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# AzureAIOpenAIApiChatModel 集成

> 使用 LangChain Python 与 AzureAIOpenAIApiChatModel 聊天模型集成。

这将帮助你开始使用 `AzureAIOpenAIApiChatModel` [聊天模型](/oss/python/langchain/models)。

`AzureAIOpenAIApiChatModel` 类使用 Azure AI Foundry 中提供的 OpenAI 兼容 API。AI Foundry 提供多种聊天模型，包括 AzureOpenAI、Cohere、Llama、Phi-3/4 和 DeepSeek-R1 等。你可以在 [Azure 文档](https://learn.microsoft.com/azure/ai-studio/how-to/model-catalog-overview) 中找到有关其最新模型、成本、上下文窗口和支持的输入类型的信息。

## 概述

### 集成详情

| 类                           | 包                    | 可序列化 | [JS 支持](https://reference.langchain.com/javascript/langchain-openai/AzureChatOpenAI) |                                                 下载量                                                 |                                                版本                                                |
| :-------------------------- | :------------------- | :--: | :----------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------------------------------------------: |
| `AzureAIOpenAIApiChatModel` | `langchain-azure-ai` |   ✅  |                                           ✅                                          | ![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/langchain-azure-ai?style=flat-square\&label=%20) | ![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/langchain-azure-ai?style=flat-square\&label=%20) |

### 模型特性

| [工具调用](/oss/python/langchain/tools) | [结构化输出](/oss/python/langchain/structured-output) | [图像输入](/oss/python/langchain/messages#multimodal) | 音频输入 | 视频输入 | [令牌级流式传输](/oss/python/langchain/streaming/) | 原生异步 | [令牌使用量](/oss/python/langchain/models#token-usage) | [对数概率](/oss/python/langchain/models#log-probabilities) |
| :---------------------------------: | :----------------------------------------------: | :-----------------------------------------------: | :--: | :--: | :-----------------------------------------: | :--: | :-----------------------------------------------: | :----------------------------------------------------: |
|                  ✅                  |                         ✅                        |                         ✅                         |   ❌  |   ❌  |                      ✅                      |   ✅  |                         ✅                         |                            ✅                           |

## 设置

要访问 `AzureAIOpenAIApiChatModel` 模型，你需要创建一个 [Azure 帐户](https://azure.microsoft.com/pricing/purchase-options/azure-account)，获取 API 密钥，并安装 `langchain-azure-ai` 集成包。

### 凭证

前往 [Azure 文档](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-studio/how-to/develop/sdk-overview?tabs=sync\&pivots=programming-language-python) 查看如何创建部署并生成 API 密钥。模型部署后，点击 AI Foundry 中的“获取端点”按钮。这将显示你的端点和 API 密钥。完成此操作后，设置环境变量：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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: "
    )
```

如果你想获得模型调用的自动跟踪，也可以取消注释以下内容来设置你的 [LangSmith](/langsmith/home) API 密钥：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")
```

### 安装

LangChain 的 `AzureAIOpenAIApiChatModel` 集成位于 `langchain-azure-ai` 包中：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
pip install -qU langchain-azure-ai
```

## 实例化

现在我们可以实例化模型对象并生成聊天补全：

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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,
)
```

## 调用

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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
```

```text theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
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})
```

```python theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
print(ai_msg.content)
```

```text theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
J'adore programmer.
```

***

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