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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 Cosmos DB】使用 Python FastAPI 在 Cosmos DB 上的 CRUD 操作（上）

Azure Cosmos DB 具備現今應用程式都要求的快速回應能力，完全受控的 NoSQL、開箱即用的低延遲與高可用性，這些特性幾乎讓 Cosmos DB 成為新式應用程式的首選資料庫。而做為與資料庫的溝通介面，在 Python 中非常熱門 FastAPI 框架，讓開發者簡單快速地建構出高效能、高穩定的 RESTful API。

本篇將結合 Azure Cosmos DB 與 Python FastAPI 在一個簡單的 Todo-list 範例上實作基本的 CRUD 操作，完整程式碼歡迎參考下方 GitHub 連結。

相關連結：https://github.com/charliewei0716/python-fastapi-azure-cosmos-db-todo-list

免費建立 Azure Cosmos DB

秉持「能免費就決不花一毛錢」的精神，免費建立的 Cosmos DB 肯定是我們的首選，而這次 Azure 非常佛心推出的免費試用版，通過以下連結進入，甚至連信用卡都不用綁就能免費試用 30 天。

免費建立 Azure Cosmos DB

建立完成就能進入 Portal 畫面：

建立完成

上方可以看到免費倒數的 30 天，時間倒數結束時也能再重新建立一個新的 Cosmos DB，又可以再次免費 30 天，這不是我認識的 Azure 😍

相關連結：https://cosmos.azure.com/try/

開啟 GitHub Codespaces

我不會在這邊對 GitHub Codespaces 有太多的解釋，因為這並不是本篇的重點，但對於建置一致的開發環境來說，GitHub Codespaces 是一項值得花時間了解的服務。

使用 GitHub Codespaces 的方式非常簡單，先進到下方 GitHub 連結，在登入 GitHub 後點擊 README.md 中的「Open in GitHub Codespaces 」。

相關連結：https://github.com/charliewei0716/python-fastapi-azure-cosmos-db-todo-list

Open in GitHub Codespaces

進入 Codespaces 時不用做任何動作，它會在啟動時自動安裝所需的 Python 套件，直到在瀏覽器中看到 VSCode 的畫面就代表成功。

FastAPI 

在啟動 FastAPI 時會使用到 Cosmos DB 的連線資訊，可以到 Portal 中的「索引鍵」頁面，將「URI」與「PRIMARY KEY」複製下來備用。

Cosmos DB 的連線資訊

回到 Codespaces，在 src 資料夾中建立用來存放環境變數的 .env 檔，並將剛剛複製好的資訊使用 COSMOS_URI 與 COSMOS_KEY 填入。

建立 .env 檔

在「終端機」中使用以下指令來啟動 FastAPI：

接著切到「連接埠」後，點擊地球圖示以在分頁中開啟網頁。

連接埠

在開啟的網址最後加上 /docs，就能看到 FastAPI 自帶的 Swagger UI 囉！

運行成功

環境一切就緒後，在下一篇中，我們將會開始介紹使用 Python SDK 連線 Cosmos DB 的方式，與基本的 CRUD 操作，請繼續收看！

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【Azure OpenAI】購買 PTU 時微軟不會告訴你的事

Provisioned Throughput Units 一直是目前在 Azure OpenAI 對於延遲問題的最有效解法，同時也是官方最推薦的方案。有別於基本的隨付即用，PTU 具有穩定、可預測的延遲等優勢，適合用於正式上線的生產環境。 但 PTU 的成本是一個不可忽視的問題，儘管選購最小單位量的 PTU，也是需要應用到達一定規模後才看得出使用效益。在確認是否購買 PTU 時，除了詳細閱讀官方文件並使用官方推出的計算機規劃額度外，以下幾點或許也是你該注意的。 不可自行購買 PTU 首先，是的，截自撰文當日 (2024/07/09) PTU 只能透過微軟業務窗口洽詢購買細節，這可能對於多數用戶是不友善的，但我相信這個過程很快就能得到優化。 相關連結： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/provisioned-throughput#how-do-i-get-access-to-provisioned PTU 的可用區域僅供參考 在官方文件中記錄了下述表格，其中詳細的呈現各種模型的 PTU 在不同地區的可用性，但這張表只是一個參考，因為當你洽詢業務窗口時你會得到另一張不同的表格。 其中對於台灣用戶可能最有影響的，是我們沒辦法在日本東部購買 gpt-4o 模型的 PTU，對於想透過購買 PTU 以降低模型延遲的用戶來說這是一個矛盾的選擇，當然更不用提隨之產生的跨區傳輸量成本。 一樣截至撰文為止，為何在打勾區域✅無法購買的問題，官方並沒有給出任何理由，或許是我們採購量沒有達到官方需要解釋的程度😔 相關連結： https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/openai/concepts/provisioned-throughput#what-models-and-regions-are-available-for-provisioned-throughput 有別於你認知的定價策略 承如前述，PTU 的成本絕對是導入時的重要考量點。 PTU 的售價到底是多少 事實上 PTU 的官方售價早就是公開的秘密，稱之為秘密是因為 PTU 的售價截至目前並沒有被列在官方文件或定價計算機中，但在最新的 Azure OpenAI S...
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【Document Intelligence】使用 Layout Model 實作 Semantic Chunking

在這個 LLM 時代 RAG 可說是一個非常熱的議題，其中來源資料的品質幾乎決定了整個 RAG 應用的成敗，而在一系列的資料處理流程中，又以 Chunking 做為一個重要的環節，像是常見的固定長度、重疊等等都是基本的 Chunking 策略。 Semantic Chunking 是一種進階的 Chunking 手法，比起基本的固定長度切分，Semantic Chunking 希望藉由語意分析劃分出更具有意義的 Chunk。本篇將使用在 Document Intelligence 中新推出的 Layout Model 文檔分析 API 來實作 Semantic Chunking。 Markdown 與 Semantic Chunking Markdown 是一種具有結構的標記語言，對於人類在閱讀上是非常友好的，而對於 LLM 來說當然也是如此，不過在現實上，我們提供給 RAG 的文件往往都不是 Markdown。 現在我們將使用 Layout Model 來解決這個問題，其提供的文檔分析 API 可以在一次呼叫中將傳入的 PDF、PPT 等常見格式文檔轉換成 Markdown 格式，這個轉換過程中包含了 OCR、文件結構分析等步驟，這也就代表轉換出的 Markdown 結構在某種程度上是蘊含文件語意的。 最後我們將使用這個 Markdown 結構做為 Chunking 的依據，以此來實現 Semantic Chunking。 建立 Document Intelligence 建立 AI 類服務時基本上都不用做太複雜的設定，這邊唯一要注意的是我們預計要使用的 Layout Model API 目前只有在美東、美西 2 與西歐三個地區提供，建議時需要留意選擇的地區。 Document Intelligence Studio 與其他 AI 服務一樣，Document Intelligence 也有提供 Studio 讓我們快速體驗功能，從 Studio 首頁進入「Layout」頁面，我們使用內建的範例文件來看看文檔分析 API 的能力。 首先選擇一篇範例文件，再調整「Output format style」為「Markdown 」後點擊上方的「Run an...
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