使用LangChain调用AzureOpenAI报错Resource not found，求解决方案

以下是几个常见的排查和修复方向：

• 检查部署名称匹配度
  Azure OpenAI的部署名称与代码中deployment_name参数必须完全一致（大小写敏感）。登录Azure门户，进入你的OpenAI资源，在「部署」页面确认实际的部署名称，不要直接默认使用模型名（比如你可能自定义了部署名称，而非text-davinci-003）。

• 验证API基础地址正确性
  确认OPENAI_API_BASE的格式为https://<你的资源名称>.openai.azure.com/，检查资源名称拼写是否有误，避免多字符、少字符或域名错误。

• 更新API版本
  代码中使用的2022-12-01版本较旧，可能与部分模型部署不兼容。建议更换为稳定的新版本，比如2023-05-15，确保API版本与部署的模型适配。

• 确认API密钥与权限
  检查OPENAI_API_KEY是否复制正确，可在Azure门户的「密钥和终结点」页面重新获取。同时确保运行代码的环境未被OpenAI资源的防火墙或虚拟网络规则限制访问。

• 检查部署状态
  在Azure门户的「部署」页面，确认目标模型的部署状态为「成功」，若处于创建中或失败状态，需重新完成部署。

修改后的示例代码 #

from langchain.llms import AzureOpenAI
import os

# 配置环境变量
os.environ["OPENAI_API_TYPE"] = "azure"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API密钥"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://你的资源名称.openai.azure.com/"
os.environ["OPENAI_API_VERSION"] = "2023-05-15"

# 初始化AzureOpenAI，替换为实际部署名称
llm = AzureOpenAI(
    deployment_name="你的实际部署名称", 
    model_name="text-davinci-003") 

print(llm("hi"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2467491