Azure AI et GPT-4 : Applications réelles et meilleures pratiques

1. Création d’un chatbot de support client alimenté par GPT

Vue d’ensemble

Créez un chatbot fonctionnel qui automatise le support client pour une entreprise de vente au détail. Ce chatbot peut répondre à des questions telles que la disponibilité des produits et le statut des commandes en utilisant Azure AI et GPT-4.

Étape 1 : Définir le flux de travail du chatbot

1. Requête utilisateur : L’utilisateur pose une question, par exemple, « Ma commande a-t-elle été expédiée ? »
2. Appel API : Le chatbot envoie la requête à Azure GPT-4 en utilisant l’API Azure OpenAI.
3. Intégration de la base de données : Le chatbot récupère des informations spécifiques (par exemple, le statut de la commande) à partir de la base de données de l’entreprise.
4. Réponse : GPT-4 formate la réponse en langage naturel et la renvoie à l’utilisateur.

Étape 2 : Diagramme d’architecture échantillon

Voici comment les composants interagissent dans une architecture de chatbot typique :

Étape 3 : Implémentation du code

Voici le code Python pour construire le chatbot. Il inclut une intégration de base de données simulée et la gestion des erreurs pour les appels API.

import requests
import json

# Informations d'identification de l'API Azure
api_key = "YOUR_AZURE_API_KEY"
endpoint = "https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/completions?api-version=2024-01-01-preview"

# Base de données simulée
database = {
    "order_123": {"status": "Shipped", "delivery_date": "2024-12-10"},
    "order_456": {"status": "Processing", "delivery_date": "2024-12-15"}
}

# Fonction pour interroger la base de données
def query_database(order_id):
    return database.get(order_id, {"status": "Unknown", "delivery_date": "Unknown"})

# Fonction pour interagir avec Azure GPT-4
def get_response_from_gpt(prompt):
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "api-key": api_key
    }
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 100
    }
    response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["choices"][0]["text"].strip()
    else:
        return f"Error {response.status_code}: {response.text}"

# Logique principale du chatbot
def chatbot(query):
    if "order status" in query.lower():
        order_id = query.split()[-1]  # Extract order ID from query
        order_info = query_database(order_id)
        prompt = (
            f"The order with ID {order_id} has status '{order_info['status']}' "
            f"and is expected to be delivered by {order_info['delivery_date']}. "
            "Respond in a friendly tone."
        )
        return get_response_from_gpt(prompt)
    else:
        return get_response_from_gpt("Answer the user's query: " + query)

# Exemple d'utilisation
user_query = "What is the order status for order_123?"
print("Chatbot Response:", chatbot(user_query))

Étape 4 : Tests et Déploiement

1. Test local : Utilisez le code Python ci-dessus avec des requêtes d’exemple pour garantir l’exactitude.
2. Déploiement : Déployez le chatbot en tant que fonction Azure ou intégrez-le à une plateforme de messagerie comme Microsoft Teams, Slack ou un site web.

2. Création de contenu pour les équipes marketing

Scénario

Générez des articles de blog de haute qualité, des descriptions de produits ou du contenu pour les réseaux sociaux. Les développeurs peuvent affiner les invites pour garantir que le contenu généré est conforme aux directives de la marque.

Exemple d’invite

"Write a product description for a smartwatch, emphasizing its health-tracking features, stylish design, and durability."

3. Aider les développeurs avec la génération de code

Scénario

Accélérez le développement en utilisant GPT pour générer du code standard ou déboguer des problèmes.

Exemple de code

payload = {
    "prompt": "Write a Python function to calculate Fibonacci numbers using recursion.",
    "max_tokens": 100
}

response = requests.post(endpoint, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
    print("Generated Code:", response.json()["choices"][0]["text"].strip())

Conseils et meilleures pratiques pour les développeurs

Pour maximiser les avantages de l’IA Azure et de GPT-4, suivez ces meilleures pratiques :

1. Optimisez les appels API

Utilisez des invites concises pour des réponses plus rapides et plus pertinentes.

Exemple: Remplacez « Expliquez en détail… » par « Résumez l’importance de l’IA dans le support client. »

2. Gérer les erreurs de manière élégante

Implémentez une logique de gestion d’erreur robuste pour gérer les appels API échoués :

if response.status_code != 200:
    print("Error occurred:", response.text)

3. Sécurisez vos clés API

Utilisez des variables d’environnement ou des gestionnaires de secrets pour protéger les informations d’identification sensibles.

4. Expérimentez avec le réglage fin

Réglez finement les modèles GPT pour les aligner davantage avec des tâches spécifiques au domaine telles que la rédaction juridique ou la documentation technique.

Conclusion

Azure AI et GPT-4 offrent aux développeurs des outils pour construire des applications fonctionnelles, intelligentes et évolutives. Cette intégration automatisera les processus, améliorera la personnalisation de l’utilisateur et maintiendra la sécurité dans des systèmes complexes et distribués.

Prochaines étapes pour les développeurs

1. Explorez la documentation du service Azure OpenAI.
2. Consultez GitHub pour des exemples de code et des modèles.
3. Commencez petit avec des projets de preuve de concept et évoluez selon les besoins.