Risoluzione degli errori dello strumento di recupero file nell'SDK di Azure.AI.OpenAI.Assistants

Risoluzione dei problemi relativi alla creazione dell'assistente Azure OpenAI con opzioni di recupero file aggiornate

Sviluppatori che lavorano con Azure.AI.OpenAI SDK degli assistenti spesso sfruttano strumenti di recupero per ottimizzare l'interazione dei dati e rendere le risposte dai modelli ChatGPT altamente pertinenti. Tuttavia, gli aggiornamenti recenti hanno deprecato lo strumento originale Retrieval V1, introducendo il file strumento file_search V2 come alternativa più avanzata.

Quando si integra il recupero dei file nella creazione dell'Assistente, molti utenti riscontrano un errore che indica che il file precedente Recupero V1 l'opzione non è più supportata. Questa modifica sta spingendo gli sviluppatori ad adottare lo strumento file_search V2, una transizione che, sebbene vantaggiosa, richiede alcuni nuovi passaggi di configurazione.

Comprendere le sfumature dello strumento file_search in questo contesto è fondamentale, poiché è progettato per gestire i file caricati dagli utenti con maggiore efficienza. Questa funzionalità mira a fornire prestazioni e flessibilità migliori, in particolare quando si lavora con file caricati in flussi di lavoro assistiti dall'intelligenza artificiale.

Questo articolo ti guiderà attraverso i passaggi per sostituire lo strumento Retrieval V1 deprecato con file_search V2 nell'SDK Azure.AI.OpenAI. L'esempio di codice e le spiegazioni forniti ti aiuteranno a risolvere l'errore e a garantire che l'assistente funzioni con gli aggiornamenti più recenti.

Implementazione e comprensione del recupero di file negli assistenti AI di Azure

Gli script forniti risolvono un problema comune durante la creazione di un file Assistente OpenAI di Azure usando il modello ChatGPT e l'SDK Azure.AI.OpenAI.Assistants. Nello specifico, gli script aiutano la transizione dallo strumento deprecato Retrieval V1 a quello più recente strumento file_search V2, che fornisce funzionalità migliori per l'accesso ai file caricati dagli utenti. Lo script backend C#, ad esempio, inizia configurando AssistantCreationOptions per specificare il modello scelto, le definizioni degli strumenti e l'elenco dei file necessari per il recupero. Questa configurazione garantisce che l'assistente disponga delle istruzioni necessarie per recuperare e riepilogare i dettagli del framework caricato. Utilizzando FileSearchToolDefinition, possiamo inizializzare il nuovo strumento come richiesto, aggiungendolo alle opzioni di configurazione dell'assistente. Questo approccio evita l'errore causato dallo strumento Retrieval V1, ora non supportato, e utilizza la funzionalità aggiornata di file_search V2.

Più avanti nel codice back-end, il metodo CreateAssistantAsync gestisce la creazione asincrona dell'istanza dell'assistente. Questo metodo invia le opzioni di configurazione, inclusi gli ID file, al servizio Azure OpenAI. Ciò garantisce che, una volta creato, l'assistente possa accedere e interagire con i file caricati tramite lo strumento file_search V2. La struttura è progettata per la modularità, in cui è possibile aggiungere file diversi senza modificare la configurazione principale dell'assistente. Include gestione degli errori che stampa errori sulla console se la creazione dell'assistente fallisce, il che aiuta gli sviluppatori a risolvere eventuali problemi che potrebbero sorgere durante la configurazione. Ogni configurazione dell'assistente è incapsulata in un singolo metodo, rendendo il codice facilmente riutilizzabile per altri casi in cui potrebbe essere necessario creare assistenti simili.

Lo script di test nella seconda soluzione convalida la configurazione dell'assistente e garantisce che soddisfi le aspettative. Utilizzando NTest dell'unità, i test confermano che ogni istanza dell'assistente viene creata correttamente e che l'assistente non è nullo. Questo test garantisce che tutti i componenti, in particolare lo strumento file_search, funzionino insieme senza errori. Questo approccio è utile per gli sviluppatori che lavorano in ambienti che richiedono test approfonditi prima della distribuzione, poiché consente di individuare potenziali problemi con il recupero dei file nelle prime fasi dello sviluppo. Isolando il processo di creazione dell'assistente in un formato testabile, lo script aiuta a garantire coerenza e precisione tra diverse configurazioni e set di file.

Sul front-end, lo script JavaScript gestisce le interazioni dinamiche dell'utente, come il caricamento di file e l'avvio della creazione dell'assistente. Il listener di eventi sul pulsante di caricamento attiva una sequenza di azioni che caricano ciascun file individualmente e recuperano i relativi ID univoci. Questi ID vengono passati all'API di backend, dove viene creato l'assistente con i file specificati. Questa configurazione migliora l'esperienza dell'utente, consentendo una facile gestione dei file e un'efficiente generazione di assistenti. La funzione JavaScript include anche una chiamata displayAssistantSummary per fornire agli utenti il ​​riepilogo dell'assistente in tempo reale, aggiungendo un elemento responsivo all'interfaccia. Insieme, questi script forniscono una soluzione completa e ottimizzata per l'utilizzo di file_search V2 nell'ambiente Azure OpenAI, collegando la configurazione back-end e l'interazione front-end per creare un flusso di lavoro 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);});

Ottimizzazione della creazione dell'assistente AI di Azure con file_search V2

Quando si crea un assistente AI con il modello OpenAI di Azure, in particolare per la gestione del recupero dei documenti, è essenziale utilizzare gli strumenti e le pratiche più attuali per garantire efficienza. Con la deprecazione del Strumento di recupero V1, i servizi AI di Azure ora richiedono agli sviluppatori di implementare lo strumento file_search V2 per elaborare e recuperare in modo efficace i file caricati dagli utenti. Questo strumento non solo migliora le prestazioni ma è progettato specificamente per gestire set di dati più grandi e query complesse. Aggiunge flessibilità agli sviluppatori che creano assistenti che necessitano di un'elaborazione dettagliata delle informazioni, migliorando il modo in cui gli assistenti interagiscono con i file e rispondono alle richieste dell'utente.

Lo strumento file_search V2 introduce tecniche di indicizzazione avanzate, rendendolo adatto per applicazioni scalabili in cui è necessario eseguire query su più file. Questo approccio consente agli sviluppatori di definire parametri di ricerca più specifici, garantendo maggiore pertinenza e velocità nei risultati. Inoltre, l'integrazione dello strumento file_search nel framework Azure AI migliora la gestione degli errori e la stabilità, riducendo la probabilità di errori di runtime che a volte venivano riscontrati con Retrieval V1. Con questo cambiamento, gli sviluppatori sono incoraggiati a concentrarsi su un codice strutturato ed efficiente, consentendo una comunicazione ottimizzata tra l'assistente e i file.

Un altro vantaggio di questo aggiornamento è la sua adattabilità all'interno di vari linguaggi di programmazione compatibili con Azure SDK, da C# a JavaScript. Poiché lo strumento file_search V2 fornisce un modo più raffinato per recuperare i dati, migliora la capacità dell'assistente di gestire più file in modo efficiente. Ciò è particolarmente utile per applicazioni complesse che richiedono risposte dinamiche basate su contenuti di file specifici. Per gli sviluppatori, la comprensione e l'implementazione di file_search V2 non solo è in linea con le migliori pratiche, ma supporta anche la creazione di assistenti senza soluzione di continuità con funzionalità di elaborazione dei dati migliorate.