详细介绍：14_Spring AI 干货笔记之 Azure OpenAI 对话模型

一、Azure OpenAI 对话模型

Azure 的 OpenAI 服务（基于 ChatGPT）超越了传统的 OpenAI 能力，提供了具备增强功能的 AI 驱动文本生成。正如他们最近的更新中强调的那样，Azure 提供了额外的 AI 安全和负责任 AI 功能。

Azure 为 Java 开发者提供了通过与一系列 Azure 服务（包括 AI 相关资源，例如 Azure 上的向量存储）集成来充分利用 AI 潜力的机会。

二、先决条件

Azure OpenAI 客户端提供三种连接选项：使用 Azure API 密钥、使用 OpenAI API 密钥或使用 Microsoft Entra ID。

2.1 Azure API 密钥和端点

要使用 API 密钥访问模型，请从 Azure 门户 的 Azure OpenAI 服务部分获取您的 Azure OpenAI 端点和 api-key。

Spring AI 定义了两个配置属性：

• spring.ai.azure.openai.api-key：将其设置为从 Azure 获取的 API 密钥的值。

• spring.ai.azure.openai.endpoint：将其设置为在 Azure 中配置模型时获得的端点 URL。

您可以在 application.properties 或 application.yml 文件中设置这些配置属性：

spring.ai.azure.openai.api-key=<your-azure-api-key>
  spring.ai.azure.openai.endpoint=<your-azure-endpoint-url>

为了在处理敏感信息（如 API 密钥）时增强安全性，您可以使用 Spring 表达式语言（SpEL）来引用自定义环境变量：

# 在 application.yml 中
spring:
ai:
azure:
openai:
api-key: ${
AZURE_OPENAI_API_KEY}
endpoint: ${
AZURE_OPENAI_ENDPOINT}

# 在您的环境或 .env 文件中
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-azure-openai-api-key>
  export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your-azure-openai-endpoint-url>

2.2 OpenAI 密钥

要使用 OpenAI 服务（非 Azure）进行身份验证，请提供 OpenAI API 密钥。这将自动将端点设置为 api.openai.com/v1。

使用此方法时，请将 spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name 属性设置为要使用的 OpenAI 模型 的名称。

在您的应用程序配置中：

spring.ai.azure.openai.openai-api-key=<your-azure-openai-key>
  spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name=<openai-model-name>

使用带有 SpEL 的环境变量：

# 在 application.yml 中
spring:
ai:
azure:
openai:
openai-api-key: ${
AZURE_OPENAI_API_KEY}
chat:
options:
deployment-name: ${
AZURE_OPENAI_MODEL_NAME}

# 在您的环境或 .env 文件中
export AZURE_OPENAI_API_KEY=<your-openai-key>
  export AZURE_OPENAI_MODEL_NAME=<openai-model-name>

2.3 Microsoft Entra ID

要使用 Microsoft Entra ID（原 Azure Active Directory）进行无密钥身份验证，请仅设置 spring.ai.azure.openai.endpoint 配置属性，而不设置上述提到的 api-key 属性。

当仅找到端点属性时，您的应用程序将评估几种不同的检索凭据选项，并将使用令牌凭据创建一个 OpenAIClient 实例。

不再需要创建 TokenCredential bean；它会自动为您配置。

2.4 部署名称

要使用 Azure AI 应用程序，您需要通过 Azure AI 门户 创建一个 Azure AI 部署。在 Azure 中，每个客户端都必须指定一个部署名称来连接到 Azure OpenAI 服务。需要注意的是，部署名称与您选择部署的模型不同。例如，一个名为 “MyAiDeployment” 的部署可以配置为使用 GPT 3.5 Turbo 模型或 GPT 4.0 模型。

要开始使用，请按照以下步骤创建具有默认设置的部署：

部署名称：gpt-4o
模型名称：gpt-4o

此 Azure 配置与 Spring Boot Azure AI Starter 及其自动配置功能的默认配置一致。如果使用不同的部署名称，请确保相应地更新配置属性：

spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name=<my deployment name>

Azure OpenAI 和 OpenAI 的不同部署结构导致 Azure OpenAI 客户端库中有一个名为 deploymentOrModelName 的属性。这是因为在 OpenAI 中没有部署名称，只有模型名称。

属性 spring.ai.azure.openai.chat.options.model 已更名为spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name。

如果您决定连接到 OpenAI 而不是 Azure OpenAI（通过设置属性 spring.ai.azure.openai.openai-api-key=），那么 spring.ai.azure.openai.chat.options.deployment-name 将被视为 OpenAI 模型名称。

访问 OpenAI 模型

您可以将客户端配置为直接使用 OpenAI，而不是 Azure OpenAI 部署的模型。为此，您需要设置 spring.ai.azure.openai.openai-api-key=，而不是 spring.ai.azure.openai.api-key=。

2.5 添加仓库和 BOM

Spring AI 构件发布在 Maven Central 和 Spring Snapshot 仓库中。请参考 “项目仓库” 部分，将这些仓库添加到您的构建系统。

为了帮助进行依赖管理，Spring AI 提供了一个 BOM（物料清单），以确保在整个项目中使用一致版本的 Spring AI。请参