AIGC｜实践探索Langflow集成AzureOpenAI

一、背景

二、AzureOpenAI介绍

三、langflow集成支持AzureOpenAI

langflow集成AzureOpenAI联通改造流程：

四、效果演示

一、背景

langflow是一个LangChain UI，它提供了一种交互界面来使用LangChain，通过简单的拖拽即可搭建自己的实验、大数据模型flow。

由于目前langflow的流程中不支持AzureOpenAI，因此本文将介绍如何在langflow中引入AzureopenAI。

二、AzureOpenAI介绍

Azure OpenAI是一种云服务，帮助企业和开发人员快速构建、训练和部署AI应用程序。该服务运行在Microsoft Azure上，因此用户无需购买专门的硬件或软件。它利用OpenAI强大的语言模型（如GPT-3、Codex、Embeddings等），通过REST API进行调用，并能够轻松调整以适应特定任务。

最重要的是，Azure OpenAI允许用户申请API_KEY，以便在国内直接使用大模型进行训练。相比之下，使用openAI可能需要魔法环境，而Azure OpenAI更加稳定。

三、langflow集成支持AzureOpenAI

首先在配置文件中增加AzureOpenAI的配置，让其可以在前端页面组件中展示出来，如下图所示：

重新启动后可以页面的LLms中看到AzureOpenAI组件，接下来分析页面节点组件初始化过程，页面节点组件初始化接口如下所示：

langflow集成AzureOpenAI联通改造流程：

1：分析langflow引入langchain的python库实现openAI的连接

openAI实现方式与AzureOpenAI的区别

# openAI初始化大模型llm
importos

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
fromlangchain.llms importOpenAI
fromlangchain importPromptTemplate, LLMChain
template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])
llm = OpenAI()

langflow初始化openAI只需要OPENAI_API_KEY即可，AzureOpenAI需要参数OPENAI_API_TYPE 现有的组件配置不支持此参数，会导致AzureOpenAI初始化失败，因此langflow暂未开放集成AzureopenAI。

langflow改造instantiate_based_on_type 通用初始化llm组件的地方需要根据AzureOpenAI特殊处理，添加AzureOpenAI的instantiate方法即可。

# 核心初始化AzureOpenAI方法
def instantiate_azureOpenAI(class_object, params):
return class_object(deployment_name=params.get('model_name'), model_name=params.get('model_name')
,openai_api_key=params.get('openai_api_key'),openai_api_base=params.get('openai_api_base')
,openai_api_type="azure",openai_api_version=params.get('openai_api_version'))