Créer votre chatbot avec Azure et OpenAI – Guide complet

Développer votre propre chatbot avec les capacités Azure OpenAI

Qu’est-ce que le service Azure Open AI ?

Azure Open AI Service offre un accès par API REST aux puissants modèles de langage d’OpenAI, notamment GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-4 Turbo avec Vision, GPT-4, GPT-3.5-Turbo, et la série de modèles Embeddings. Ces modèles peuvent être facilement adaptés à votre tâche spécifique, notamment la génération de contenu, la synthèse, la compréhension d’images, la recherche sémantique et la traduction de langage naturel en code. Les utilisateurs peuvent accéder au service via des API REST, un SDK Python, ou notre interface web dans le Azure OpenAI Studio.

Prérequis

– Un compte Azure avec une souscription Azure active.

– Compte sur Azure Open AI Studio.

Comprendre les termes clés

Avant de plonger dans la configuration, il est essentiel de vous familiariser avec quelques termes clés :

• Playground : Une interface conviviale qui vous permet d’explorer, de prototyper et de tester des assistants AI sans aucune exigence de codage. Parfait pour itérer et expérimenter de nouvelles idées.
• Azure AI Services : Une suite d’outils et de services qui exploitent l’intelligence artificielle pour vous aider à construire des applications intelligentes.
• Groupe de ressources : Un conteneur qui contient des ressources Azure liées pour la gestion et la facturation.
• Clés et points de terminaison : Des identifiants de sécurité et des URL qui permettent à vos applications d’accéder aux services Azure.
• Déploiement de modèle : Le processus de configuration et de lancement d’un modèle IA spécifique pour son utilisation.
• Message système : Instructions fournies au modèle IA pour guider son comportement et son contexte de réponse.
• Incitation : L’entrée que vous donnez au modèle IA pour obtenir une réponse spécifique.

Sélection du bon modèle avec le bon tarif

Azure OpenAI Service propose deux principaux modèles de tarification pour l’utilisation de ses outils IA : Standard (à la demande) et Unités de capacité de débit provisionnées (PTUs). Découvrons-les un par un :

• Tarification standard (à la demande) :
• Vous ne payez que pour ce que vous utilisez.
• Le coût est calculé en fonction du nombre de tokens traités, où les tokens représentent des morceaux de texte (entrée et sortie).
• Pour chaque 1 000 tokens, il y a un coût spécifique. Par exemple, plus le modèle est complexe (comme GPT-4), plus le coût des tokens est élevé.
• Ce modèle est flexible et fonctionne bien si vous n’êtes pas sûr de la quantité que vous utiliserez le service ou si vous n’avez pas besoin d’un accès continu.
• Unités de capacité de débit provisionnées (PTUs) :
• Ce modèle offre des performances constantes avec moins de temps d’attente et garantit le débit.
• Vous payez un tarif fixe à l’heure par PTU, les coûts sont prévisibles.
• Il y a des coûts supplémentaires pour les tokens d’entrée et de sortie, mais comme les PTUs offrent un accès plus rapide et plus stable, ce modèle est idéal pour une utilisation à plus grande échelle ou dans des scénarios où la latence est importante.
• Les PTUs ont également des exigences de dimensionnement minimum (c’est-à-dire que vous devez acheter un certain nombre d’unités pour utiliser le service à ce niveau).

Conclusion

Avec ces étapes, vous disposez désormais d’un chatbot entièrement fonctionnel alimenté par les capacités Azure OpenAI. Les possibilités sont infinies, et vous pouvez personnaliser et améliorer davantage votre assistant selon vos besoins. Que ce soit pour un usage personnel ou des applications professionnelles, tirer parti des robustes services IA d’Azure ouvre un monde d’innovation. Bon codage !

Source : techcommunity.microsoft.com