ScrapeGraphAI项目中使用Azure GPT-4o-mini部署的配置指南

在ScrapeGraphAI项目中，许多开发者习惯使用OpenAI API来驱动智能爬取功能。但随着业务需求的变化，部分用户开始转向Azure的GPT-4o-mini模型部署。本文将详细介绍如何将ScrapeGraphAI与Azure GPT-4o-mini服务进行集成。

配置差异分析

OpenAI API的配置相对简单，开发者只需提供API密钥和模型名称即可。典型配置如下：

graph_config = {
    "llm": {
        "api_key": "OPENAI_API_KEY",
        "model": "gpt-4o-mini",
    },
    "verbose": True,
    "headless": True,
}

而Azure部署则需要更多参数，包括：

• 基础URL（endpoint）
• API版本
• 部署名称
• API密钥

Azure GPT-4o-mini集成方案

要在ScrapeGraphAI中使用Azure GPT-4o-mini，需要修改配置结构。以下是完整的配置示例：

graph_config = {
    "llm": {
        "api_type": "azure",
        "api_key": "YOUR_AZURE_API_KEY",
        "base_url": "https://your-resource-name.openai.azure.com",
        "api_version": "2023-05-15",
        "model": "gpt-4o-mini",
        "deployment_name": "your-deployment-name"
    },
    "verbose": True,
    "headless": True,
}

关键参数说明

1. api_type：必须设置为"azure"以表明使用Azure服务
2. base_url：Azure门户中提供的终结点URL
3. api_version：建议使用最新稳定版本
4. deployment_name：在Azure门户中创建的部署名称

注意事项

1. 确保Azure资源区域与API调用区域一致
2. 检查部署配额是否足够支持预期请求量
3. 监控Azure门户中的使用情况，避免意外费用
4. 考虑实现重试机制处理Azure API的速率限制

性能优化建议

对于生产环境，建议：

• 实现缓存机制减少API调用
• 使用异步请求提高吞吐量
• 设置合理的超时参数
• 启用详细日志记录以便调试

通过以上配置，开发者可以顺利将ScrapeGraphAI项目从OpenAI迁移到Azure GPT-4o-mini服务，同时保持原有功能的完整性和性能。