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本文将帮助您开始使用 AzureAIOpenAIApiChatModel 聊天模型。 AzureAIOpenAIApiChatModel 类使用 Azure AI Foundry 中提供的 OpenAI 兼容 API。AI Foundry 包含多种聊天模型，包括 AzureOpenAI、Cohere、Llama、Phi-3/4 和 DeepSeek-R1 等。您可以在 Azure 文档 中查看其最新模型的相关信息，包括成本、上下文窗口和支持的输入类型。

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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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模型特性

工具调用结构化输出图像输入音频输入视频输入令牌级流式传输原生异步令牌使用量对数概率
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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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凭据

请前往 Azure 文档 查看如何创建部署并生成 API 密钥。模型部署完成后，在 AI Foundry 中点击“获取端点”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(
        "输入您的 Azure AI 项目端点："
    )
如果您希望自动追踪模型调用，还可以通过取消注释以下代码来设置 LangSmith API 密钥： 
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("输入您的 LangSmith API 密钥：")

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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",
        "您是一个将英语翻译成法语的助手。请翻译用户的句子。",
    ),
    ("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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