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Início rápido: Integrar o OpenAI do Azure

Observação

Os planos Básico, Standard e Enterprise serão preteridos a partir de meados de março de 2025, com um período de desativação de 3 anos. Recomendamos a transição para os Aplicativos de Contêiner do Azure. Para mais informações, confira o anúncio de desativação dos Aplicativos Spring do Azure.

O plano consumo e dedicado Standard será preterido a partir de 30 de setembro de 2024, com um desligamento completo após seis meses. Recomendamos a transição para os Aplicativos de Contêiner do Azure. Para mais informações, confira Migrar o plano dedicado e consumo Standard dos Aplicativos Spring do Azure para os Aplicativos de Contêiner do Azure.

Este artigo se aplica a: ❎ Básico/Padrão ✅ Enterprise

Este início rápido mostra como integrar o OpenAI do Azure a aplicativos implantados no plano Enterprise dos Aplicativos Spring do Azure.

O OpenAI do Azure permite que seus aplicativos aproveitem modelos de IA de grande escala e gerativos com compreensões profundas de linguagem e código para habilitar novas funcionalidades de raciocínio e compreensão.

O seguinte vídeo mostra como os Aplicativos Spring do Azure usam o OpenAI do Azure para criar aplicativos inteligentes:


Pré-requisitos

Provisionar o OpenAI do Azure

Para adicionar IA ao aplicativo, crie uma conta do OpenAI do Azure e implante modelos de linguagem. As seguintes etapas descrevem como provisionar uma conta do OpenAI do Azure e implantar modelos de linguagem usando a CLI do Azure:

  1. Use o seguinte comando para criar uma conta do OpenAI do Azure:

    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 os seguintes comandos para criar as implantações de modelo para text-embedding-ada-002 e gpt-35-turbo-16k em sua instância de serviço OpenAI do Azure:

    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
    

Implantar o Serviço Assistente nos Aplicativos Spring do Azure

Use as etapas a seguir para criar, configurar e implantar o aplicativo do serviço Assistente nos Aplicativos Spring do Azure.

  1. Execute o seguinte comando para criar o serviço 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 o seguinte comando para configurar o gateway do Spring Cloud com a rota do Serviço Assistente:

    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 o seguinte comando para recuperar a URL base do ponto de extremidade da API REST para o serviço OpenAI do Azure:

    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 o comando a seguir para recuperar a chave de API primária:

    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 o seguinte comando para implantar o aplicativo de Serviço de Assistente:

    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. Agora, teste o aplicativo Fitness Store no navegador. Selecione SOLICITAR AO FITASSIST para conversar com o aplicativo do Serviço Assistente.

    Captura de tela mostrando o botão ASK TO FITASSIST.

  7. Em FitAssist, insira Preciso de uma bicicleta para um trajeto diário para o trabalho e observe a saída gerada pelo aplicativo do Serviço Assistente:

    Captura de tela mostrando a consulta 'Preciso de uma bicicleta para o trajeto até o trabalho' e a resposta do assistente da Loja de Fitness.

Limpar os recursos

Se planejar continuar trabalhando com os tutoriais e inícios rápidos subsequentes, deixe esses recursos onde estão. Quando não for mais necessário, exclua o grupo de recursos, que excluirá os recursos no grupo de recursos. Para excluir o grupo de recursos usando a CLI do Azure, use os seguintes comandos:

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

Próximas etapas

Continue com qualquer um dos seguintes guias de início rápido opcionais: