حل أخطاء أداة استرداد الملفات في Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

استكشاف أخطاء إنشاء مساعد Azure OpenAI وإصلاحها باستخدام خيارات استرداد الملفات المحدثة

المطورون الذين يعملون مع Azure.AI.OpenAI مساعدين SDK غالبًا ما تستفيد من أدوات الاسترجاع لتحسين تفاعل البيانات وجعل الاستجابات من نماذج ChatGPT ذات صلة كبيرة. ومع ذلك، فقد أوقفت التحديثات الأخيرة أداة Retrieval V1 الأصلية، حيث قدمت أداة file_search V2 كبديل أكثر تقدما.

عند دمج استرجاع الملفات في إنشاء المساعد، يواجه العديد من المستخدمين خطأ يشير إلى أن الملف السابق استرجاع V1 لم يعد الخيار مدعومًا. يدفع هذا التغيير المطورين إلى استخدام أداة file_search V2، وهي عملية انتقالية، على الرغم من كونها مفيدة، إلا أنها تتطلب بعض خطوات الإعداد الجديدة.

يعد فهم الفروق الدقيقة في أداة file_search في هذا السياق أمرًا بالغ الأهمية، حيث إنها مصممة للتعامل مع الملفات التي تم تحميلها بواسطة المستخدم بكفاءة محسنة. تهدف هذه الميزة إلى توفير أداء ومرونة أفضل، خاصة عند العمل مع الملفات التي تم تحميلها في سير العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

سترشدك هذه المقالة خلال خطوات استبدال أداة الاسترداد V1 المهملة بأداة file_search V2 في Azure.AI.OpenAI SDK. سيساعد مثال التعليمات البرمجية والشروحات المقدمة في استكشاف الخطأ وإصلاحه والتأكد من أن المساعد الخاص بك يعمل مع آخر التحديثات.

تنفيذ وفهم استرجاع الملفات في مساعدي Azure AI

تتناول البرامج النصية المتوفرة مشكلة شائعة عند إنشاء ملف مساعد أزور OpenAI باستخدام نموذج ChatGPT وAzure.AI.OpenAI.Assistants SDK. على وجه التحديد، تساعد البرامج النصية في الانتقال من أداة الاسترداد V1 المهملة إلى الأداة الأحدث أداة file_search V2، والذي يوفر وظائف أفضل للوصول إلى الملفات التي تم تحميلها بواسطة المستخدم. على سبيل المثال، يبدأ البرنامج النصي للواجهة الخلفية لـ C# بتكوين AssistantCreationOptions لتحديد النموذج المختار وتعريفات الأداة وقائمة الملفات المطلوبة للاسترجاع. يضمن هذا الإعداد أن المساعد لديه التعليمات اللازمة لاسترداد وتلخيص تفاصيل إطار العمل الذي تم تحميله. باستخدام FileSearchToolDefinition، يمكننا تهيئة الأداة الجديدة كما هو مطلوب، وإضافتها إلى خيارات تكوين المساعد. يتجنب هذا الأسلوب الخطأ الناتج عن أداة الاسترداد V1 غير المدعومة حاليًا ويستخدم الوظيفة المحدثة لـ file_search V2.

علاوة على ذلك، في كود الواجهة الخلفية، يعالج الأسلوب CreateAssistantAsync الإنشاء غير المتزامن للمثيل المساعد. ترسل هذه الطريقة خيارات التكوين، بما في ذلك معرفات الملفات، إلى خدمة Azure OpenAI. وهذا يضمن أنه بمجرد إنشاء المساعد، يمكنه الوصول إلى الملفات التي تم تحميلها والتفاعل معها من خلال أداة file_search V2. تم تصميم البنية للنمطية، حيث يمكن إضافة ملفات مختلفة دون تغيير إعداد المساعد الأساسي. ويشمل معالجة الأخطاء الذي يطبع الأخطاء إلى وحدة التحكم في حالة فشل إنشاء المساعد، مما يساعد المطورين على استكشاف أي مشكلات قد تنشأ أثناء الإعداد وإصلاحها. يتم تغليف كل تكوين مساعد بطريقة واحدة، مما يجعل الكود قابلاً لإعادة الاستخدام بسهولة في الحالات الأخرى التي قد تحتاج إلى إنشاء مساعدين مماثلين.

يتحقق البرنامج النصي للاختبار في الحل الثاني من صحة تكوين المساعد ويضمن أنه يلبي التوقعات. من خلال الاستفادة اختبار الوحدة، تؤكد الاختبارات أنه تم إنشاء كل مثيل مساعد بشكل صحيح، وأن المساعد ليس فارغًا. يضمن هذا الاختبار أن جميع المكونات، وخاصة أداة file_search، تعمل معًا دون أخطاء. يعد هذا الأسلوب مفيدًا للمطورين الذين يعملون في بيئات تتطلب اختبارًا قويًا قبل النشر، لأنه يسمح باكتشاف المشكلات المحتملة المتعلقة باسترداد الملفات في وقت مبكر من التطوير. من خلال عزل عملية إنشاء المساعد بتنسيق قابل للاختبار، يساعد البرنامج النصي على ضمان الاتساق والدقة عبر التكوينات ومجموعات الملفات المختلفة.

