Azure OpenAI API:用 Python 调用 Azure OpenAI API

作者:十万个为什么2024.01.17 11:05浏览量:13

简介:本文将介绍如何使用 Python 调用 Azure OpenAI API,包括安装必要的库、获取 API 密钥、编写代码以及处理返回结果。通过这个过程,你将能够利用 Azure 的强大功能来调用 OpenAI 的自然语言处理和机器学习技术,实现更加智能的应用程序。

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要使用 Python 调用 Azure OpenAI API,你需要安装一些必要的库。你可以使用 pip 来安装这些库,如下所示:

  1. pip install azure-cognitiveservices-nlg azure-cognitiveservices-textanalytics azure-cognitiveservices-luis azure-cognitiveservices-qnamaker azure-cognitiveservices-speech-sdk azure-cognitiveservices-search-nlu

接下来,你需要从 Azure 门户网站中获取你的 API 密钥。你需要打开 Azure 门户网站,选择“资源组”或“服务”,找到 OpenAI 服务并记录下你的 API 密钥。
现在,你可以开始编写代码来调用 OpenAI API。以下是一个简单的示例,演示如何使用 Python 调用 Azure OpenAI API:

  1. from azure.cognitiveservices.nlg import TextGenerationClient
  2. from azure.cognitiveservices.textanalytics import TextAnalyticsClient
  3. from azure.cognitiveservices.luis import LUISClient
  4. from azure.cognitiveservices.qnamaker import QnAMakerClient
  5. from azure.cognitiveservices.speech_sdk import SpeechSDK
  6. from azure.cognitiveservices.search.nlu import NortheastHLNUtils, NLU_ nah
  7. # 创建各个客户端
  8. text_gen = TextGenerationClient(subscription_key, region)
  9. text_analytics = TextAnalyticsClient(subscription_key, region)
  10. luis = LUISClient(subscription_key, region)
  11. qna = QnAMakerClient(subscription_key, region)
  12. speech = SpeechSDK(subscription_key, region)
  13. nlu = NLU_nah(subscription_key, region)
  14. # 使用各个客户端进行操作

在这个示例中,我们创建了五个客户端对象,分别用于调用 OpenAI 的文本生成、文本分析、LUIS、QnA Maker 和语音识别服务。你可以根据需要创建更多的客户端对象来调用其他 OpenAI 服务。
接下来,你可以使用这些客户端对象来调用 OpenAI API。例如,你可以使用 text_gen 对象来调用 generate_text 方法生成文本,使用 text_analytics 对象来调用 analyze 方法对文本进行分析,使用 luis 对象来调用 call 方法对语音进行识别等。具体的调用方法可以参考 OpenAI API 的文档
需要注意的是,在调用 OpenAI API 时,你需要提供正确的输入数据和参数。例如,在调用文本生成服务时,你需要提供一段文本作为输入数据;在调用文本分析服务时,你需要提供多个段落或文档作为输入数据。在调用语音识别服务时,你需要提供一段音频文件作为输入数据。在调用 QnA Maker 服务时,你需要提供一个问题作为输入数据。
最后,你需要处理返回的结果。OpenAI API 的返回结果通常是 JSON 格式的数据。你可以使用 Python 的 json 库来解析返回的结果。例如,你可以使用以下代码来解析文本分析服务的返回结果:

  1. import json
  2. result = text_analytics.analyze(documents='Your input text')
  3. parsed_result = json.loads(result)
  4. print(parsed_result)

在这个示例中,我们使用 json.loads 方法将返回的 JSON 字符串解析为 Python 字典,并打印出解析后的结果。你可以根据需要进一步处理解析后的结果。

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