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Démarrage rapide : Intégrer Azure OpenAI

Remarque

Les plans Essentiel, Standard et Entreprise seront déconseillés à compter de la mi-mars 2025, avec une période de mise hors service de 3 ans. Nous vous recommandons de passer à Azure Container Apps. Pour plus d’informations, consultez l’annonce de mise hors service d’Azure Spring Apps.

Le plan de consommation standard et dédiée sera déconseillé à compter du 30 septembre 2024, avec un arrêt complet après six mois. Nous vous recommandons de passer à Azure Container Apps. Pour plus d’informations, consultez Migrer le plan de consommation standard et dédiée Azure Spring Apps vers Azure Container Apps.

Cet article s’applique à : ❎ Essentiel/Standard ✅ Entreprise

Ce démarrage rapide vous montre comment intégrer Azure OpenAI aux applications déployées sur le plan Azure Spring Apps Enterprise.

Azure OpenAI permet à vos applications de tirer parti de modèles d’IA génératifs à grande échelle avec une compréhension approfondie du langage et du code pour activer de nouvelles capacités de raisonnement et de compréhension.

La vidéo suivante montre comment Azure Spring Apps utilise Azure OpenAI pour créer des applications intelligentes :


Prérequis

Provisionner Azure OpenAI

Pour ajouter l'IA à l'application, créez un compte Azure OpenAI et déployez des modèles de langage. Les étapes suivantes décrivent comment provisionner un compte Azure OpenAI et déployer des modèles de langage à l’aide d’Azure CLI :

  1. Utilisez la commande suivante pour créer un compte 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. Utilisez les commandes suivantes pour créer les modèles de déploiements pour text-embedding-ada-002 et gpt-35-turbo-16k dans votre instance de service 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
    

Déployer le service d'assistance sur Azure Spring Apps

Utilisez les étapes suivantes pour créer, configurer et déployer l’application Assist Service sur Azure Spring Apps.

  1. Utilisez la commande suivante pour créer le nouveau service AI, 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. Utilisez la commande suivante pour configurer Spring Cloud Gateway avec la route 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. Utilisez la commande suivante pour récupérer l’URL de base du point de terminaison de l’API REST pour le service 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. Utilisez la commande suivante pour récupérer la clé API primaire :

    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. Utilisez la commande suivante pour déployer l'application 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. Maintenant, testez l'application Fitness Store dans le navigateur. Sélectionnez DEMANDER À FITASSIST pour converser avec l’application Assist Service.

    Capture d’écran montrant le bouton ASK TO FITASSIST.

  7. Dans FitAssist, saisissez J'ai besoin d'un vélo pour me rendre au travail et observez le résultat généré par l'application Assist Service :

    Capture d’écran montrant la requête « J’ai besoin d’un vélo pour passer au travail » et la réponse de l’assistant Fitness Store.

Nettoyer les ressources

Si vous prévoyez d’utiliser d’autres guides de démarrage rapide et tutoriels, vous pouvez conserver ces ressources. Quand vous n’en avez plus besoin, supprimez le groupe de ressources, ce qui supprime également les ressources qu’il contient. Pour supprimer le groupe de ressources à l’aide d’Azure CLI, utilisez les commandes suivantes :

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

Étapes suivantes

Passez à l’un des guides de démarrage rapide facultatifs suivants :