Vinculação de entrada de conclusão de texto do Azure OpenAI para o Azure Functions

Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.

[Function(nameof(WhoIs))]
public static IActionResult WhoIs(
    [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, Route = "whois/{name}")] HttpRequestData req,
    [TextCompletionInput("Who is {name}?", Model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%")] TextCompletionResponse response)
{
    return new OkObjectResult(response.Content);
}

/// <summary>

Este exemplo usa um prompt como entrada, envia-o diretamente para a API de conclusão e retorna a resposta como saída.

        [HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequestData req,
        [TextCompletionInput("{Prompt}", Model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%")] TextCompletionResponse response,
        ILogger log)
    {
        string text = response.Content;
        return new OkObjectResult(text);
    }
}

Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.

@FunctionName("WhoIs")
public HttpResponseMessage whoIs(
    @HttpTrigger(
        name = "req", 
        methods = {HttpMethod.GET},
        authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS, 
        route = "whois/{name}") 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
    @BindingName("name") String name,
    @TextCompletion(prompt = "Who is {name}?", model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", name = "response") TextCompletionResponse response,
    final ExecutionContext context) {
    return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
        .header("Content-Type", "application/json")
        .body(response.getContent())
        .build();
}

Este exemplo usa um prompt como entrada, envia-o diretamente para a API de conclusão e retorna a resposta como saída.

@FunctionName("GenericCompletion")
public HttpResponseMessage genericCompletion(
    @HttpTrigger(
        name = "req", 
        methods = {HttpMethod.POST},
        authLevel = AuthorizationLevel.ANONYMOUS) 
        HttpRequestMessage<Optional<String>> request,
    @TextCompletion(prompt = "{prompt}", model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%", name = "response") TextCompletionResponse response,
    final ExecutionContext context) {
    return request.createResponseBuilder(HttpStatus.OK)
        .header("Content-Type", "application/json")
        .body(response.getContent())
        .build();
}

Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.

const { app, input } = require("@azure/functions");

// This OpenAI completion input requires a {name} binding value.
const openAICompletionInput = input.generic({
    prompt: 'Who is {name}?',
    maxTokens: '100',
    type: 'textCompletion',
    model: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%'
})

app.http('whois', {
    methods: ['GET'],
    route: 'whois/{name}',
    authLevel: 'function',
    extraInputs: [openAICompletionInput],
    handler: async (_request, context) => {
        var response = context.extraInputs.get(openAICompletionInput)
        return { body: response.content.trim() }
    }
});

Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.

import { app, input } from "@azure/functions";

// This OpenAI completion input requires a {name} binding value.
const openAICompletionInput = input.generic({
    prompt: 'Who is {name}?',
    maxTokens: '100',
    type: 'textCompletion',
    model: '%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%'
})

app.http('whois', {
    methods: ['GET'],
    route: 'whois/{name}',
    authLevel: 'function',
    extraInputs: [openAICompletionInput],
    handler: async (_request, context) => {
        var response: any = context.extraInputs.get(openAICompletionInput)
        return { body: response.content.trim() }
    }
});

Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.

Aqui está o arquivo function.json para TextCompletionResponse:

{
  "bindings": [
    {
      "authLevel": "function",
      "type": "httpTrigger",
      "direction": "in",
      "name": "Request",
      "route": "whois/{name}",
      "methods": [
        "get"
      ]
    },
    {
      "type": "http",
      "direction": "out",
      "name": "Response"
    },
    {
      "type": "textCompletion",
      "direction": "in",
      "name": "TextCompletionResponse",
      "prompt": "Who is {name}?",
      "maxTokens": "100",
      "model": "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%"
    }
  ]
}

Para obter mais informações sobre function.json propriedades do arquivo, consulte a seção Configuração .

O código simplesmente retorna o texto da API de conclusão como resposta:

using namespace System.Net

param($Request, $TriggerMetadata, $TextCompletionResponse)

Push-OutputBinding -Name Response -Value ([HttpResponseContext]@{
        StatusCode = [HttpStatusCode]::OK
        Body       = $TextCompletionResponse.Content
    })

Este exemplo demonstra o padrão de modelagem , onde a função de gatilho HTTP usa um name parâmetro e o incorpora em um prompt de texto, que é enviado para a API de conclusão do Azure OpenAI pela extensão. A resposta ao prompt é retornada na resposta HTTP.

@app.route(route="whois/{name}", methods=["GET"])
@app.text_completion_input(arg_name="response", prompt="Who is {name}?", max_tokens="100", model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%")
def whois(req: func.HttpRequest, response: str) -> func.HttpResponse:
    response_json = json.loads(response)
    return func.HttpResponse(response_json["content"], status_code=200)

Este exemplo usa um prompt como entrada, envia-o diretamente para a API de conclusão e retorna a resposta como saída.

@app.route(route="genericcompletion", methods=["POST"])
@app.text_completion_input(arg_name="response", prompt="{Prompt}", model = "%CHAT_MODEL_DEPLOYMENT_NAME%")
def genericcompletion(req: func.HttpRequest, response: str) -> func.HttpResponse:
    response_json = json.loads(response)
    return func.HttpResponse(response_json["content"], status_code=200)

Atributos

O atributo específico que você aplica para definir uma vinculação de entrada de conclusão de texto depende do seu modo de processo C#.

O atributo suporta estes parâmetros:

Anotações

A TextCompletion anotação permite definir uma vinculação de entrada de conclusão de texto, que suporta estes parâmetros:

Decoradores

Durante a visualização, defina a ligação de entrada como uma generic_input_binding associação do tipo textCompletion, que suporta estes parâmetros:

Configuração

A associação suporta essas propriedades de configuração definidas no arquivo function.json.

Configuração

A associação suporta estas propriedades, que são definidas no seu código: