Assistente Azure OpenAI post-binding di input per Funzioni di Azure

Articolo
05/21/2024

Importante

L'estensione OpenAI di Azure per Funzioni di Azure è attualmente in anteprima.

L'assistente Azure OpenAI post-input consente di inviare richieste ai chatbot assistenti.

Per informazioni sull'installazione e la configurazione dell'estensione OpenAI di Azure, vedere Estensioni OpenAI di Azure per Funzioni di Azure. Per altre informazioni sugli assistenti OpenAI di Azure, vedere [API Assistenti OpenAI di Azure](.. /ai-services/openai/

Nota

I riferimenti e gli esempi vengono forniti solo per il modello Node.js v4.

Nota

I riferimenti e gli esempi vengono forniti solo per il modello Python v2.

Nota

Anche se sono supportati entrambi i modelli di processo C#, vengono forniti solo esempi di modelli di lavoro isolati.

Esempio

Questo esempio illustra il processo di creazione, in cui la funzione HTTP POST che invia richieste utente al chatbot assistente. La risposta alla richiesta viene restituita nella risposta HTTP.

/// <summary>
/// HTTP POST function that sends user prompts to the assistant chat bot.
/// </summary>
[Function(nameof(PostUserQuery))]
public static async Task<IActionResult> PostUserQuery(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "post", Route = "assistants/{assistantId}")] HttpRequestData req,
    string assistantId,
    [AssistantPostInput("{assistantId}", "{Query.message}", Model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", ChatStorageConnectionSetting = DefaultChatStorageConnectionSetting, CollectionName = DefaultCollectionName)] AssistantState state)
{
    return new OkObjectResult(state.RecentMessages.Any() ? state.RecentMessages[state.RecentMessages.Count - 1].Content : "No response returned.");
}

/// <summary>
/// HTTP GET function that queries the conversation history of the assistant chat bot.
/// </summary>
[Function(nameof(GetChatState))]
public static async Task<IActionResult> GetChatState(
   [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", Route = "assistants/{assistantId}")] HttpRequestData req,
   string assistantId,
   [AssistantQueryInput("{assistantId}", TimestampUtc = "{Query.timestampUTC}", ChatStorageConnectionSetting = DefaultChatStorageConnectionSetting, CollectionName = DefaultCollectionName)] AssistantState state)
{

Questo esempio illustra il processo di creazione, in cui la funzione HTTP POST che invia richieste utente al chatbot assistente. La risposta alla richiesta viene restituita nella risposta HTTP.

public HttpResponseMessage getChatState(
    @HttpTrigger(
        name = "req",
        methods = {HttpMethod.GET}, 
        authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS,
        route = "assistants/{assistantId}") 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
    @BindingName("assistantId") String assistantId,        
    @AssistantQuery(name = "AssistantState", id = "{assistantId}", timestampUtc = "{Query.timestampUTC}", chatStorageConnectionSetting = DEFAULT_CHATSTORAGE, collectionName = DEFAULT_COLLECTION) AssistantState state,
    final ExecutionContext context) {
        return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
            .header("Content-Type", "application/json")
            .body(state)
            .build();
}

/*
 * HTTP POST function that sends user prompts to the assistant chat bot.
 */ 
@FunctionName("PostUserResponse")
public HttpResponseMessage postUserResponse(

Gli esempi non sono ancora disponibili.

Questo esempio illustra il processo di creazione, in cui la funzione HTTP POST che invia richieste utente al chatbot assistente. La risposta alla richiesta viene restituita nella risposta HTTP.

    }
})


const assistantPostInput = input.generic({
    type: 'assistantPost',
    id: '{assistantId}',
    model: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%',
    userMessage: '{Query.message}',
    chatStorageConnectionSetting: CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING,
    collectionName: COLLECTION_NAME
})
app.http('PostUserResponse', {
    methods: ['POST'],
    route: 'assistants/{assistantId}',
    authLevel: 'anonymous',
    extraInputs: [assistantPostInput],
    handler: async (_, context) => {
        const chatState: any = context.extraInputs.get(assistantPostInput)

Questo esempio illustra il processo di creazione, in cui la funzione HTTP POST che invia richieste utente al chatbot assistente. La risposta alla richiesta viene restituita nella risposta HTTP.

Ecco il file function.json per la query post-utente:

{
  "bindings": [
    {
      "authLevel": "function",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "Request",
      "route": "assistants/{assistantId}",
      "methods": [
        "post"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "Response"
    },
    {
      "name": "State",
      "type": "assistantPost",
      "direction": "in",
      "dataType": "string",
      "id": "{assistantId}",
      "userMessage": "{Query.message}",
      "model": "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
      "chatStorageConnectionSetting": "AzureWebJobsStorage",
      "collectionName": "ChatState"
    }
  ]
}

Per altre informazioni sulle proprietà dei file function.json, vedere la sezione configurazione.

using namespace System.Net

param($Request, $TriggerMetadata, $State)

$recent_message_content = "No recent messages!"

if ($State.recentMessages.Count -gt 0) {
    $recent_message_content = $State.recentMessages[0].content
}

Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
    StatusCode = [HttpStatusCode]::OK
    Body       = $recent_message_content
    Headers    = @{
        "Content-Type" = "text/plain"
    }
})

Questo esempio illustra il processo di creazione, in cui la funzione HTTP POST che invia richieste utente al chatbot assistente. La risposta alla richiesta viene restituita nella risposta HTTP.

    response_json = {"assistantId": assistantId}
    return func.HttpResponse(json.dumps(response_json), status_code=202, mimetype="application/json")


@apis.function_name("PostUserQuery")
@apis.route(route="assistants/{assistantId}", methods=["POST"])
@apis.assistant_post_input(arg_name="state", id="{assistantId}", user_message="{Query.message}", model="%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", chat_storage_connection_setting=DEFAULT_CHAT_STORAGE_SETTING, collection_name=DEFAULT_CHAT_COLLECTION_NAME)
def post_user_response(req: func.HttpRequest, state: str) -> func.HttpResponse:
    # Parse the JSON string into a dictionary
    data = json.loads(state)

Attributi

Applicare l'attributo PostUserQuery per definire un'associazione assistente post-input, che supporta questi parametri:

Parametro	Descrizione
Id	ID dell'assistente da aggiornare.
Modello	Nome del modello di chat OpenAI da usare. Per Azure OpenAI, questo valore è il nome della distribuzione del modello.

Annotazioni

L'annotazione PostUserQuery consente di definire un'associazione post-input assistente, che supporta questi parametri:

Elemento	Descrizione
name	Nome dell'associazione di output.
id	ID dell'assistente da aggiornare.
model	Nome del modello di chat OpenAI da usare. Per Azure OpenAI, questo valore è il nome della distribuzione del modello.

Elementi Decorator

Durante l'anteprima, definire l'associazione di output come associazione generic_output_binding di tipo postUserQuery, che supporta questi parametri:

Parametro	Descrizione
arg_name	Nome della variabile che rappresenta il parametro di associazione.
id	ID dell'assistente da aggiornare.
model	Nome del modello di chat OpenAI da usare. Per Azure OpenAI, questo valore è il nome della distribuzione del modello.

Impostazione

L'associazione supporta queste proprietà di configurazione impostate nel file function.json.

Proprietà	Descrizione
type	Deve essere `PostUserQuery`.
direction	Deve essere `out`.
name	Nome dell'associazione di output.
id	ID dell'assistente da aggiornare.
model	Nome del modello di chat OpenAI da usare. Per Azure OpenAI, questo valore è il nome della distribuzione del modello.

Impostazione

Il binding supporta queste proprietà, definite nel codice:

Proprietà	Descrizione
id	ID dell'assistente da aggiornare.
model	Nome del modello di chat OpenAI da usare. Per Azure OpenAI, questo valore è il nome della distribuzione del modello.

Utilizzo

Per esempi completi, vedere la sezione di esempio.