Introdução

Na terceira parte deste guia prático, Guia Prático para Iniciantes: Azure OpenAI com JavaScript e TypeScript, você aprenderá a criar uma aplicação Node.js que consumirá o Azure OpenAI Service. Começaremos do zero, desde a configuração do ambiente de desenvolvimento no Visual Studio Code até a criação e execução de uma aplicação pronta para interagir com o serviço de IA. Você descobrirá como configurar variáveis de ambiente, definir parâmetros para controlar a geração de conclusões e obter resultados impressionantes. Além disso, forneceremos recursos adicionais para você aprofundar seu conhecimento sobre Azure OpenAI. Prepare-se para dar vida às suas ideias com o Azure OpenAI e JavaScript e TypeScript.

Criando a aplicação Node.js para consumir o Azure OpenAI Service

Para criar a aplicação Node.js, vamos utilizar o Visual Studio Code. Caso você não tenha instalado, basta acessar o link e fazer o download.

Após instalar o Visual Studio Code, vamos criar a aplicação Node.js. Para isso, basta seguir os passos abaixo:

o exemplo abaixo é relacionado ao Completion Code Sample. Se desejarem testar a aplicação, poderão fazer uso do Codespaces desde o projeto forkado em seu repositório.

• ✅ Passo 01: Crie uma pasta para o projeto e dentro da pasta, digite o comando:

npm init -y

O arquivo package.json será criado.

observação: defini para usar esm (ECMAScript Modules) no projeto. Para isso, basta adicionar o campo type com o valor module no arquivo package.json.

{
  "name": "javascript",
  "version": "1.0.0",
  "description": "a simple code sample how to use Azure OpenAI Service with JavaScript",
  "main": "index.js",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "start": "nodemon src/index.js",
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "keywords": [
    "nodejs",
    "javascript",
    "ai",
    "artificial intelligence",
    "azure-openai"
  ],
  "author": "Glaucia Lemos <Twitter: @glaucia_lemos86>",
  "license": "MIT",
  "dependencies": {
    "@azure/openai": "^1.0.0-beta.6",
    "dotenv": "^16.3.1"
  },
  "devDependencies": {
    "nodemon": "^3.0.1"
  }
}

• ✅ Passo 02: Instale o pacote do Azure OpenAI Service:

npm install @azure/openai

• ✅ Passo 03: Vamos instalar também os pacotes: dotenv e nodemon:

npm install dotenv --save

npm install nodemon --save-dev

• ✅ Passo 04: Vá até o arquivo package.json e adicione o script abaixo:

"scripts": {
    "start": "nodemon src/index.js"
  },

• ✅ Passo 05: Crie um arquivo chamado .env e dentro do arquivo, digite o código abaixo:

AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<resource name>.openai.azure.com"
AZURE_OPENAI_KEY="<azure api key>"

Para obter o endpoint e a key, basta acessar o recurso do Azure OpenAI Service criado no Portal Azure e depois clicar em Keys and Endpoint.

• ✅ Passo 06: Crie uma pasta chamada src e dentro da pasta, crie um arquivo chamado index.js. Dentro do arquivo index.js, digite o código abaixo:

/**
 * file: src/index.js
 * description: file responsible for run the code sample completion
 * data: 10/20/2023
 * author: Glaucia Lemos <Twitter: @glaucia_lemos86>
 */

import { OpenAIClient, AzureKeyCredential } from '@azure/openai';
import dotenv from 'dotenv';

dotenv.config();

const endpoint = process.env.AZURE_OPENAI_ENDPOINT || '';
const azureApiKey = process.env.AZURE_OPENAI_KEY || '';

const prompt = ['What is Azure OpenAI?'];

async function main() {
  console.log('=== Get completions Sample ===');

  const client = new OpenAIClient(
    endpoint,
    new AzureKeyCredential(azureApiKey)
  );
  const deploymentName = 'deployment-name-completion';
  const result = await client.getCompletions(deploymentName, prompt, {
    maxTokens: 200,
    temperature: 0.25
  });

  for (const choice of result.choices) {
    console.log(choice.text);
  }
}

main().catch((err) => {
  console.error('The sample encountered an error:', err);
});

Observe que no código, colocamos o deploymentName que criamos no Azure AI Studio!

Outro ponto a ser mencionado é que no result definimos a quantidade de tokens que queremos que o modelo retorne. No caso, definimos para retornar 200 tokens. Mas, você pode definir a quantidade que desejar.

E, o temperature é o que contralará as conclusões geradas. Quanto maior for esse valor, mais criativas serão as conclusões geradas. Enquanto que valores mais baixos retornará conclusões mais focados e determinísticos.

Se vocês desejarem entender o que as classes como: OpenAIClient e AzureKeyCredential fazem, basta acessar o link Azure OpenAI Service Node.js API Reference.

• ✅ Passo 07:** Agora, basta executar o comando abaixo para executar a aplicação:

npm start

E, vejam o resultado:

📚 Recursos Adicionais

Abaixo segue alguns recursos adicionais sobre o Azure OpenAI Service:

• ✅ Curso Grátis - Introdução à IA generativa

• ✅ Curso Grátis - Conceitos básicos de IA do Microsoft Azure: Introdução à inteligência artificial

• ✅ Azure OpenAI Service Documentation

• ✅ Azure OpenAI Service Node.js API Reference

• ✅ Azure OpenAI Service pricing

• ✅ QuickStarts for JavaScript

Palavras Finais

Neste artigo, você aprendeu a criar uma aplicação Node.js que consome o Azure OpenAI Service. Começamos do zero, desde a configuração do ambiente de desenvolvimento no Visual Studio Code até a criação e execução de uma aplicação pronta para interagir com o serviço de IA. Você descobriu como configurar variáveis de ambiente, definir parâmetros para controlar a geração de conclusões e obter resultados impressionantes. Além disso, fornecemos recursos adicionais para você aprofundar seu conhecimento em inteligência artificial. Agora, você está pronto para dar vida às suas ideias com o Azure OpenAI e JavaScript e TypeScript. O repositório com o código fonte completo está disponível no GitHub:

Há também um repositório incrível onde você poderá aprender mais sobre Generative AI com muitos outros exemplos em Python para você poder explorar cada vez mais o mundo de A.I com Azure!

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