Azure OpenAI:使用Completion/ChatCompletion实现更多可能合集（持续更新）_chatcompletion azure-程序员宅基地
尽管Azure OpenAI通常被认为只是一个聊天机器人，但是通过使用Completion或者ChatCompletion可以获得常规编程手段较难获得的信息，并结合常规编程技术为用户提供以往无法提供的功能或体验。
Azure OpenAI支持提示词工程、RAG（Retrieval Augmented Generation，通过结合Azure认知服务等让OpenAI基于检索到的数据来提供对话服务）或者微调来改进互动的准确性，RAG如何实现可以参见本博客相关文章，微调是对OpenAI大语言模型准备自有数据来训练出自定义的模型，在Open AI Studio里可以找到相应的操作入口，这块需要的专业knowhow较多，有机会再介绍。本文着重介绍使用Completion/ChatCompletion来实现更多功能。
1. 如何进行数据库查询相关操作
使用text-davinci-003模型，通过completion按照以下Prompt可以获得需要转换
案例一：
### MySQL tables, with their properties:
#
#scmchat.storage(ExpirationDate, MaterialNo)
#scmchat.arrivalinventory(MaterialNo)
#
###创建SQL查询问题：Dear, 210430预计什么时间有货可发?
Select
返回： FROM scmchat.arrivalinventory WHERE MaterialNo = '211088'
案例二：
### MySQL tables, with their properties:
#
#scmchat.storage(ExpirationDate, MaterialNo)
#scmchat.arrivalinventory(MaterialNo)
#
###创建SQL查询问题：Dear, 210430预计什么时间有货可发?
Select
返回：FROM scmchat.arrivalinventory WHERE MaterialNo = '211088'
再进一步字符串处理后既可以拼接出需要的SQL文，查询数据库后以HTML格式输出答复，以上案例在提示词中建议保留Select以免模型按照不同的内容进行解读，此外为了保持恒定的输出，其他参数（temperature=0, top_p=1,frequency_penalty=0, presence_penalty=0,best_of=1,stop=["#",";"]）以下是案例一的查询结果示意：
不过类似的提示词在GPT4模型下直接使用并不能产生类似的结果，GPT4使用的是ChatCompletion，可以在System Message里或者JSON格式的User Message里带更多的上下文信息过去，在这个案例里GPT4过于智能的将两个表进行了交叉查询，看到网上有其他开发人员使用了JSON解析的方法来拼出SQL文，有机会可以尝试。
下图是不带Select时GPT4返回的结果：
下图是加上Select后GPT4返回的结果：
2.
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