openai聊天(企业开通部署 Azure OpenAI 流程：如何创建一个AI聊天机器人)

企业开通部署 Azure OpenAI 流程:如何创建一个AI聊天机器人

企业开通部署Azure OpenAI并创建AI聊天机器人的流程如下：

开通Azure OpenAI服务

前提条件：拥有国际信用卡（如Visa或MasterCard），并在Azure国际版（）注册账号。

申请流程：完成账号注册和绑卡后，在“创建资源”中找到OpenAI服务，并填写申请表单。表单链接为：。注意，Azure OpenAI服务目前只对企业或MVP开放，申请需使用公司邮箱。

审核时间：提交申请后，一般两个工作日内会收到邮件通知。

创建Azure OpenAI服务

申请通过后，在Azure上创建OpenAI服务。点击“创建资源”，搜索并找到“OpenAI”。

填写相关信息，完成服务创建。

部署ChatGPT模型：在创建好的OpenAI服务中，依次点击“模型部署”-“创建”，填写模型名称，并选择gpt-35-turbo模型。

复制保存API密钥和终结点：在“密钥和终点”部分，复制并保存API要用的密钥和终结点。

创建Console聊天应用程序

使用.NET的CLI命令行工具或通过IDE创建一个Console应用程序。

安装必要的Nuget包：Microsoft.Extensions.Configuration.UserSecrets和Azure.AI.OpenAI（预览版）。

通过user-secrets添加配置：终结点、密钥和模型名称。

实现聊天功能：可以选择非流式响应或流式响应。流式响应能第一时间响应用户请求，体验更佳。以下是一个流式响应的Console版本聊天机器人实现示例：

using Azure;using Azure.AI.OpenAI;using Microsoft.Extensions.Configuration;using System.Text;Console.OutputEncoding= Encoding.UTF8;var configuration= new ConfigurationBuilder().AddUserSecrets<Program>().Build();var apiKey= configuration["Azure:OpenAI:ApiKey"];var endpoint= configuration["Azure:OpenAI:Endpoint"];var modelName= configuration["Azure:OpenAI:ModelName"];var client= new OpenAIClient(new Uri(endpoint), new AzureKeyCredential(apiKey));var completionsOptions= new ChatCompletionsOptions{ Messages={ new ChatMessage(ChatRole.System,"你是一个温柔的女生，擅长用理性的语言鼓励和引导人，对情绪低落的人进行劝慰。温柔一点，口语化一些。"), new ChatMessage(ChatRole.User,"你好"),}};while(true){ Console.WriteLine(); Console.Write("她:"); var completionsResponse= await client.GetChatCompletionsStreamingAsync( modelName, completionsOptions); var resonseText= new StringBuilder(); await foreach(var choice in completionsResponse.Value.GetChoicesStreaming()){ await foreach(var message in choice.GetMessageStreaming()){ resonseText.Append(message.Content); Console.Write(message.Content); await Task.Delay(TimeSpan.FromMilliseconds(100));}} completionsOptions.Messages.Add(new ChatMessage(ChatRole.Assistant, resonseText.ToString())); Console.WriteLine(); Console.WriteLine(); Console.Write("我:"); var userMessage= Console.ReadLine(); completionsOptions.Messages.Add(new ChatMessage(ChatRole.User, userMessage));}注意事项由于Azure OpenAI的响应速度非常快，为了模拟打字效果，代码中特意加了一点延迟。

确保在代码中不直接填写密码，而是通过user-secrets管理本地密钥。

OpenAI API (二) 对话补全(Chat completions)

OpenAI API(二)对话补全（Chat completions）

ChatCompletion模块是OpenAI API中的一个重要功能，它允许用户通过给定的对话消息列表，让模型返回一个合适的回复。以下是对ChatCompletion模块的详细解析：

一、ChatCompletion模块概述

ChatCompletion模块的主要功能是聊天，即给定一个包含对话的消息列表，模型将基于这些消息生成一个回复。这个功能使得ChatCompletion模块非常适合用于构建对话系统、聊天机器人等应用场景。

二、ChatCompletion模块的使用方法

ChatCompletion模块仅提供了post方法，用户需要通过HTTP POST请求向OpenAI的服务器发送请求，并在请求中包含必要的参数。服务器将处理这些参数，并返回一个包含生成回复的响应。

