Assistente do Azure OpenAI após vinculação de entrada para o Azure Functions
Importante
A extensão do Azure OpenAI para o Azure Functions está atualmente em visualização.
A vinculação pós-entrada do assistente OpenAI do Azure permite enviar prompts para bots de chat assistentes.
Para obter informações sobre detalhes de instalação e configuração da extensão do Azure OpenAI, consulte Extensões do Azure OpenAI para Azure Functions. Para saber mais sobre os assistentes do Azure OpenAI, consulte [Azure OpenAI Assistants API](.. /ai-serviços/openai/
Nota
Referências e exemplos são fornecidos apenas para o modelo Node.js v4.
Nota
Referências e exemplos são fornecidos apenas para o modelo Python v2.
Nota
Embora ambos os modelos de processo C# sejam suportados, apenas exemplos de modelos de trabalho isolados são fornecidos.
Exemplo
Este exemplo demonstra o processo de criação, onde a função HTTP POST que envia solicitações do usuário para o bot de chat assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
/// <summary>
/// HTTP POST function that sends user prompts to the assistant chat bot.
/// </summary>
[Function(nameof(PostUserQuery))]
public static async Task<IActionResult> PostUserQuery(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "post", Route = "assistants/{assistantId}")] HttpRequestData req,
string assistantId,
[AssistantPostInput("{assistantId}", "{Query.message}", Model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", ChatStorageConnectionSetting = DefaultChatStorageConnectionSetting, CollectionName = DefaultCollectionName)] AssistantState state)
{
return new OkObjectResult(state.RecentMessages.Any() ? state.RecentMessages[state.RecentMessages.Count - 1].Content : "No response returned.");
}
/// <summary>
/// HTTP GET function that queries the conversation history of the assistant chat bot.
/// </summary>
[Function(nameof(GetChatState))]
public static async Task<IActionResult> GetChatState(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", Route = "assistants/{assistantId}")] HttpRequestData req,
string assistantId,
[AssistantQueryInput("{assistantId}", TimestampUtc = "{Query.timestampUTC}", ChatStorageConnectionSetting = DefaultChatStorageConnectionSetting, CollectionName = DefaultCollectionName)] AssistantState state)
{
Este exemplo demonstra o processo de criação, onde a função HTTP POST que envia solicitações do usuário para o bot de chat assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
public HttpResponseMessage getChatState(
@HttpTrigger(
name = "req",
methods = {HttpMethod.GET},
authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS,
route = "assistants/{assistantId}")
HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
@BindingName("assistantId") String assistantId,
@AssistantQuery(name = "AssistantState", id = "{assistantId}", timestampUtc = "{Query.timestampUTC}", chatStorageConnectionSetting = DEFAULT_CHATSTORAGE, collectionName = DEFAULT_COLLECTION) AssistantState state,
final ExecutionContext context) {
return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
.header("Content-Type", "application/json")
.body(state)
.build();
}
/*
* HTTP POST function that sends user prompts to the assistant chat bot.
*/
@FunctionName("PostUserResponse")
public HttpResponseMessage postUserResponse(
Os exemplos ainda não estão disponíveis.
Este exemplo demonstra o processo de criação, onde a função HTTP POST que envia solicitações do usuário para o bot de chat assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
}
})
const assistantPostInput = input.generic({
type: 'assistantPost',
id: '{assistantId}',
model: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%',
userMessage: '{Query.message}',
chatStorageConnectionSetting: CHAT_STORAGE_CONNECTION_SETTING,
collectionName: COLLECTION_NAME
})
app.http('PostUserResponse', {
methods: ['POST'],
route: 'assistants/{assistantId}',
authLevel: 'anonymous',
extraInputs: [assistantPostInput],
handler: async (_, context) => {
const chatState: any = context.extraInputs.get(assistantPostInput)
Este exemplo demonstra o processo de criação, onde a função HTTP POST que envia solicitações do usuário para o bot de chat assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
Aqui está o arquivo function.json para consulta pós-usuário:
{
"bindings": [
{
"authLevel": "function",
"type": "httpTrigger",
"direction": "in",
"name": "Request",
"route": "assistants/{assistantId}",
"methods": [
"post"
]
},
{
"type": "http",
"direction": "out",
"name": "Response"
},
{
"name": "State",
"type": "assistantPost",
"direction": "in",
"dataType": "string",
"id": "{assistantId}",
"userMessage": "{Query.message}",
"model": "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%",
"chatStorageConnectionSetting": "AzureWebJobsStorage",
"collectionName": "ChatState"
}
]
}
Para obter mais informações sobre function.json propriedades do arquivo, consulte a seção Configuração .
using namespace System.Net
param($Request, $TriggerMetadata, $State)
$recent_message_content = "No recent messages!"
if ($State.recentMessages.Count -gt 0) {
$recent_message_content = $State.recentMessages[0].content
}
Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
StatusCode = [HttpStatusCode]::OK
Body = $recent_message_content
Headers = @{
"Content-Type" = "text/plain"
}
})
Este exemplo demonstra o processo de criação, onde a função HTTP POST que envia solicitações do usuário para o bot de chat assistente. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.
response_json = {"assistantId": assistantId}
return func.HttpResponse(json.dumps(response_json), status_code=202, mimetype="application/json")
@apis.function_name("PostUserQuery")
@apis.route(route="assistants/{assistantId}", methods=["POST"])
@apis.assistant_post_input(arg_name="state", id="{assistantId}", user_message="{Query.message}", model="%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", chat_storage_connection_setting=DEFAULT_CHAT_STORAGE_SETTING, collection_name=DEFAULT_CHAT_COLLECTION_NAME)
def post_user_response(req: func.HttpRequest, state: str) -> func.HttpResponse:
# Parse the JSON string into a dictionary
data = json.loads(state)
Atributos
Aplique o PostUserQuery
atributo para definir uma ligação de pós-entrada do assistente, que suporta estes parâmetros:
Parâmetro | Description |
---|---|
ID | O ID do assistente a atualizar. |
Modelo | O nome do modelo de chat OpenAI a ser usado. Para o Azure OpenAI, esse valor é o nome da implantação do modelo. |
Anotações
A PostUserQuery
anotação permite que você defina uma vinculação de pós-entrada assistente, que suporta estes parâmetros:
Elemento | Description |
---|---|
Designação | O nome da ligação de saída. |
id | O ID do assistente a atualizar. |
modelo | O nome do modelo de chat OpenAI a ser usado. Para o Azure OpenAI, esse valor é o nome da implantação do modelo. |
Decoradores
Durante a visualização, defina a ligação de saída como uma generic_output_binding
associação do tipo postUserQuery
, que suporta estes parâmetros:
Parâmetro | Description |
---|---|
arg_name | O nome da variável que representa o parâmetro de ligação. |
id | O ID do assistente a atualizar. |
modelo | O nome do modelo de chat OpenAI a ser usado. Para o Azure OpenAI, esse valor é o nome da implantação do modelo. |
Configuração
A associação suporta essas propriedades de configuração definidas no arquivo function.json.
Property | Descrição |
---|---|
type | Deve ser PostUserQuery . |
direção | Deve ser out . |
Designação | O nome da ligação de saída. |
id | O ID do assistente a atualizar. |
modelo | O nome do modelo de chat OpenAI a ser usado. Para o Azure OpenAI, esse valor é o nome da implantação do modelo. |
Configuração
A associação suporta estas propriedades, que são definidas no seu código:
Property | Description |
---|---|
id | O ID do assistente a atualizar. |
modelo | O nome do modelo de chat OpenAI a ser usado. Para o Azure OpenAI, esse valor é o nome da implantação do modelo. |
Utilização
Consulte a seção Exemplo para obter exemplos completos.