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AzureAIChatCompletionsModel

这将帮助你开始使用AzureAIChatCompletionsModel 聊天模型。要查看所有AzureAIChatCompletionsModel功能和配置的详细文档，请访问API参考。

The AzureAIChatCompletionsModel 类使用了 Azure AI Foundry SDK。AI Foundry 包含多种聊天模型，包括 AzureOpenAI、Cohere、Llama、Phi-3/4 和 DeepSeek-R1 等等。您可以在 Azure 文档 中找到它们最新的模型信息以及成本、上下文窗口大小和支持的输入类型。

概览​

集成细节​

Class包本地序列化JS支持Package downloadsPackage 最新版本
AzureAIChatCompletionsModellangchain-azure-ai❌✅✅PyPI - DownloadsPyPI - Version

模型特性​

工具调用结构化输出JSON 模式图像输入音频输入视频输入Token级流式传输原生异步Token 使用对数概率
✅✅✅✅❌❌✅✅✅✅

设置​

要访问 AzureAIChatCompletionsModel 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。

Credentials​

前往Azure 文档查看如何创建部署并生成 API 密钥。一旦您的模型已部署，您需要在 AI Foundry 中点击 '获取端点' 按钮。这将显示您的端点和 api key。完成这些步骤后，请设置 AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL 和 AZURE_INFERENCE_ENDPOINT 环境变量：

import getpass
import os

if not os.getenv("AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL"):
    os.environ["AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL"] = getpass.getpass(
        "Enter your AzureAIChatCompletionsModel API key: "
    )

if not os.getenv("AZURE_INFERENCE_ENDPOINT"):
    os.environ["AZURE_INFERENCE_ENDPOINT"] = getpass.getpass(
        "Enter your model endpoint: "
    )

如果您希望自动跟踪模型调用，也可以通过取消注释下方的代码来设置您的LangSmith API密钥：

# os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
# os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your LangSmith API key: ")

安装​

The LangChain AzureAIChatCompletionsModel 整合位于 langchain-azure-ai 包中:

%pip install -qU langchain-azure-ai

Instantiation​

现在我们就可以实例化我们的模型对象并生成聊天完成内容:

from langchain_azure_ai.chat_models import AzureAIChatCompletionsModel

llm = AzureAIChatCompletionsModel(
    model_name="gpt-4",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
)

Invocation​

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.

链式调用​

我们可以通过以下方式将模型与提示模板进行链接：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate(
    [
        (
            "system",
            "You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",
        ),
        ("human", "{input}"),
    ]
)

chain = prompt | llm
chain.invoke(
    {
        "input_language": "English",
        "output_language": "German",
        "input": "I love programming.",
    }
)
AIMessage(content='Ich liebe Programmieren.', additional_kwargs={}, response_metadata={'model': 'gpt-4o-2024-05-13', 'token_usage': {'input_tokens': 26, 'output_tokens': 5, 'total_tokens': 31}, 'finish_reason': 'stop'}, id='run-01ba6587-6ff4-4554-8039-13204a7d95db-0', usage_metadata={'input_tokens': 26, 'output_tokens': 5, 'total_tokens': 31})

API 参考​

详细文档所有AzureAIChatCompletionsModel功能和配置，请参阅API参考：https://python.langchain.com/api_reference/azure_ai/chat_models/langchain_azure_ai.chat_models.AzureAIChatCompletionsModel.html