Criar modelos personalizados usando o Microsoft Entra ID
- Última atualização2025/10/16
Este tópico descreve as etapas para configurar a autenticação do Microsoft Entra ID (antes, Azure AD) para definições de modelos personalizados no AI Agent Studio, permitindo a integração perfeita de seus modelos com o Automation 360.
O Entra ID é compatível apenas por meio de autenticação OAuth2, e esse método é necessário a integração com modelos hospedados pela Microsoft que exigem tokens de acesso baseados no Entra.
- Use o Entra ID quando o fornecedor do modelo de destino oferecer suporte apenas à autenticação OAuth2.
- Esse é frequentemente o caso dos serviços hospedados no Azure, quando a autenticação da chave de API não pode ser usada em paralelo com o OAuth2.
- Por exemplo, os modelos Azure OpenAI usam autenticação por chave de API por padrão, mas se seus requisitos de segurança exigirem OAuth2 via Entra ID, é necessário configurar o modelo por meio da rota de definição de modelo personalizada.
Para baixar e usar a coleção do Postman (exemplo do Entra ID), clique neste link Coleção do Postman — amostra do Entra ID.
Pré-requisitos
- Uma conta do Azure com o Entra ID ativado. Colete os detalhes necessários:
- ID do cliente
- Segredo do cliente
- URL de autorização
- URL do token
- Configure uma conexão OAuth utilizando o Entra ID. Para mais informações, consulte Configuração do Microsoft Entra ID.
Por que usar modelos personalizados e o Entra ID?
O Azure OpenAI é compatível com autenticação por chave de API na interface do usuário; se, em vez disso, você precisar de OAuth2/Entra ID, defina-o por meio da API de modelo personalizado, pois um fornecedor só pode expor um mecanismo de autenticação na interface do usuário por vez.
Procedimento
Definição de modelos personalizados usando o Entra ID
Aqui está um exemplo simplificado para uma implantação do Azure OpenAI GPT-4.1 mini usando Entra OAuth2:
POST https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel
Corpo da solicitação:
{
"name": "AAI Docs Example - Entra",
"version": "0",
"authAction": {
"authType": "OAUTH2",
"oAuth": {
"location": "header",
"keyName": "Authorization",
"prefix": "Bearer "
}
},
"apiType": "REST",
"actions": [
{
"name": "gpt-4.1-mini",
"displayName": "GPT-4.1 mini",
"description": "GPT-4.1 mini provides a balance between intelligence, speed, and cost that makes it an attractive model for many use cases.",
"method": "POST",
"uri": "https://{resourceName}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment}/chat/completions?api-version={apiVersion}",
"params": [
{
"type": "PATH_PARAM",
"attribute": [
{
"name": "resourceName",
"label": "Resource Name",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "genaitemplateplatformeastca"
}
}
]
},
{
"type": "PATH_PARAM",
"attribute": [
{
"name": "deployment",
"label": "Deployment",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "deploy-gpt-4.1"
}
}
]
},
{
"type": "PATH_PARAM",
"attribute": [
{
"name": "apiVersion",
"label": "API Version",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "2025-01-01-preview"
}
}
]
}
],
"request": {
"raw": {
"body": "{\"model\": \"gpt-4.1\",\"messages\":[{\"role\":\"system\",\"content\":\"system prompt\"},{\"role\":\"user\",\"content\":\"some prompt query\"}],\"max_completion_tokens\":500}",
"variables": [
{
"path": "$.max_completion_tokens",
"attribute": {
"name": "max_completion_tokens",
"label": "Max tokens",
"value": {
"type": "INTEGER",
"number": "2048"
},
"annotations": [
"MODEL_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].completionTokens"
}
},
{
"path": "$.messages[1].content",
"attribute": {
"name": "prompt",
"label": "prompt",
"value": {
"type": "TEXT"
},
"annotations": [
"PROMPT_QUERY"
]
}
},
{
"path": "$.messages[0].content",
"attribute": {
"name": "systemPrompt",
"label": "System Prompt",
"value": {
"type": "TEXT"
},
"annotations": [
"SYSTEM_PROMPT_MESSAGE"
]
}
}
]
}
},
"response": {
"body": "{\n \"id\": \"chatcmpl-APwQdLa9WCQAdZg0dO5OjGr2ER4sX\",\n \"object\": \"chat.completion\",\n \"created\": 1730746163,\n \"model\": \"o3-mini-2025-01-31\",\n \"choices\": [\n {\n \"index\": 0,\n \"message\": {\n \"role\": \"assistant\",\n \"content\": \"Sure! They are one of the most mysterious and exciting objects in space.\",\n \"refusal\": null\n },\n \"finish_reason\": \"stop\"\n }\n ],\n \"usage\": {\n \"prompt_tokens\": 17,\n \"completion_tokens\": 959,\n \"total_tokens\": 976,\n \"prompt_tokens_details\": {\n \"cached_tokens\": 0\n },\n \"completion_tokens_details\": {\n \"reasoning_tokens\": 64\n }\n },\n \"system_fingerprint\": \"fp_35c19d48ca\"\n}",
"variables": [
{
"path": "$.usage.completion_tokens",
"attribute": {
"name": "completion_tokens",
"label": "completion_tokens",
"value": {
"type": "INTEGER"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].completionTokens"
}
},
{
"path": "$.choices[0].message.content",
"attribute": {
"name": "content",
"label": "content",
"value": {
"type": "TEXT",
"string": "Some response from LLM"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].value"
}
},
{
"path": "$.model",
"attribute": {
"name": "model",
"label": "model",
"value": {
"type": "TEXT"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "model_name"
}
},
{
"path": "$.usage.prompt_tokens",
"attribute": {
"name": "prompt_tokens",
"label": "prompt_tokens",
"value": {
"type": "INTEGER"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].promptTokens"
}
},
{
"path": "$.usage.total_tokens",
"attribute": {
"name": "total_tokens",
"label": "total_tokens",
"value": {
"type": "INTEGER"
},
"annotations": [
"RESPONSE_PARAMETER"
],
"canonicalName": "choices[0].totalTokens"
}
}
]
}
}
]
}