AOAI WebApp SDKv1

與 Azure OpenAI 整合的 Python Flask Web 應用

本指南將引導你透過 Azure OpenAI 的 GPT 整合部署簡約的 Flask 應用程式到 Azure Web 應用程式。

步驟 1. 在 Azure OpenAI 中設定 GPT 模型：

• 在Azure OpenAI / AI Studio中，部署所需的GPT-x模型；
• 記下 Azire OpenAI 資源的端點、GPT 模型的部署名稱以及您打算使用的 API 版本。

步驟 2. 準備 Azure Web App 資源：

• 在Azure中，建立一個新的Web應用程式並選擇Python作為您的目標語言平台；
• 在 Web 應用的環境變數設定中，建立下列變數並將其設定為從步驟 1 收集的值： AZURE_OPENAI_API_BASE 、 AZURE_OPENAI_API_DEPLOY和AZURE_OPENAI_API_VERSION ；
• 在 Web 應用程式的環境變數設定中，建立變數SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT並將其值設為「 true 」；

注意： SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT設定可確保 Web 應用程式下載所需的 Python 套件（在提供的requirements.txt檔案中列出）。

• 如果設定正確，您的 Web 應用程式設定應如下所示：

步驟 3. 設定身份驗證：

• 在 Web 應用程式的身份設定中，將系統指派的託管身分的狀態設為ON ；

注意：此示範展示如何使用託管身分進行身份驗證。您可以在此處找到其他潛在選項的實施詳細資訊。

• 在 Azure OpenAI 的存取控制 (IAM)設定中，將 Web 應用程式的託管識別碼指派為認知服務 OpenAI 使用者角色。

步驟 4. 部署 Flask Web 應用程式：

• ZIP 提供的app.py 、 requirements.txt以及static和templates資料夾的內容（總共 4 個檔案）；
• 使用下列 Azure CLI 指令部署 ZIP 檔案。確保使用正確的資源群組、Web 應用程式和 ZIP 檔案名稱：

az webapp deploy --resource-group < Web_App_RG > --name < Web_App_Name > --src-path < Source_ZIP_file >

• 由於我們在步驟 2 中啟用了“部署期間建置”，因此您可以從 Web 應用程式日誌中驗證它是否將所需的 Python 套件提取到目標 Python 虛擬環境中：

步驟 5. Web 應用程式 UI：

• Flask Web 應用程式的主頁非常簡約。您鍵入問題，按一下「詢問」按鈕，Web 應用程式將在其網頁上新增一對新的問題/答案：