AzureAIOpenAIApiChatModel 集成

使用 LangChain Python 集成 AzureAIOpenAIApiChatModel 聊天模型。

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。

概述

集成详情

类	包	可序列化	JS 支持	下载量	版本
AzureAIOpenAIApiChatModel	langchain-azure-ai	✅	✅

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
✅	✅	✅	❌	❌	✅	✅	✅	✅

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。

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：")

安装

LangChain AzureAIOpenAIApiChatModel 集成位于 langchain-azure-ai 包中：

pip install -qU langchain-azure-ai

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,
)

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.

---

Edit this page on GitHub or file an issue.

Connect these docs to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.