Beheben von Dateiabruftool-Fehlern im Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

Fehlerbehebung bei der Erstellung des Azure OpenAI-Assistenten mit aktualisierten Dateiabrufoptionen

Entwickler, die mit Azure.AI.OpenAIs arbeiten Assistenten-SDK nutzen häufig Abruftools, um die Dateninteraktion zu optimieren und Antworten von ChatGPT-Modellen hochrelevant zu machen. Allerdings haben aktuelle Updates das ursprüngliche Retrieval V1-Tool veraltet gemacht und das eingeführt file_search V2-Tool als fortschrittlichere Alternative.

Bei der Integration des Dateiabrufs in die Assistentenerstellung stoßen viele Benutzer auf einen Fehler, der darauf hinweist, dass der vorherige Abruf V1 Option wird nicht mehr unterstützt. Diese Änderung veranlasst Entwickler, das Tool file_search V2 zu übernehmen, ein Übergang, der zwar vorteilhaft ist, aber einige neue Einrichtungsschritte erfordert.

In diesem Zusammenhang ist es von entscheidender Bedeutung, die Nuancen des file_search-Tools zu verstehen, da es darauf ausgelegt ist, vom Benutzer hochgeladene Dateien effizienter zu verarbeiten. Diese Funktion soll eine bessere Leistung und Flexibilität bieten, insbesondere bei der Arbeit mit hochgeladenen Dateien in KI-gestützten Arbeitsabläufen.

Dieser Artikel führt Sie durch die Schritte zum Ersetzen des veralteten Retrieval V1-Tools durch file_search V2 im Azure.AI.OpenAI SDK. Das bereitgestellte Codebeispiel und die Erläuterungen helfen Ihnen bei der Fehlerbehebung und stellen sicher, dass Ihr Assistant mit den neuesten Updates funktionsfähig ist.

Implementieren und Verstehen des Dateiabrufs in Azure AI Assistants

Die bereitgestellten Skripte beheben ein häufiges Problem beim Erstellen eines Azure OpenAI-Assistent unter Verwendung des ChatGPT-Modells und des Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK. Insbesondere helfen die Skripte beim Übergang vom veralteten Retrieval V1-Tool zum neueren file_search V2-Tool, was eine bessere Funktionalität für den Zugriff auf vom Benutzer hochgeladene Dateien bietet. Das C#-Backend-Skript beginnt beispielsweise mit der Konfiguration von AssistantCreationOptions, um das ausgewählte Modell, die Tooldefinitionen und die zum Abrufen erforderliche Dateiliste anzugeben. Durch diese Einrichtung wird sichergestellt, dass der Assistent über die erforderlichen Anweisungen verfügt, um die hochgeladenen Framework-Details abzurufen und zusammenzufassen. Mithilfe der FileSearchToolDefinition können wir das neue Tool nach Bedarf initialisieren und es zu den Konfigurationsoptionen des Assistenten hinzufügen. Dieser Ansatz vermeidet den Fehler, der durch das jetzt nicht unterstützte Retrieval V1-Tool verursacht wird, und nutzt die aktualisierte Funktionalität von file_search V2.

Weiter im Backend-Code übernimmt die Methode CreateAssistantAsync die asynchrone Erstellung der Assistenteninstanz. Diese Methode sendet die Konfigurationsoptionen, einschließlich Datei-IDs, an den Azure OpenAI-Dienst. Dadurch wird sichergestellt, dass der Assistent nach seiner Erstellung über das Tool file_search V2 auf hochgeladene Dateien zugreifen und mit ihnen interagieren kann. Die Struktur ist auf Modularität ausgelegt, sodass verschiedene Dateien hinzugefügt werden können, ohne die Einrichtung des Kernassistenten zu ändern. Es beinhaltet Fehlerbehandlung Dies gibt Fehler an die Konsole aus, wenn die Erstellung des Assistenten fehlschlägt, was Entwicklern bei der Behebung von Problemen hilft, die während der Einrichtung auftreten können. Jede Assistentenkonfiguration ist in einer einzigen Methode gekapselt, sodass der Code problemlos für andere Instanzen wiederverwendbar ist, in denen möglicherweise ähnliche Assistenten erstellt werden müssen.