على الواجهة الأمامية، يتعامل برنامج JavaScript النصي مع تفاعلات المستخدم الديناميكية، مثل تحميل الملفات وبدء إنشاء المساعد. يقوم مستمع الحدث الموجود على زر التحميل بتشغيل سلسلة من الإجراءات التي تقوم بتحميل كل ملف على حدة واسترداد المعرفات الفريدة الخاصة به. يتم تمرير هذه المعرفات إلى واجهة برمجة التطبيقات الخلفية، حيث يتم إنشاء المساعد بالملفات المحددة. يعمل هذا الإعداد على تحسين تجربة المستخدم، مما يتيح سهولة التعامل مع الملفات وإنشاء مساعد فعال. تتضمن وظيفة JavaScript أيضًا استدعاء DisplayAssistantSummary لتوفير ملخص المساعد للمستخدمين في الوقت الفعلي، مما يضيف عنصر استجابة إلى الواجهة. توفر هذه البرامج النصية معًا حلاً كاملاً ومحسنًا لاستخدام file_search V2 في بيئة Azure OpenAI، وسد تكوين الواجهة الخلفية والتفاعل الأمامي لإنشاء سير عمل سلس.

using Azure.AI.OpenAI.Assistants;using System.Collections.Generic;using System.Threading.Tasks;public class AssistantManager{    private OpenAIClient client;    public AssistantManager(OpenAIClient clientInstance)    {        client = clientInstance;    }    public async Task<Assistant> CreateAssistantAsync(string modelName, List<string> fileIds)    {        AssistantCreationOptions options = new AssistantCreationOptions(modelName);        options.Tools.Add(new FileSearchToolDefinition()); // Use file_search V2 tool        options.FileIds.AddRange(fileIds);        options.Instructions = "Summarize the framework details in 10 lines";        try        {            return await client.CreateAssistantAsync(options);        }        catch (Exception ex)        {            Console.WriteLine($"Error creating assistant: {ex.Message}");            throw;        }    }}

using NUnit.Framework;using Azure.AI.OpenAI.Assistants;using System.Collections.Generic;[TestFixture]public class AssistantManagerTests{    private OpenAIClient client;    private AssistantManager manager;    [SetUp]    public void SetUp()    {        client = new OpenAIClient("YourAzureAPIKey");        manager = new AssistantManager(client);    }    [Test]    public async Task CreateAssistantAsync_ValidFileIds_ReturnsAssistant()    {        var fileIds = new List<string> { "file_id_1", "file_id_2" };        var assistant = await manager.CreateAssistantAsync("gpt-model", fileIds);        Assert.IsNotNull(assistant, "Assistant should not be null");    }}

document.getElementById("uploadButton").addEventListener("click", async () => {    let fileInput = document.getElementById("fileInput");    let files = fileInput.files;    if (!files.length) {        alert("Please upload at least one file.");        return;    }    let fileIds = [];    for (let file of files) {        let fileId = await uploadFileToAzure(file);        fileIds.push(fileId);    }    // Now initiate assistant creation via backend    let assistant = await createAssistantWithFiles("gpt-model", fileIds);    displayAssistantSummary(assistant);});

تحسين إنشاء مساعد Azure AI باستخدام file_search V2

عند إنشاء مساعد الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج OpenAI من Azure، خاصة للتعامل مع استرداد المستندات، من الضروري استخدام أحدث الأدوات والممارسات لتحقيق الكفاءة. مع الاستنكار أداة الاسترجاع V1، تتطلب خدمات Azure AI الآن من المطورين تنفيذ أداة file_search V2 لمعالجة الملفات التي تم تحميلها بواسطة المستخدم واستردادها بشكل فعال. لا تعمل هذه الأداة على تحسين الأداء فحسب، بل إنها مصممة خصيصًا للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والاستعلامات المعقدة. فهو يضيف مرونة للمطورين الذين يقومون بإنشاء مساعدين يحتاجون إلى معالجة معلومات مفصلة، ​​مما يعزز كيفية تفاعل المساعدين مع الملفات والاستجابة لمطالبات المستخدم.

تقدم أداة file_search V2 تقنيات فهرسة متقدمة، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات القابلة للتطوير حيث يجب الاستعلام عن ملفات متعددة. يتيح هذا الأسلوب للمطورين تحديد معلمات بحث أكثر تحديدًا، مما يضمن ملاءمة أعلى وسرعة في النتائج. بالإضافة إلى ذلك، يعمل تكامل أداة file_search في إطار عمل Azure AI على تحسين معالجة الأخطاء والاستقرار، مما يقلل من احتمالية حدوث أخطاء وقت التشغيل التي كانت تُرى أحيانًا مع Retrieval V1. ومع هذا التحول، يتم تشجيع المطورين على التركيز على التعليمات البرمجية المنظمة والفعالة، مما يتيح التواصل الأمثل بين المساعد والملفات.

ميزة أخرى لهذه الترقية هي قدرتها على التكيف مع لغات البرمجة المختلفة المتوافقة مع Azure SDK، من C# إلى JavaScript. نظرًا لأن أداة file_search V2 توفر طريقة أكثر دقة لاسترداد البيانات، فإنها تعزز قدرة المساعد على إدارة ملفات متعددة بكفاءة. وهذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات المعقدة التي تتطلب استجابات ديناميكية بناءً على محتويات ملف محدد. بالنسبة للمطورين، لا يتوافق فهم file_search V2 وتنفيذه مع أفضل الممارسات فحسب، بل يدعم أيضًا إنشاء مساعد سلس مع إمكانات معالجة البيانات المحسنة.