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这将帮助您开始使用 AzureAIOpenAIApiChatModel 聊天模型。 AzureAIOpenAIApiChatModel 类使用 Azure AI Foundry 中提供的 OpenAI 兼容 API。AI Foundry 拥有多种聊天模型，包括 AzureOpenAI、Cohere、Llama、Phi-3/4 和 DeepSeek-R1 等。您可以在 Azure docs 中找到有关其最新模型及其成本、上下文窗口和支持的输入类型的信息。

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概述

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集成详情

类包可序列化JS 支持下载量版本
AzureAIOpenAIApiChatModellangchain-azure-ai✅✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

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模型功能

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入Token 级流式传输原生异步Token 使用情况对数概率
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设置

要访问 AzureAIOpenAIApiChatModel 模型，您需要创建一个 Azure 账户，获取 API 密钥，并安装 langchain-azure-ai 集成包。

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凭证

前往 Azure docs 查看如何创建部署并生成 API 密钥。部署模型后，点击 AI Foundry 中的 ‘get endpoint’ 按钮。这将显示您的端点和 API 密钥。完成此操作后，设置环境变量： 
import getpass
import os

if not os.getenv("AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"):
    os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"] = getpass.getpass(
        "Enter your Azure AI project endpoint: "
    )
如果您希望获得模型调用的自动追踪，您还可以通过取消注释下方内容来设置 LangSmith API 密钥： 
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

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安装

LangChain AzureAIOpenAIApiChatModel 集成位于 langchain-azure-ai 包中： 
pip install -qU langchain-azure-ai

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实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全： 
from langchain_azure_ai.chat_models import AzureAIOpenAIApiChatModel
from azure.identity import DefaultAzureCredential

llm = AzureAIOpenAIApiChatModel(
    model="gpt-4o",
    credential=DefaultAzureCredential(),
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    max_retries=2,
)

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调用

messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
ai_msg

AIMessage(content="J'adore programmer.", additional_kwargs={}, response_metadata={'model': 'gpt-4o-2024-05-13', 'token_usage': {'input_tokens': 31, 'output_tokens': 4, 'total_tokens': 35}, 'finish_reason': 'stop'}, id='run-c082dffd-b1de-4b3f-943f-863836663ddb-0', usage_metadata={'input_tokens': 31, 'output_tokens': 4, 'total_tokens': 35})

print(ai_msg.content)

J'adore programmer.
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