一、背景
langflow是一个LangChain UI，它提供了一种交互界面来使用LangChain，通过简单的拖拽即可搭建自己的实验、大数据模型flow。
由于目前langflow的流程中不支持AzureOpenAI，因此本文将介绍如何在langflow中引入AzureopenAI。
二、AzureOpenAI介绍
Azure OpenAI是一种云服务，帮助企业和开发人员快速构建、训练和部署AI应用程序。该服务运行在Microsoft Azure上，因此用户无需购买专门的硬件或软件。它利用OpenAI强大的语言模型（如GPT-3、Codex、Embeddings等），通过REST API进行调用，并能够轻松调整以适应特定任务。
最重要的是，Azure OpenAI允许用户申请API_KEY，以便在国内直接使用大模型进行训练。相比之下，使用openAI可能需要魔法环境，而Azure OpenAI更加稳定。
三、langflow集成支持AzureOpenAI
首先在配置文件中增加AzureOpenAI的配置，让其可以在前端页面组件中展示出来，如下图所示：
重新启动后可以页面的LLms中看到AzureOpenAI组件，接下来分析页面节点组件初始化过程，页面节点组件初始化接口如下所示：
langflow集成AzureOpenAI联通改造流程：
1：分析langflow引入langchain的python库实现openAI的连接
openAI实现方式与AzureOpenAI的区别
langflow初始化openAI只需要OPENAI_API_KEY即可，AzureOpenAI需要参数OPENAI_API_TYPE 现有的组件配置不支持此参数，会导致AzureOpenAI初始化失败，因此langflow暂未开放集成AzureopenAI。
langflow改造instantiate_based_on_type 通用初始化llm组件的地方需要根据AzureOpenAI特殊处理，添加AzureOpenAI的instantiate方法即可。
四、效果演示
启动langflow前后端服务，访问前端服务界面 导入Basic Chat 模板flow 替换open的llms 如下所示：
按照要求输入OpenAI API key、OpenAI API Base、OpenAI API Type、OpenAI API version ，并填入相关内容。
接下来可以进行问题提问，输入问题即可使用AzureOpenAI，无需使用VPN代理稍等片刻出现如下结果。
至此，全部操作已完成，有兴趣的小伙伴可以自己试一试。
作者：付天愿| 高级后端开发工程师
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