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Inicio rápido: Integración de Azure OpenAI

Nota:

Los planes de Básico, Estándar y Enterprise quedarán en desuso a partir de mediados de marzo de 2025, con un período de retiro de 3 años. Se recomienda realizar la transición a Azure Container Apps. Para más información, consulte el anuncio de retirada de Azure Spring Apps.

El plan de consumo estándar y dedicado quedará obsoleto a partir del 30 de septiembre de 2024, con un cierre completo al cabo de seis meses. Se recomienda realizar la transición a Azure Container Apps. Para obtener más información, consulte Migrar el plan de consumo y dedicado Azure Spring Apps Standard a Azure Container Apps.

Este artículo se aplica a: ❎ Básico/Estándar ✅ Enterprise

En este inicio rápido se muestra cómo integrar Azure OpenAI con aplicaciones implementadas en el plan Enterprise de Azure Spring Apps.

Azure OpenAI permite a las aplicaciones aprovechar las ventajas de los modelos de IA generativos a gran escala con conocimientos profundos del lenguaje y el código para habilitar nuevas funcionalidades de razonamiento y comprensión.

En el vídeo siguiente se muestra cómo Azure Spring Apps usa Azure OpenAI para crear aplicaciones inteligentes:


Requisitos previos

Aprovisionamiento de Azure OpenAI

Para agregar inteligencia artificial a la aplicación, cree una cuenta de Azure OpenAI e implemente modelos de lenguaje. En los pasos siguientes se describe cómo aprovisionar una cuenta de Azure OpenAI e implementar modelos de lenguaje mediante la CLI de Azure:

  1. Use el comando siguiente para crear una cuenta de Azure OpenAI:

    az cognitiveservices account create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name <open-ai-service-name> \
        --location <region> \
        --kind OpenAI \
        --sku s0 \
        --custom-domain <open-ai-service-name>   
    
  2. Use los comandos siguientes para crear las implementaciones del modelo para text-embedding-ada-002 y gpt-35-turbo-16k en la instancia del servicio Azure OpenAI:

    az cognitiveservices account deployment create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name <open-ai-service-name> \
        --deployment-name text-embedding-ada-002 \
        --model-name text-embedding-ada-002 \
        --model-version "2"  \
        --model-format OpenAI \
        --sku-name "Standard" \
        --sku-capacity 1
    
    az cognitiveservices account deployment create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name <open-ai-service-name> \
        --deployment-name gpt-35-turbo-16k \
        --model-name gpt-35-turbo-16k \
        --model-version "0613"  \
        --model-format OpenAI \
        --sku-name "Standard" \
        --sku-capacity 1
    

Implementación del servicio Assist en Azure Spring Apps

Siga estos pasos para crear, configurar e implementar la aplicación Assist Service en Azure Spring Apps.

  1. Use el siguiente comando para crear el nuevo servicio de IA, assist-service:

    az spring app create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name assist-service \
        --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
        --instance-count 1 \
        --memory 1Gi
    
  2. Use el siguiente comando para configurar Spring Cloud Gateway con la ruta de Assist Service:

    az spring gateway route-config create \
        --resource-group <resource-group-name> \
        --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
        --name assist-routes \
        --app-name assist-service \
        --routes-file azure-spring-apps-enterprise/resources/json/routes/assist-service.json
    
  3. Use el siguiente comando para recuperar la dirección URL base del punto de conexión de la API REST para el servicio Azure OpenAI:

    export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=$(az cognitiveservices account show \
        --name <open-ai-service-name> \
        --resource-group <resource-group-name> \
        | jq -r .properties.endpoint)
    
  4. Use el siguiente comando para recuperar la clave de API principal:

    export SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=$(az cognitiveservices account keys list \
        --name <open-ai-service-name> \
        --resource-group <resource-group-name> \
        | jq -r .key1)
    
  5. Use el siguiente comando para implementar la aplicación Assist Service:

    az spring app deploy 
        --resource-group <resource-group-name> \
        --name assist-service \
        --service <Azure-Spring-Apps-service-instance-name> \
        --source-path apps/acme-assist \
        --build-env BP_JVM_VERSION=17 \
        --env \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT=${SPRING_AI_AZURE_OPENAI_ENDPOINT} \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY=${SPRING_AI_AZURE_OPENAI_APIKEY} \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_MODEL=gpt-35-turbo-16k \
            SPRING_AI_AZURE_OPENAI_EMBEDDINGMODEL=text-embedding-ada-002
    
  6. Ahora, pruebe la aplicación Fitness Store en el explorador. Seleccione ASK TO FITASSIST para conversar con la aplicación Assist Service.

    Captura de pantalla que muestra el botón ASK TO FITASSIST.

  7. En FitAssist, escriba Necesito una bicicleta para trabajar y observe la salida generada por la aplicación de Assist Service:

    Captura de pantalla que muestra la consulta

Limpieza de recursos

Si planea seguir trabajando en otros inicios rápidos y tutoriales, considere la posibilidad de dejar estos recursos activos. Cuando ya no lo necesite, elimine el grupo de recursos, que elimina los recursos que contiene. Para eliminar el grupo de recursos mediante la CLI de Azure, use estos comandos:

echo "Enter the Resource Group name:" &&
read resourceGroupName &&
az group delete --name $resourceGroupName &&
echo "Press [ENTER] to continue ..."

Pasos siguientes

Continúe con cualquiera de los siguientes artículos de inicio rápido opcionales: