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【Azure OpenAI】o1 模型與 2024-09-01-preview API

距離上篇在 Early Access Playground 試用 o1 模型後又過了兩週，今天終於等到 API 開放使用啦！本篇將紀錄如何使用 Python SDK 存取 o1 模型。 系列文章 【Azure OpenAI】快速試用 o1 模型 模型佈署 在先前開放的 Early Access Playground 中使用 o1 是不需要另外佈署模型的，不過回到使用 API 來存取 o1 模型，就需要像之前的模型一樣先進行佈署才能使用，相信大家都很熟悉了。 使用 Python SDK 一樣使用熟悉的 openai 套件： 2024-09-01-preview 初始化的方式與先前模型都一樣，需要注意的是 o1 模型目前只能使用最新的 API 版本 2024-09-01-preview 來訪問。 Chat Completions 將 model 填入 o1-preview ，或是你的模型佈署名稱， messages 也一樣是歷史對話堆疊的 List。 回應如下： 查看 Token 使用量 內建 Chain of Thought 的 o1 比起過往的模型會消耗較多的 Token，因此我們特別把 Token 使用量拉出來看。 回應如下： 其中 prompt_tokens 、 completion_tokens 、 total_tokens 在先前的 API 就已經存在了，分別代表Token 的 Input、Output 與總使用量，而在新的 completion_tokens_details 中可以看到  reasoning_tokens 使用了 320 個 Tokens，居然佔了總輸出 Token 的 80% 以上！ 控制 Token 成本 已往我們可以使用  max_tokens 參數來控制 Token 的用量，但在 o1 模型中棄用了 max_tokens ，取而代之的是使用  max_completion_tokens 參數，來看看這段程式碼： 回應如下： 沒東西？那再看一次 Token 量。 回應如下： Token 居然是有被使用的！ 這表示 max_completion_tokens 並不像過往使用  max_tokens 這麼簡單，先前在回應遇到...
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【Azure OpenAI】Azure OpenAI Python SDK 使用方式：Embedding

 繼前文介紹完聊天模型的使用方式後，本篇將介紹另一類重要的模型：內嵌 Embedding。

Embedding 模型能夠將一段文字轉換成數學中的向量，在 NLP 中是一個非常大的研究領域，不過本篇不會包含任何理論方面的說明，主要還是會把重心放在如何透過 Azure OpenAI 的 Embedding API 快速的產生詞向量。

部署 Embedding 模型

Embedding 模型其實在 OpenAI 最一開始推出時，根據不同任務屬性區分成了數個模型，而在後來的更新中又推出了 text-embedding-ada-002 (Version 2) 才統一了所有的 Embedding 模型，所以目前最多人使用，同時也是官方建議使用的 Embedding 模型即為 text-embedding-ada-002。

模型部署一樣是透過 Azure OpenAI Studio，操作步驟也都是類似的，可以參考之前的基礎設定文章。

模型部署完成的畫面

必要條件

  • 需要具備可使用 Azure OpenAI 服務的 Azure 訂閱，可參考下方連結中的申請流程。
  • 此系列文皆使用 Python 的 openai 函式庫，安裝與引入方式可參考下方連結中的基本設定。
  • 可先設定 Azure OpenAI 端點與金鑰，以下設定方式不會再重複出現在每個範例中。
import openai
openai.api_type = "azure"
openai.api_version = "2023-08-01-preview"
openai.api_base = "https://xxxxx.openai.azure.com/"  # 你的 Azure OpenAI 端點
openai.api_key = "OPENAI_API_KEY" # 你的 Azure OpenAI 金鑰

相關連結：【Azure OpenAI】Azure OpenAI Python SDK 使用方式：基本設定

Embedding API 呼叫方式

使用方式直接看以下最基本的範例：

response = openai.Embedding.create(
  deployment_id="text-embedding-ada-002",
  input="Hello"
)

與先前介紹的 Chat Completion API 類似， deployment_id 是在 Aazure OpenAI 中模型的部署名稱；而在這邊的 Embedding 模型中，短至一個單詞，長至一整篇文章，都可以使用相同的 API 呼叫方式快速轉換成詞向量，將文字直接以字串型式給在 input 即可。

Embedding API 回應

Embedding API 回傳的是一個多層的 Json 物件，可以使用以下方式取出轉換後的向量：

embedding = response['data'][0]['embedding'] # [-0.02181987278163433, -0.00725163146853447, -0.02838272973895073, ..., -0.0034146346151828766]
len_embedding = len(embedding) # 1536

text-embedding-ada-002 模型將回傳的詞向量壓在了 1536 維，這邊官方號稱可以有更便宜的儲存成本與更好的準確度，對比最初代 Embedding 模型的 8000 多維，確實有很大的進步。

向量之後呢？

如果讀者是完全沒有 NLP 的概念（應該只有我），到這邊可能會想為什麼要把文字轉換成向量？而最先看到一件事是：不分語言，因為 Embedding 模型只限制輸入需要字串格式，可以嘗試看看以下範例。

多個輸入

將輸入的字串修改為字串列表，就能在一次呼叫中包含多個輸入。

response = openai.Embedding.create(
    deployment_id="text-embedding-ada-002",
    input=["Hello", "Bonjour"]
)

不論是英文或法語的 Bonjour，在 Embedding API 中都一致的轉換為長度是 1536 的向量。

相似度

而相同長度的向量在數學中可以計算兩向量間的距離，這時可以很直觀的將向量間的距離看成是兩段文字的相似度；在計算時一般可以使用餘弦相似度 cosine_similarity，而 openai 也已經把公式包進函式庫中。

from openai.embeddings_utils import cosine_similarity
cosine_similarity(response['data'][0]["embedding"], response['data'][1]["embedding"])
# 0.9476516594734119

簡單調用 cosine_similarity 函數可以快速計算出兩向量的餘弦相似度。

回到範例，這兩個向量是由英文的 Hello 與法語的 Bonjour 轉換而成的，而兩者計算出了 94.7% 的相似度！

總結

這邊透過一個簡單的範例快速了解 Python 呼叫 Embedding 模型與計算相似度的使用方式。在後面的文章中會再進一步介紹，如何結合「Embedding 計算相似度」與「ChatGPT 聊天模型」來實做「搜尋推薦引擎」、「企業使用聊天助手」等應用。

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