Résolution des erreurs de l’outil de récupération de fichiers dans le SDK Azure.AI.OpenAI.Assistants

Dépannage de la création de l'Assistant Azure OpenAI avec les options de récupération de fichiers mises à jour

Développeurs travaillant avec Azure.AI.OpenAI SDK Assistants exploitent souvent des outils de récupération pour optimiser l’interaction des données et rendre les réponses des modèles ChatGPT très pertinentes. Cependant, des mises à jour récentes ont rendu obsolète l'outil Retrieval V1 d'origine, introduisant le outil file_search V2 comme une alternative plus avancée.

Lors de l'intégration de la récupération de fichiers dans la création de l'Assistant, de nombreux utilisateurs rencontrent une erreur indiquant que le précédent Récupération V1 l’option n’est plus prise en charge. Ce changement incite les développeurs à adopter l'outil file_search V2, une transition qui, bien que bénéfique, nécessite de nouvelles étapes de configuration.

Comprendre les nuances de l'outil file_search dans ce contexte est crucial, car il est conçu pour gérer les fichiers téléchargés par les utilisateurs avec une efficacité améliorée. Cette fonctionnalité vise à offrir de meilleures performances et flexibilité, en particulier lorsque vous travaillez avec des fichiers téléchargés dans des flux de travail assistés par l'IA.

Cet article vous guidera à travers les étapes de remplacement de l’outil obsolète Retrieval V1 par file_search V2 dans le SDK Azure.AI.OpenAI. L'exemple de code et les explications fournis vous aideront à résoudre l'erreur et à garantir que votre Assistant fonctionne avec les dernières mises à jour.

Implémentation et compréhension de la récupération de fichiers dans Azure AI Assistants

Les scripts fournis résolvent un problème courant lors de la création d'un Assistant Azure OpenAI à l'aide du modèle ChatGPT et du SDK Azure.AI.OpenAI.Assistants. Plus précisément, les scripts facilitent la transition de l'outil obsolète Retrieval V1 vers le plus récent. outil file_search V2, qui offre de meilleures fonctionnalités pour accéder aux fichiers téléchargés par les utilisateurs. Le script backend C#, par exemple, commence par configurer AssistantCreationOptions pour spécifier le modèle choisi, les définitions d'outils et la liste de fichiers nécessaires à la récupération. Cette configuration garantit que l'assistant dispose des instructions nécessaires pour récupérer et résumer les détails du framework téléchargés. En utilisant FileSearchToolDefinition, nous pouvons initialiser le nouvel outil selon les besoins, en l'ajoutant aux options de configuration de l'assistant. Cette approche évite l'erreur causée par l'outil Retrieval V1, désormais non pris en charge, et utilise la fonctionnalité mise à jour de file_search V2.

Plus loin dans le code backend, la méthode CreateAssistantAsync gère la création asynchrone de l'instance d'assistant. Cette méthode envoie les options de configuration, y compris les ID de fichiers, au service Azure OpenAI. Cela garantit qu'une fois l'assistant créé, il peut accéder et interagir avec les fichiers téléchargés via l'outil file_search V2. La structure est conçue pour la modularité, où différents fichiers peuvent être ajoutés sans modifier la configuration principale de l'assistant. Il comprend gestion des erreurs qui imprime les erreurs sur la console si la création de l'assistant échoue, ce qui aide les développeurs à résoudre tout problème pouvant survenir lors de l'installation. Chaque configuration d'assistant est encapsulée dans une méthode unique, ce qui rend le code facilement réutilisable pour d'autres instances où des assistants similaires peuvent devoir être créés.

Le script de test de la deuxième solution valide la configuration de l’assistant et s’assure qu’elle répond aux attentes. En utilisant Tests NUnitaires, les tests confirment que chaque instance d'assistant est créée correctement et que l'assistant n'est pas nul. Ce test garantit que tous les composants, en particulier l'outil file_search, fonctionnent ensemble sans erreur. Cette approche est utile pour les développeurs travaillant dans des environnements qui nécessitent des tests robustes avant le déploiement, car elle permet de détecter les problèmes potentiels liés à la récupération de fichiers dès le début du développement. En isolant le processus de création de l'assistant dans un format testable, le script permet de garantir la cohérence et la précision entre les différentes configurations et ensembles de fichiers.

Sur le front-end, le script JavaScript gère les interactions dynamiques des utilisateurs, telles que le téléchargement de fichiers et le lancement de la création d'un assistant. L'écouteur d'événements sur le bouton de téléchargement déclenche une séquence d'actions qui téléchargent chaque fichier individuellement et récupère ses identifiants uniques. Ces identifiants sont transmis à l'API backend, où l'assistant est créé avec les fichiers spécifiés. Cette configuration améliore l'expérience utilisateur, permettant une gestion facile des fichiers et une génération d'assistants efficace. La fonction JavaScript comprend également un appel displayAssistantSummary pour fournir le résumé de l'assistant aux utilisateurs en temps réel, ajoutant ainsi un élément réactif à l'interface. Ensemble, ces scripts fournissent une solution complète et optimisée pour l'utilisation de file_search V2 dans l'environnement Azure OpenAI, reliant la configuration back-end et l'interaction front-end pour créer un flux de travail transparent.

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);});

Optimisation de la création d'Azure AI Assistant avec file_search V2

Lors de la création d’un assistant IA avec le modèle OpenAI d’Azure, en particulier pour gérer la récupération de documents, il est essentiel d’utiliser les outils et pratiques les plus récents pour plus d’efficacité. Avec la dépréciation du Outil de récupération V1, les services d'IA d'Azure exigent désormais que les développeurs implémentent l'outil file_search V2 pour traiter et récupérer efficacement les fichiers téléchargés par les utilisateurs. Cet outil améliore non seulement les performances, mais est spécifiquement conçu pour gérer des ensembles de données plus volumineux et des requêtes complexes. Il ajoute de la flexibilité aux développeurs créant des assistants nécessitant un traitement détaillé des informations, améliorant ainsi la manière dont les assistants interagissent avec les fichiers et répondent aux invites des utilisateurs.

L'outil file_search V2 introduit des techniques d'indexation avancées, ce qui le rend adapté aux applications évolutives où plusieurs fichiers doivent être interrogés. Cette approche permet aux développeurs de définir des paramètres de recherche plus spécifiques, garantissant ainsi une pertinence et une rapidité d'obtention des résultats plus élevées. De plus, l'intégration de l'outil file_search dans le framework Azure AI améliore la gestion des erreurs et la stabilité, réduisant ainsi le risque d'erreurs d'exécution parfois observées avec Retrieval V1. Avec ce changement, les développeurs sont encouragés à se concentrer sur un code structuré et efficace, permettant une communication optimisée entre l'assistant et les fichiers.

Un autre avantage de cette mise à niveau est son adaptabilité au sein de différents langages de programmation compatibles avec Azure SDK, du C# à JavaScript. Comme l'outil file_search V2 offre un moyen plus raffiné de récupérer des données, il améliore la capacité de l'assistant à gérer efficacement plusieurs fichiers. Ceci est particulièrement utile pour les applications complexes nécessitant des réponses dynamiques basées sur le contenu de fichiers spécifiques. Pour les développeurs, la compréhension et la mise en œuvre de file_search V2 s'aligne non seulement sur les meilleures pratiques, mais prend également en charge la création transparente d'assistants avec des capacités de traitement de données améliorées.