Betalgo.OpenAI 库中 Azure OpenAI 结构化输出功能的使用指南
概述
在使用 Betalgo.OpenAI 库(版本 8.7.2)与 Azure OpenAI 服务集成时,开发者可能会遇到结构化输出功能无法正常工作的问题。本文将详细介绍如何正确配置 Azure OpenAI 服务以实现 JSON 格式的结构化输出响应。
问题背景
当开发者尝试使用 Betalgo.OpenAI 库的 ResponseFormat 参数请求 JSON 格式的结构化输出时,可能会收到错误提示:"response_format value as json_schema is enabled only for api versions 2024-08-01-preview and later"。这表明当前使用的 API 版本不支持结构化输出功能。
解决方案
要解决这个问题,需要在初始化 OpenAIService 时明确指定支持的 API 版本。以下是正确的配置方法:
var sdk = new OpenAIService(settings: new OpenAiOptions()
{
ProviderType = ProviderType.Azure,
ApiKey = "您的API密钥",
DeploymentId = "您的部署ID",
ResourceName = "您的资源名称",
ApiVersion = "2024-08-01-preview" // 关键配置项
});
技术细节
-
API 版本要求:Azure OpenAI 服务的结构化输出功能需要特定的 API 版本支持。当前支持的预览版本为 "2024-08-01-preview"。
-
模型兼容性:此功能与 GPT-4 系列模型兼容,包括最新的 GPT-4o 模型(版本 2024-08-06)。
-
响应格式配置:在创建聊天完成请求时,需要设置
ResponseFormat参数为 JSON 格式。
最佳实践
-
版本控制:建议在代码中明确指定 API 版本,而不是依赖默认值,以确保功能稳定性。
-
错误处理:实现适当的错误处理机制,捕获可能出现的版本不兼容异常。
-
测试验证:在生产环境部署前,充分测试结构化输出功能,确保返回的 JSON 数据符合预期格式。
结论
通过正确配置 API 版本,开发者可以充分利用 Betalgo.OpenAI 库与 Azure OpenAI 服务的结构化输出功能。这一功能特别适用于需要机器可读格式响应的应用场景,如自动化流程、数据分析和系统集成等。
记住,随着 Azure OpenAI 服务的更新,API 版本和功能支持可能会发生变化,建议定期查阅官方文档以获取最新信息。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00