Das Testskript in der zweiten Lösung validiert die Konfiguration des Assistenten und stellt sicher, dass sie den Erwartungen entspricht. Durch die Nutzung NUnit-Tests, bestätigen die Tests, dass jede Assistenteninstanz korrekt erstellt wurde und dass der Assistent nicht null ist. Dieser Test stellt sicher, dass alle Komponenten, insbesondere das Tool file_search, fehlerfrei zusammenarbeiten. Dieser Ansatz ist nützlich für Entwickler, die in Umgebungen arbeiten, die vor der Bereitstellung umfassende Tests erfordern, da er es ermöglicht, potenzielle Probleme beim Dateiabruf frühzeitig in der Entwicklung zu erkennen. Durch die Isolierung des Assistentenerstellungsprozesses in einem testbaren Format trägt das Skript dazu bei, Konsistenz und Genauigkeit über verschiedene Konfigurationen und Dateisätze hinweg sicherzustellen.

Auf dem Frontend verarbeitet das JavaScript-Skript dynamische Benutzerinteraktionen, wie das Hochladen von Dateien und das Initiieren der Assistentenerstellung. Der Ereignis-Listener auf der Upload-Schaltfläche löst eine Folge von Aktionen aus, die jede Datei einzeln hochladen und ihre eindeutigen IDs abrufen. Diese IDs werden an die Backend-API übergeben, wo der Assistent mit den angegebenen Dateien erstellt wird. Dieses Setup verbessert das Benutzererlebnis und ermöglicht eine einfache Dateiverwaltung und eine effiziente Assistentengenerierung. Die JavaScript-Funktion umfasst auch einen displayAssistantSummary-Aufruf, um den Benutzern die Zusammenfassung des Assistenten in Echtzeit bereitzustellen und so der Schnittstelle ein reaktionsfähiges Element hinzuzufügen. Zusammen stellen diese Skripte eine vollständige und optimierte Lösung für die Verwendung von file_search V2 in der Azure OpenAI-Umgebung dar und verbinden Back-End-Konfiguration und Front-End-Interaktion, um einen nahtlosen Workflow zu schaffen.

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);});

Optimieren der Azure AI Assistant-Erstellung mit file_search V2

Beim Erstellen eines KI-Assistenten mit dem OpenAI-Modell von Azure, insbesondere für die Handhabung des Dokumentenabrufs, ist es aus Effizienzgründen wichtig, die aktuellsten Tools und Praktiken zu verwenden. Mit der Abwertung des Retrieval V1-ToolFür die KI-Dienste von Azure müssen Entwickler nun das Tool file_search V2 implementieren, um von Benutzern hochgeladene Dateien effektiv zu verarbeiten und abzurufen. Dieses Tool verbessert nicht nur die Leistung, sondern wurde speziell für die Verarbeitung größerer Datenmengen und komplexer Abfragen entwickelt. Es erhöht die Flexibilität für Entwickler, die Assistenten erstellen, die eine detaillierte Informationsverarbeitung benötigen, und verbessert die Art und Weise, wie Assistenten mit Dateien interagieren und auf Benutzeraufforderungen reagieren.

Das Tool file_search V2 führt erweiterte Indizierungstechniken ein und eignet sich daher für skalierbare Anwendungen, bei denen mehrere Dateien abgefragt werden müssen. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklern, spezifischere Suchparameter zu definieren und so eine höhere Relevanz und Geschwindigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten. Darüber hinaus verbessert die Integration des file_search-Tools in das Azure AI-Framework die Fehlerbehandlung und Stabilität und verringert so die Wahrscheinlichkeit von Laufzeitfehlern, die manchmal bei Retrieval V1 auftraten. Durch diesen Wandel werden Entwickler dazu ermutigt, sich auf strukturierten und effizienten Code zu konzentrieren, der eine optimierte Kommunikation zwischen dem Assistenten und den Dateien ermöglicht.

Ein weiterer Vorteil dieses Upgrades ist seine Anpassbarkeit innerhalb verschiedener Programmiersprachen, die mit dem Azure SDK kompatibel sind, von C# bis JavaScript. Da das Tool file_search V2 eine verfeinerte Möglichkeit zum Abrufen von Daten bietet, verbessert es die Fähigkeit des Assistenten, mehrere Dateien effizient zu verwalten. Dies ist besonders nützlich für komplexe Anwendungen, die dynamische Antworten basierend auf bestimmten Dateiinhalten erfordern. Für Entwickler entspricht das Verständnis und die Implementierung von file_search V2 nicht nur den Best Practices, sondern unterstützt auch die nahtlose Erstellung von Assistenten mit verbesserten Datenverarbeitungsfunktionen.