使用OpenAI密钥与LangChain构建RAG时遇AzureOpenAI无Completion属性错误

错误原因 #

报错'AzureOpenAI' object has no attribute 'Completion'的核心原因：

• 你使用的是OpenAI Python SDK v1.x版本，该版本已移除旧版Completion类接口，改用小写的completions（适配文本补全模型）或chat.completions（适配聊天模型）
• 你指定的gpt-3.5-turbo-1102-westus属于聊天模型，不能用completions.create调用，必须使用chat.completions.create接口
• 代码中存在笔误：generate_embeddings函数里的openai_client未定义，应替换为你创建的openai_gpt_client

修正后的代码 #

1. 修复嵌入向量生成函数 #

def generate_embeddings(text, model="text-embedding-ada-002"):
    # 替换未定义的openai_client为已创建的openai_gpt_client
    response = openai_gpt_client.embeddings.create(input=[text], model=model)
    return response.data[0].embedding

2. 修复GPT响应生成函数 #

def generate_response(context, question):
    # 聊天模型需传入messages参数，而非prompt
    messages = [
        {"role": "system", "content": "严格基于给定上下文回答问题，不编造额外信息。"},
        {"role": "user", "content": f"基于以下上下文回答问题：\n\n{context}\n\n问题：{question}"}
    ]
    response = openai_gpt_client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo-1102-westus",
        messages=messages,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].message.content.strip()

3. 调整调用逻辑 #

原来的调用需传入问题参数，修改为：

# 调用GPT生成响应
response = generate_response(combined_context, question)
print(response)

额外注意事项 #

• 确认Azure OpenAI资源中已部署gpt-3.5-turbo-1102-westus模型，且模型名称与代码中完全一致
• 检查环境变量OPENAI_API_KEY_GPT和AZURE_OPENAI_ENDPOINT_GPT是否正确加载

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Smrithi Agrawal