注意

本文的部分内容是在人工智能的帮助下创建的。 在发布之前，作者根据需要审阅和修改了其内容。 请参阅《我们在 Microsoft Learn 上使用 AI 生成内容的原则》一文。

本教程介绍如何在交互式 CHAT CLI 中将 Azure Open AI 与 JavaScript 配合使用。 Azure Open AI 是一组预生成的 AI 模型，可用于向应用程序添加智能功能。 使用 Azure Open AI，可以轻松地将自然语言处理、计算机视觉和其他 AI 功能集成到 TypeScript 应用程序中。

注意

本教程和 Azure OpenAI 服务目前为预览版。 两者都将随着服务的发展而更新。

本教程中将构建 (CLI) 应用程序的命令行接口是一个简单的聊天机器人，它使用 Azure OpenAI 服务生成用户输入的文本响应。 会话由 OpenAIClient 类封装和管理。 会话循环是单独管理的。

为项目创建新目录，并更改为新目录。

使用 Git 获取与本教程相关的 azure-typescript-e2e-samples 示例存储库中的 2 个子目录。

这两个子目录是：

创建名为 的 package.json 根级文件，并将这两个子目录添加到工作区设置：

这允许 CLI 应用程序使用 npm 工作区引用 LIB 应用程序。

注意

本教程使用 NPM 工作区和单独的子目录，但不需要使用 Azure OpenAI 或创建 CLI。 可以在 Web 应用或无服务器 API 中使用 lib-openai 目录。

安装两个子目录的依赖项。

在 ./cli-openai 目录中，创建一个 .env.development 文件。

将以下环境变量复制到 文件中 .env.development 。

将尖括号中的值替换为你自己的值：

这些值由 CLI 应用程序读取并传递给 LIB 应用程序。

使用 root-leve package.json build 脚本生成这两个应用。

运行 CLI 应用程序。

CLI 的 package.json 启动脚本使用开关调用 CLI：

在命令提示符下，输入问题（如 What is TypeScript? ），然后按 Enter。

CLI 使用简短的答案和新提示进行响应。

通过后续问题（例如 What are the top 3 things to learn about Azure with using TypeScript?）继续对话。

如果要结束对话，请输入 exit 并选择 Enter。

如果使用开关，-d则 CLI 应用程序会创建 debug.log 。

./lib-openai/debug.log打开 并查找从 LIB 应用程序返回的 Azure OpenAI 请求和响应。

OpenAI 请求包括你提交的问题以及 OpenAI 的整体对话和元数据设置。

requestConfig上面所示的属性包括 LIB 应用程序中的默认请求选项，例如 temperature 和 max_tokens。

开始创建聊天时，可以试验响应 () max_tokens 的长度以及响应 (temperature) 的随机性。

OpenAI 响应包括选项数组中的答案以及元数据和跟踪信息。

使用完 Azure OpenAI 服务资源后， 请删除该资源。