输出越随机；值越低，输出越确定。范围通常在 0 到 1 之间。
max_tokens： 限制模型生成的最大 token 数。一个 token 通常对应一个单词或一个字符。
top_p： 控制输出的多样性。与 temperature 类似，但方式不同。
frequency_penalty： 降低重复出现的 token 的概率。
presence_penalty： 降低已出现在文本中的 token 的概率。
stop: 指定一个或多个字符串，当模型生成这些字符串时停止生成。

5. API 调用与 SDK 使用

Azure OpenAI 服务提供了 REST API 和多种编程语言的 SDK，方便开发者将模型集成到自己的应用中。

5.1 REST API

REST API 是最基础的调用方式，可以通过 HTTP 请求与模型进行交互。

请求 URL： 根据部署的区域和模型而定，通常格式为：
https://{your-resource-name}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment-name}/completions?api-version={api-version}
请求头： 需要包含 api-key（可在 Azure 门户中找到）和 Content-Type: application/json。
请求体： 包含 prompt、temperature、max_tokens 等参数的 JSON 对象。
响应： 模型返回的 JSON 对象，包含生成的文本、token 使用情况等信息。

5.2 SDK 使用

SDK 封装了 API 调用细节，提供了更便捷的编程接口。以 Python SDK 为例：

```python
import openai

设置 API 密钥和端点

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
openai.api_base = "YOUR_ENDPOINT"
openai.api_type = "azure"
openai.api_version = "2023-07-01-preview" # 请根据实际情况修改

发送请求

response = openai.Completion.create(
engine="your-deployment-name", # 替换为你的部署名称
prompt="请写一首关于秋天的诗",
max_tokens=100,
temperature=0.7
)

获取生成的文本

print(response.choices[0].text)
```

其他语言的 SDK 使用方式类似，具体可以参考官方文档。

6. 典型应用场景

Azure OpenAI 服务的强大功能使其可以应用于多种场景：

智能客服： 构建能够理解用户问题并给出准确回答的聊天机器人。
内容生成： 自动生成文章、博客、产品描述、广告文案等。
代码生成与辅助： 根据自然语言描述生成代码、自动补全代码、解释代码功能。
文本摘要与翻译： 自动提取文章摘要、将文本翻译成不同语言。
数据分析与洞察： 从非结构化文本中提取信息、分析用户情感。
创意写作： 辅助创作诗歌、小说、剧本等。
教育辅助： 生成练习题、提供个性化学习建议。
游戏开发： 生成游戏对话、设计游戏关卡。

7. 实践案例：构建智能问答系统

假设要构建一个基于公司内部文档的智能问答系统，可以使用 Azure OpenAI 服务实现：

数据准备： 将公司文档整理成文本格式，可以按主题或章节划分。
文本嵌入： 使用 Embeddings 模型将文档文本转换为向量表示。
向量存储： 将文本向量存储到向量数据库（如 Azure Cognitive Search）中。
问题处理： 当用户提出问题时，将问题也转换为向量表示。
语义搜索： 在向量数据库中搜索与问题向量最相似的文档片段。
答案生成： 将搜索到的文档片段作为上下文，结合用户问题，使用 GPT 模型生成答案。

```python

伪代码示例

1. 文本嵌入 (假设已完成)

2. 用户提问

user_question = "如何申请报销？"

3. 问题嵌入

question_embedding = get_embedding(user_question)

4. 语义搜索 (假设使用 Azure Cognitive Search)

search_results = search_documents(question_embedding)

5. 答案生成

context = combine_results(search_results)
prompt = f"""
根据以下信息回答问题：
{context}

问题：{user_question}
"""
answer = generate_answer(prompt)

print(answer)
```

通过以上步骤，可以构建一个能够理解用户问题并从文档中找到相关信息进行回答的智能问答系统。

8. 微调（Fine-tuning）

如果通用模型在特定任务上的表现不够理想，可以使用微调来提高模型性能。微调是指使用特定领域的数据集对预训练模型进行进一步训练。

8.1 微调流程

数据准备： 准备用于微调的数据集，格式通常为：
jsonl {"prompt": "问题1", "completion": "答案1"} {"prompt": "问题2", "completion": "答案2"} ...
数据上传： 将数据集上传到 Azure OpenAI 服务。
创建微调作业： 在 Azure OpenAI Studio 中创建微调作业，选择基础模型、上传的数据集等。
训练模型： Azure OpenAI 服务会自动进行模型训练。
部署微调模型： 训练完成后，可以将微调模型部署到新的端点。

8.2 注意事项

微调需要一定数量的高质量数据才能获得较好的效果。
微调过程可能需要较长时间和计算资源。
过度微调可能导致模型过拟合，反而降低在其他任务上的泛化能力。

9. 进阶主题

9.1 内容筛选

Azure OpenAI 服务内置了内容筛选功能，可以检测和过滤生成的文本中的有害内容（如仇恨言论、暴力内容等）。可以在部署模型时配置内容筛选器的敏感度。

9.2 速率限制

为了防止滥用，Azure OpenAI 服务对 API 调用频率进行了限制。可以在部署模型时配置速率限制策略。

9.3 提示工程（Prompt Engineering）

提示工程是指设计和优化提示以引导模型生成期望输出的技巧。良好的提示可以显著提高模型的表现。

一些常用的提示工程技巧包括：

明确指令： 清晰地告诉模型要做什么。
提供示例： 给出期望输出的示例。
逐步引导： 将复杂任务分解为多个步骤，逐步引导模型完成。
角色扮演： 让模型扮演某个角色，以特定风格生成内容。
控制输出格式： 指定输出的格式，如列表、表格等。

9.4 责任AI
使用AI生成内容需要特别注意责任方面的问题。
* 透明度： 让用户知道内容是由 AI 生成的。
* 偏见： 注意模型可能存在的偏见，并采取措施减轻。
* 滥用： 防止模型被用于生成有害或误导性内容。
* 隐私： 保护用户隐私，不要将敏感信息输入模型。
* 准确性: 生成内容需要核实，不能保证完全准确。

10. 未来展望

Azure OpenAI 服务作为一项新兴技术，仍在不断发展和完善中。可以预见，未来 Azure OpenAI 服务将在以下方面取得更大进展：

更强大的模型： OpenAI 将继续开发更强大的模型，Azure OpenAI 服务也将同步更新。
更多功能： Azure OpenAI 服务将增加更多功能，如多模态支持、更强大的微调工具等。
更易用： Azure OpenAI 服务的易用性将不断提高，降低使用门槛。
更广泛的应用： Azure OpenAI 服务将被应用于更多领域，为各行各业带来创新。
与其他Azure服务更深入的结合： Azure OpenAI 可能会与 Azure Cognitive Services、Azure Machine Learning 等服务进行更深入的集成，提供更全面的 AI 解决方案。

随着技术的不断进步，Azure OpenAI 服务将成为推动人工智能应用普及的重要力量。

作者：admin

链接：https://hostlocvps.com/2025/02/28/azure-openai-%e4%bd%bf%e7%94%a8%e6%8c%87%e5%8d%97%ef%bc%9a%e4%bb%8e%e5%85%a5%e9%97%a8%e5%88%b0%e5%ae%9e%e8%b7%b5%e5%ba%94%e7%94%a8/

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