三、ChatCompletion模块的主要参数

Required（必需参数）

model：指定要使用的模型。目前ChatCompletion的可用模型包括gpt-4, gpt-4-0613, gpt-4-32k, gpt-4-32k-0613, gpt-3.5-turbo, gpt-3.5-turbo-0613, gpt-3.5-turbo-16k, gpt-3.5-turbo-16k-0613等。用户可以根据自己的需求选择合适的模型。

messages：用于描述对话的具体内容。每条消息一般包含以下两个字段：

role：指定消息的角色。有三种角色可选：system（对话语境架构师，用于设定对话的上下文或规则）、user（用户，发出具体指令）、assistant（对话机器人，用于响应用户指令）。

content：消息内容，即各个角色的输入文本。

Optional（可选参数）

temperature：采样温度，介于0和2之间（包含0和2）。默认为1。温度越高，输出越随机，越具有创造性；温度越低，输出越保守，越接近训练数据中的平均输出。

top_p：从一组累计概率不超过P的词中选择输出词，以避免概率很低的词被选中。一般和temperature二选一使用。

max_tokens：所生成的内容可以承载的最大Token数。输入token（prompt）+输出token（completion）不超过模型的最大token数。因此，输入的prompt越长，输出的completion就越短。

functions：模型可能会用到的自定义函数列表。每个函数包含name（函数名）、parameters（函数参数）和可选的description（函数描述）。用户可以通过自定义函数为模型提供额外的信息或功能。

function_call：控制模型对函数调用的方式。有两个值可选："none"表示模型不会调用函数；"auto"表示模型可以选择在适当的时候调用指定的函数。当没有任何函数存在时，默认为"none"；如果存在函数，则默认为"auto"。

四、ChatCompletion模块的示例

temperature示例

通过调整temperature的值，可以观察到模型输出的变化。当temperature较低时，输出更加保守和稳定；当temperature较高时，输出更加随机和具有创造性。

function call示例

通过自定义函数，可以为模型提供额外的信息或功能。例如，在ChatCompletion的request里使用自定义function的功能去获取当前的天气数据，然后模型就能根据这些数据来回答关于天气的问题了。

通过对比直接在GPT里提问和使用自定义函数的结果，可以看出自定义函数为模型提供了额外的信息，使得模型能够更准确地回答用户的问题。

五、总结

ChatCompletion模块是OpenAI API中一个非常强大的功能，它允许用户通过给定的对话消息列表生成合适的回复。通过调整必需参数和可选参数，用户可以灵活地控制模型的输出。同时，自定义函数的功能也为模型提供了额外的信息或功能，使得模型能够更准确地回答用户的问题。在实际应用中，ChatCompletion模块可以广泛应用于对话系统、聊天机器人等场景，为用户提供更加智能和便捷的服务。

OpenAI怎么收费

OpenAI的收费方式是按照生成的tokens数量来计费，当前的标准是0.002美元/1000个tokens。以下是对OpenAI收费方式的详细解释：

计费单位：OpenAI的收费以tokens为单位，tokens是文本处理中的基本单位，通常对应于文本中的单词或标点符号。不同的语言和字符可能对应不同的token数量。

收费标准：根据最新的信息，OpenAI的收费标准已经调整为0.002美元/1000个tokens。这意味着，如果你生成的文本包含1000个tokens，你将需要支付0.002美元的费用。

试用金：OpenAI还提供了18美元的试用金，供用户测试其服务。然而，对于开发应用或进行大量测试的用户来说，这18美元的试用金可能很快就会被用完。

成本效益分析：以20美元一个月的费用为例，如果每个token的成本是0.002美元/1000个tokens，那么20美元可以购买到10000000个tokens（即20/0.002*1000）。如果一个人每天交流100次，每次交流假设包含100个tokens（这个数量会根据实际交流内容有所不同），那么20美元的费用可以支持大约274天的交流需求（10000000/100/100）。当然，这只是一个粗略的估计，实际使用中可能会因为文本长度、语言复杂度等因素而有所不同。

市场潜力：从成本效益分析可以看出，即使以相对较低的定价（如20美元一个月），OpenAI的服务也具有巨大的市场潜力。特别是对于那些需要大量文本生成或处理的应用场景，如聊天机器人、内容创作等，OpenAI的服务可以显著降低开发成本并提高处理效率。

此外，值得注意的是，OpenAI的收费政策可能会随着市场变化和技术进步而不断调整。因此，建议用户在选择使用OpenAI服务时，先了解其最新的收费标准和政策，以便做出更明智的决策。

这张图片展示了OpenAI与其他类似服务的价格对比，进一步说明了OpenAI在价格上的优势。

综上所述，OpenAI的收费方式简单明了，按照生成的tokens数量来计费，且提供了相对较低的收费标准。这使得OpenAI的服务在文本生成和处理领域具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。

OK，关于openai聊天和企业开通部署 Azure OpenAI 流程:如何创建一个AI聊天机器人的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。