OpenAI Python库中Azure OpenAI API版本兼容性问题解析

问题背景

在使用OpenAI Python库与Azure OpenAI服务进行交互时，开发者可能会遇到一个常见的错误：openai.BadRequestError: Error code: 400 - Unrecognized request argument supplied: dataSources。这个错误通常发生在尝试使用Azure Cognitive Search作为数据源进行聊天补全操作时。

错误原因分析

该错误的根本原因在于API版本不匹配。Azure OpenAI服务在不同版本中对参数命名和结构有不同的要求：

1. 旧版API(如2023-03-15-preview等预览版本)使用驼峰式命名(camelCase)，如dataSources
2. 新版API(如2024-02-01等GA版本)使用蛇形命名(snake_case)，如data_sources

当开发者使用新版API版本号但仍然沿用旧版参数命名时，就会出现上述400错误，因为服务端无法识别旧版参数名称。

解决方案

要解决这个问题，开发者需要确保API版本与参数命名风格一致。推荐使用最新稳定版API(2024-02-01)并采用对应的参数结构：

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="你的终结点",
    api_key="你的API密钥",
    azure_deployment="你的部署名称",
    api_version="2024-02-01",  # 使用最新稳定版API
)

completion = client.chat.completions.create(
    model=deployment,
    messages=messages,
    extra_body={
        "data_sources":[  # 注意这里是蛇形命名
            {
                "type": "azure_search",  # 类型名称也发生了变化
                "parameters": {
                    "endpoint": "你的搜索终结点",
                    "index_name": "你的索引名称",  # 蛇形命名
                    "authentication": {  # 认证部分结构变化
                        "type": "api_key",
                        "key": "你的搜索API密钥",
                    }
                }
            }
        ],
    }
)

关键变化点

1. 参数命名风格：从驼峰式改为蛇形式

   • 旧版：dataSources → 新版：data_sources
   • 旧版：indexName → 新版：index_name

2. 认证结构：新版将API密钥移到了专门的authentication对象中

3. 类型标识符：从AzureCognitiveSearch改为azure_search

最佳实践建议

1. 始终检查并明确指定API版本，避免使用默认值
2. 查阅对应API版本的官方文档，确认参数结构
3. 在升级API版本时，全面检查所有参数命名和结构
4. 使用环境变量管理敏感信息，如API密钥和终结点

总结

OpenAI Python库与Azure OpenAI服务的集成需要特别注意API版本兼容性。随着服务的演进，参数命名和结构可能会发生变化。开发者应当保持对API更新日志的关注，及时调整代码以适应新版本的要求，从而避免类似400错误的出现。通过使用正确的API版本和对应的参数结构，可以顺利实现Azure Cognitive Search与聊天补全功能的集成。