Compartilhar via

Tutorial: Criar um chatbot com o Serviço de Aplicativo do Azure e o Azure OpenAI (.NET)

Neste tutorial, você criará um aplicativo de IA inteligente integrando o Azure OpenAI a um aplicativo .NET Blazor e implantando-o no Serviço de Aplicativo do Azure. Você criará uma página interativa do Blazor que envia solicitações de conclusão de chat para um modelo no Azure OpenAI e transmite a resposta de volta para a página.

Captura de tela mostrando o chatbot em execução no Serviço de Aplicativo do Azure.

Neste tutorial, você aprenderá como:

  • Criar um recurso do Azure OpenAI e implantar um modelo de linguagem
  • Criar um aplicativo Blazor com o Azure OpenAI
  • Implantar o aplicativo no Serviço de Aplicativo do Azure
  • Implementar a autenticação sem senha no ambiente de desenvolvimento e no Azure

Pré-requisitos

1. Criar um recurso do Azure OpenAI

Nesta seção, você usará os Codespaces do GitHub para criar um recurso do Azure OpenAI com a CLI do Azure.

  1. Acesse os Codespaces do GitHub e entre com sua conta do GitHub.

  2. Localize o modelo em branco pelo GitHub e selecione Usar este modelo para criar um novo Codespace em branco.

  3. No terminal do Codespace, instale a CLI do Azure:

    curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

  4. Entre na sua conta do Azure:

    az login

    Siga as instruções no terminal para autenticar.

  5. Defina variáveis de ambiente para o nome do grupo de recursos, o nome do serviço do Azure OpenAI e a localização:

    export RESOURCE_GROUP="<group-name>"
export OPENAI_SERVICE_NAME="<azure-openai-name>"
export APPSERVICE_NAME="<app-name>"
export LOCATION="eastus2"

    Importante

    A região é crítica, pois está vinculada à disponibilidade regional do modelo escolhido. A disponibilidade do modelo e a disponibilidade do tipo de implantação variam de região para região. Este tutorial usa gpt-4o-mini, que está disponível em eastus2 no tipo de implantação Standard. Se você implantar em uma região diferente, esse modelo pode não estar disponível ou pode exigir uma camada diferente. Antes de alterar as regiões, consulte a tabela de resumo do modelo e a disponibilidade da região para verificar o suporte ao modelo em sua região preferida.

  6. Crie um grupo de recursos e um recurso do Azure OpenAI com um domínio personalizado e adicione um modelo gpt-4o-mini:

    # Resource group
az group create --name $RESOURCE_GROUP --location $LOCATION
# Azure OpenAI resource
az cognitiveservices account create \
  --name $OPENAI_SERVICE_NAME \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --location $LOCATION \
  --custom-domain $OPENAI_SERVICE_NAME \
  --kind OpenAI \
  --sku s0
# gpt-4o-mini model
az cognitiveservices account deployment create \
  --name $OPENAI_SERVICE_NAME \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --deployment-name gpt-4o-mini \
  --model-name gpt-4o-mini \
  --model-version 2024-07-18 \
  --model-format OpenAI \
  --sku-name Standard \
  --sku-capacity 1
# Cognitive Services OpenAI User role that lets the signed in Azure user to read models from Azure OpenAI
az role assignment create \
  --assignee $(az ad signed-in-user show --query id -o tsv) \
  --role "Cognitive Services OpenAI User" \
  --scope /subscriptions/$(az account show --query id -o tsv)/resourceGroups/$RESOURCE_GROUP/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/$OPENAI_SERVICE_NAME

Agora que você tem um recurso do Azure OpenAI, criará um aplicativo Web para interagir com ele.

2. Criar e configurar um aplicativo Web Blazor

Nesta seção, você criará um novo aplicativo Web Blazor usando a CLI do .NET.

  1. No terminal do Codespace, crie um novo aplicativo Blazor e tente executá-lo pela primeira vez.

    dotnet new blazor -o .
dotnet run

    Você deve ver uma notificação nos Codespaces do GitHub indicando que o aplicativo está disponível em uma porta específica. Selecione Abrir no navegador para iniciar o aplicativo em uma nova guia do navegador.

  2. De volta ao terminal do Codespace, interrompa o aplicativo com Ctrl+C.

  3. Instale os pacotes NuGet necessários para trabalhar com o Azure OpenAI:

    dotnet add package Azure.AI.OpenAI
dotnet add package Azure.Identity

  4. Abra Components/Pages/Home.razor e substitua seu conteúdo pelo código a seguir, para uma chamada de fluxo de conclusão de chat simples com o Azure OpenAI:

    @page "/"
@rendermode InteractiveServer
@using Azure.AI.OpenAI
@using Azure.Identity
@using OpenAI.Chat
@inject Microsoft.Extensions.Configuration.IConfiguration _config

<h3>Azure OpenAI Chat</h3>
<div class="mb-3 d-flex align-items-center" style="margin:auto;">
    <input class="form-control me-2" @bind="userMessage" placeholder="Type your message..." />
    <button class="btn btn-primary" @onclick="SendMessage">Send</button>
</div>
<div class="card p-3" style="margin:auto;">
    @if (!string.IsNullOrEmpty(aiResponse))
    {
        <div class="alert alert-info mt-3 mb-0">@aiResponse</div>
    }
</div>

@code {
    private string? userMessage;
    private string? aiResponse;

    private async Task SendMessage()
    {
        if (string.IsNullOrWhiteSpace(userMessage)) return;

        // Initialize the Azure OpenAI client
        var endpoint = new Uri(_config["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"]!);
        var client = new AzureOpenAIClient(endpoint, new DefaultAzureCredential());
        var chatClient = client.GetChatClient("gpt-4o-mini");

        aiResponse = string.Empty;
        StateHasChanged();

        // Create a chat completion streaming request
        var chatUpdates = chatClient.CompleteChatStreamingAsync(
            [
                new UserChatMessage(userMessage)
            ]);

            await foreach(var chatUpdate in chatUpdates)
            {
                // Update the UI with the streaming response
                foreach(var contentPart in chatUpdate.ContentUpdate)
            {
                aiResponse += contentPart.Text;
                StateHasChanged();
            }
        }
    }
}

  5. No terminal, recupere o ponto de extremidade do OpenAI:

    az cognitiveservices account show \
  --name $OPENAI_SERVICE_NAME \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --query properties.endpoint \
  --output tsv

  6. Execute o aplicativo novamente adicionando AZURE_OPENAI_ENDPOINT com seu valor da saída da CLI:

    AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<output-from-previous-cli-command> dotnet run

  7. Selecione Abrir no navegador para iniciar o aplicativo em uma nova guia do navegador.

  8. Digite uma mensagem na caixa de texto e selecione "Enviar e dê ao aplicativo alguns segundos para responder com a mensagem do Azure OpenAI.

O aplicativo usa DefaultAzureCredential, que usa automaticamente o usuário conectado da CLI do Azure para autenticação de token. Posteriormente neste tutorial, você implantará seu aplicativo Blazor no Serviço de Aplicativo do Azure e o configurará para se conectar com segurança ao recurso do Azure OpenAI usando a identidade gerenciada. O mesmo DefaultAzureCredential em seu código pode detectar a identidade gerenciada e usá-la para autenticação. Nenhum código extra é necessário.

3. Implantar no Serviço de Aplicativo do Azure e configurar a conexão OpenAI

Agora que seu aplicativo funciona localmente, vamos implantá-lo no Serviço de Aplicativo do Azure e configurar uma conexão de serviço com o Azure OpenAI usando a identidade gerenciada.

  1. Primeiro, implante seu aplicativo no Serviço de Aplicativo do Azure usando o comando az webapp upda CLI do Azure. Esse comando cria um novo aplicativo Web e implanta seu código nele:

    az webapp up \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --location $LOCATION \
  --name $APPSERVICE_NAME \
  --plan $APPSERVICE_NAME \
  --sku B1 \
  --os-type Linux \
  --track-status false

    Esse comando pode levar alguns minutos para ser concluído. Ele cria um novo aplicativo Web no mesmo grupo de recursos que o recurso OpenAI.

  2. Depois que o aplicativo for implantado, crie uma conexão de serviço entre seu aplicativo Web e o recurso do Azure OpenAI usando a identidade gerenciada:

    az webapp connection create cognitiveservices \
  --resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --name $APPSERVICE_NAME \
  --target-resource-group $RESOURCE_GROUP \
  --account $OPENAI_SERVICE_NAME
  --connection azure-openai \
  --system-identity

    Esse comando cria uma conexão entre seu aplicativo Web e o recurso do Azure OpenAI:

    • Gerando identidade gerenciada atribuída pelo sistema para o aplicativo Web.
    • Adicionando a função de Colaborador de OpenAI dos Serviços Cognitivos à identidade gerenciada para o recurso do Azure OpenAI.
    • Adicionando a configuração de aplicativo AZURE_OPENAI_ENDPOINT ao seu aplicativo web.

    Seu aplicativo agora está implantado e conectado ao Azure OpenAI com identidade gerenciada. Ele lê a configuração do AZURE_OPENAI_ENDPOINT aplicativo por meio da injeção de IConfiguration.

  3. Abra o aplicativo Web implantado no navegador. Localize a URL do aplicativo Web implantado na saída do terminal. Abra o navegador da Web e navegue até ele.

    az webapp browse

  4. Digite uma mensagem na caixa de texto e selecione Enviar e dê ao aplicativo alguns segundos para responder com a mensagem do Azure OpenAI.

    Captura de tela mostrando o chatbot em execução no Serviço de Aplicativo do Azure.

Perguntas frequentes

E se eu quiser me conectar ao OpenAI em vez do Azure OpenAI?

Para se conectar ao OpenAI, use o seguinte código:

@using OpenAI.Client

var client = new OpenAIClient("<openai-api-key>");

Para obter mais informações, consulte a autenticação da API openai.

Ao trabalhar com segredos de conexão no Serviço de Aplicativo, você deve usar referências do Key Vault em vez de armazenar segredos diretamente em sua base de código. Isso garante que as informações confidenciais permaneçam seguras e sejam gerenciadas centralmente.

Posso me conectar ao OpenAI do Azure com uma chave de API?

Sim, você pode se conectar ao Azure OpenAI usando uma chave de API em vez de uma identidade gerenciada. Essa abordagem é compatível com os SDKs do Azure OpenAI e o Kernel Semântico.

Ao trabalhar com segredos de conexão no Serviço de Aplicativo, você deve usar referências do Key Vault em vez de armazenar segredos diretamente em sua base de código. Isso garante que as informações confidenciais permaneçam seguras e sejam gerenciadas centralmente.

Como o DefaultAzureCredential funciona neste tutorial?

O DefaultAzureCredential simplifica a autenticação selecionando automaticamente o melhor método de autenticação disponível.

  • Durante o desenvolvimento local: depois de executar az login, ele usa as credenciais da CLI local do Azure.
  • Quando implantado no Serviço de Aplicativo do Azure: ele usa a identidade gerenciada do aplicativo para autenticação segura e sem senha.

Essa abordagem permite que seu código seja executado de forma segura e direta em ambientes locais e de nuvem sem modificação.

Mais recursos

  • Last updated on