Resolución de errores de la herramienta de recuperación de archivos en el SDK de Azure.AI.OpenAI.Assistants

Solución de problemas de creación del Asistente OpenAI de Azure con opciones de recuperación de archivos actualizadas

Desarrolladores que trabajan con Azure.AI.OpenAI SDK de asistentes a menudo aprovechan las herramientas de recuperación para optimizar la interacción de datos y hacer que las respuestas de los modelos ChatGPT sean muy relevantes. Sin embargo, las actualizaciones recientes han dejado obsoleta la herramienta Retrieval V1 original, introduciendo la herramienta file_search V2 como una alternativa más avanzada.

Al integrar la recuperación de archivos en la creación del Asistente, muchos usuarios encuentran un error que indica que el archivo anterior Recuperación V1 La opción ya no es compatible. Este cambio está impulsando a los desarrolladores a adoptar la herramienta file_search V2, una transición que, si bien es beneficiosa, requiere algunos pasos de configuración nuevos.

Comprender los matices de la herramienta file_search en este contexto es crucial, ya que está diseñada para manejar archivos cargados por el usuario con mayor eficiencia. Esta característica tiene como objetivo proporcionar un mejor rendimiento y flexibilidad, particularmente cuando se trabaja con archivos cargados en flujos de trabajo asistidos por IA.

Este artículo lo guiará a través de los pasos para reemplazar la herramienta de recuperación V1 obsoleta con file_search V2 en el SDK de Azure.AI.OpenAI. El ejemplo de código y las explicaciones proporcionados ayudarán a solucionar el error y garantizar que su Asistente funcione con las últimas actualizaciones.

Implementación y comprensión de la recuperación de archivos en los asistentes de Azure AI

Los scripts proporcionados abordan un problema común al crear un Asistente de OpenAI de Azure utilizando el modelo ChatGPT y el SDK de Azure.AI.OpenAI.Assistants. Específicamente, los scripts ayudan a realizar la transición de la obsoleta herramienta Retrieval V1 a la más nueva. herramienta file_search V2, que proporciona una mejor funcionalidad para acceder a los archivos cargados por los usuarios. El script de backend de C#, por ejemplo, comienza configurando AssistantCreationOptions para especificar el modelo elegido, las definiciones de herramientas y la lista de archivos necesarios para la recuperación. Esta configuración garantiza que el asistente tenga las instrucciones necesarias para recuperar y resumir los detalles del marco cargado. Al utilizar FileSearchToolDefinition, podemos inicializar la nueva herramienta según sea necesario, agregándola a las opciones de configuración del asistente. Este enfoque evita el error causado por la herramienta Retrieval V1, ahora no compatible, y utiliza la funcionalidad actualizada de file_search V2.

Más adelante en el código de backend, el método CreateAssistantAsync maneja la creación asincrónica de la instancia del asistente. Este método envía las opciones de configuración, incluidos los ID de los archivos, al servicio Azure OpenAI. Esto garantiza que una vez creado el asistente, pueda acceder e interactuar con los archivos cargados a través de la herramienta file_search V2. La estructura está diseñada para ser modular, donde se pueden agregar diferentes archivos sin cambiar la configuración principal del asistente. incluye manejo de errores que imprime errores en la consola si falla la creación del asistente, lo que ayuda a los desarrolladores a solucionar cualquier problema que pueda surgir durante la instalación. Cada configuración de asistente está encapsulada en un único método, lo que hace que el código sea fácilmente reutilizable para otras instancias en las que sea necesario crear asistentes similares.

El script de prueba de la segunda solución valida la configuración del asistente y garantiza que cumpla con las expectativas. Al utilizar Pruebas unitarias, las pruebas confirman que cada instancia del asistente se crea correctamente y que el asistente no es nulo. Esta prueba garantiza que todos los componentes, especialmente la herramienta file_search, funcionen juntos sin errores. Este enfoque es útil para los desarrolladores que trabajan en entornos que requieren pruebas exhaustivas antes de la implementación, ya que permite detectar posibles problemas con la recuperación de archivos en una etapa temprana del desarrollo. Al aislar el proceso de creación del asistente en un formato comprobable, el script ayuda a garantizar la coherencia y precisión en diferentes configuraciones y conjuntos de archivos.

En la interfaz, el script JavaScript maneja interacciones dinámicas del usuario, como cargar archivos e iniciar la creación de asistentes. El detector de eventos en el botón de carga desencadena una secuencia de acciones que cargan cada archivo individualmente y recuperan sus ID únicos. Estos ID se pasan a la API de backend, donde se crea el asistente con los archivos especificados. Esta configuración mejora la experiencia del usuario, permitiendo un fácil manejo de archivos y una generación eficiente de asistentes. La función JavaScript también incluye una llamada displayAssistantSummary para proporcionar el resumen del asistente a los usuarios en tiempo real, agregando un elemento responsivo a la interfaz. Juntos, estos scripts proporcionan una solución completa y optimizada para usar file_search V2 en el entorno Azure OpenAI, uniendo la configuración de back-end y la interacción de front-end para crear un flujo de trabajo fluido.

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);});

Optimización de la creación del asistente Azure AI con file_search V2

Al crear un asistente de IA con el modelo OpenAI de Azure, particularmente para manejar la recuperación de documentos, es esencial utilizar las herramientas y prácticas más actuales para lograr eficiencia. Con la desaprobación del Herramienta de recuperación V1, los servicios de inteligencia artificial de Azure ahora requieren que los desarrolladores implementen la herramienta file_search V2 para procesar y recuperar de manera efectiva los archivos cargados por los usuarios. Esta herramienta no sólo mejora el rendimiento, sino que está diseñada específicamente para manejar conjuntos de datos más grandes y consultas complejas. Agrega flexibilidad para los desarrolladores que crean asistentes que necesitan un procesamiento de información detallado, mejorando la forma en que los asistentes interactúan con los archivos y responden a las indicaciones de los usuarios.

La herramienta file_search V2 introduce técnicas de indexación avanzadas, lo que la hace adecuada para aplicaciones escalables donde se deben consultar varios archivos. Este enfoque permite a los desarrolladores definir parámetros de búsqueda más específicos, lo que garantiza una mayor relevancia y velocidad en los resultados. Además, la integración de la herramienta file_search en el marco de Azure AI mejora el manejo de errores y la estabilidad, lo que reduce la probabilidad de errores de tiempo de ejecución que a veces se observaban con Retrieval V1. Con este cambio, se anima a los desarrolladores a centrarse en un código estructurado y eficiente, que permita una comunicación optimizada entre el asistente y los archivos.

Otra ventaja de esta actualización es su adaptabilidad dentro de varios lenguajes de programación compatibles con Azure SDK, desde C# hasta JavaScript. Como la herramienta file_search V2 proporciona una forma más refinada de recuperar datos, mejora la capacidad del asistente para administrar múltiples archivos de manera eficiente. Esto es particularmente útil para aplicaciones complejas que requieren respuestas dinámicas basadas en contenidos de archivos específicos. Para los desarrolladores, comprender e implementar file_search V2 no solo se alinea con las mejores prácticas, sino que también admite la creación fluida de asistentes con capacidades mejoradas de procesamiento de datos.