Tutoriel API OpenAI Assistants

Openai Dev Day a présenté les services d'inauguration de l'IA, notamment l'API Assistants, GPTS, The GPTS App Store et GPT-4 Turbo. Ce tutoriel explore l'API Assistants, détaillant ses capacités, diverses applications et implémentation à l'aide de Python.

L'API Assistants (actuellement en version bêta) exploite les modèles OpenAI (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5, GPT-3, Dall-E, TTS, Whisper, Embeddings, modération) et les outils (Interpréteur de code, RECOURNATION DES CONNAISSANCES et outils personnalisés via des appels de fonction).

La mise en œuvre de l'assistant implique cinq étapes:

1. Créer et décrire l'assistant: Définissez son objectif, ses instructions, son modèle et ses outils.
2. lancez un thread: démarrer une conversation.
3. Ajouter des messages: Entrée les demandes d'utilisateur (texte, fichiers, images).
4. Déclencher l'assistant: Initier le traitement.
5. Recevez la réponse: Obtenez la sortie de l'assistant.

Applications de l'industrie:

• Support de développement: Traduction de code, Assistance à l'apprentissage des langues.
• Gestion des connaissances d'entreprise: Référentiel de connaissances centralisé pour les documents internes.
• Automatisation du support client: Réponses automatisées aux requêtes communes.
• Analyse des données: Manipulation des données du langage naturel et génération de rapports.
• IT Operation Automation: Automation des tâches informatiques de routine.

pratique: la récupération des connaissances de PDFS:

Cette section vous guide à travers la construction d'un assistant qui récupère les informations des PDF. Un cahier complet est disponible sur Datalab.

Configuration:

nécessite Python, le package OpenAI et le package OS. Obtenez votre clé API OpenAI (voir l'image ci-dessous pour les étapes) et définissez-la comme une variable d'environnement:

import os
OPENAI_API_KEY = "<your_private_key>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY</your_private_key>

Exemple de code (extraits):

Téléchargement de fichiers:

def upload_file(file_path):
    file_to_upload = client.files.create(file=open(file_path, "rb"), purpose='assistants')
    return file_to_upload

transformer_paper_path = "./data/transformer_paper.pdf"
file_to_upload = upload_file(transformer_paper_path)

Création assistant:

def create_assistant(assistant_name, instructions, uploaded_file, model="gpt-4-1106-preview"):
    my_assistant = client.beta.assistants.create(name=assistant_name, instructions=instructions, model=model, tools=[{"type": "retrieval"}], file_ids=[uploaded_file.id])
    return my_assistant

# ... (rest of the code)

meilleures pratiques:

• Définissez clairement les objectifs.
• Utilisez des données pertinentes de haute qualité.
• prioriser la confidentialité des utilisateurs.
• tester et itérer.
• Fournir une documentation claire.

Conclusion:

L'API Assistants offre des capacités puissantes dans diverses industries. Ce tutoriel a fourni une introduction pratique à sa fonctionnalité et à sa mise en œuvre. Pour une exploration plus approfondie, considérons notre guide complet de l'API Dall-E 3 ou de notre travail avec le cours Openai API.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!