Løse feil i verktøyet for filgjenoppretting i Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

Feilsøking av Azure OpenAI Assistant Creation med oppdaterte alternativer for filhenting

Utviklere som jobber med Azure.AI.OpenAI-er Assistenter SDK bruker ofte gjenfinningsverktøy for å optimalisere datainteraksjon og gjøre svar fra ChatGPT-modeller svært relevante. Nylige oppdateringer har imidlertid avviklet det originale Retrieval V1-verktøyet, og introduserer file_search V2-verktøy som et mer avansert alternativ.

Ved integrering av filhenting i Assistent-oppretting, støter mange brukere på en feil som indikerer at forrige Henting V1 alternativet støttes ikke lenger. Denne endringen ber utviklere om å ta i bruk file_search V2-verktøyet, en overgang som, selv om den er fordelaktig, krever noen nye oppsettstrinn.

Å forstå nyansene til file_search-verktøyet i denne sammenhengen er avgjørende, siden det er designet for å håndtere brukeropplastede filer med forbedret effektivitet. Denne funksjonen har som mål å gi bedre ytelse og fleksibilitet, spesielt når du arbeider med opplastede filer i AI-assisterte arbeidsflyter.

Denne artikkelen vil veilede deg gjennom trinnene for å erstatte det utdaterte Retrieval V1-verktøyet med file_search V2 i Azure.AI.OpenAI SDK. Det medfølgende kodeeksemplet og forklaringene hjelper deg med å feilsøke feilen og sikre at assistenten din fungerer med de siste oppdateringene.

Implementere og forstå filhenting i Azure AI-assistenter

De medfølgende skriptene løser et vanlig problem når du oppretter en Azure OpenAI Assistant ved å bruke ChatGPT-modellen og Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK. Spesielt hjelper skriptene overgangen fra det utdaterte Retrieval V1-verktøyet til det nyere file_search V2-verktøy, som gir bedre funksjonalitet for tilgang til brukeropplastede filer. C#-backend-skriptet, for eksempel, begynner med å konfigurere AssistantCreationOptions for å spesifisere den valgte modellen, verktøydefinisjoner og fillisten som trengs for henting. Dette oppsettet sikrer at assistenten har de nødvendige instruksjonene for å hente og oppsummere de opplastede rammedetaljene. Ved å bruke FileSearchToolDefinition kan vi initialisere det nye verktøyet etter behov, og legge det til assistentens konfigurasjonsalternativer. Denne tilnærmingen unngår feilen forårsaket av det nå ikke-støttede Retrieval V1-verktøyet og bruker den oppdaterte funksjonaliteten til file_search V2.

Videre i backend-koden håndterer CreateAssistantAsync-metoden den asynkrone opprettelsen av assistentforekomsten. Denne metoden sender konfigurasjonsalternativene, inkludert fil-ID-er, til Azure OpenAI-tjenesten. Dette sikrer at når assistenten er opprettet, kan den få tilgang til og samhandle med opplastede filer gjennom file_search V2-verktøyet. Strukturen er designet for modularitet, hvor forskjellige filer kan legges til uten å endre oppsettet for kjerneassistenten. Det inkluderer feilhåndtering som skriver ut feil til konsollen hvis opprettelsen av assistenten mislykkes, noe som hjelper utviklere med å feilsøke eventuelle problemer som kan oppstå under oppsettet. Hver assistentkonfigurasjon er innkapslet i en enkelt metode, noe som gjør koden lett gjenbrukbar for andre tilfeller der lignende assistenter må opprettes.

Testskriptet i den andre løsningen validerer assistentens konfigurasjon og sikrer at den oppfyller forventningene. Ved å utnytte NUnit testing, bekrefter testene at hver assistentforekomst er opprettet på riktig måte, og at assistenten ikke er null. Denne testen sikrer at alle komponentene, spesielt file_search-verktøyet, fungerer sammen uten feil. Denne tilnærmingen er nyttig for utviklere som jobber i miljøer som krever robust testing før distribusjon, siden den lar potensielle problemer med filhenting fanges opp tidlig i utviklingen. Ved å isolere assistentopprettingsprosessen i et testbart format, bidrar skriptet til å sikre konsistens og nøyaktighet på tvers av forskjellige konfigurasjoner og filsett.

I grensesnittet håndterer JavaScript-skriptet dynamiske brukerinteraksjoner, for eksempel opplasting av filer og initiering av assistentoppretting. Hendelseslytteren på opplastingsknappen utløser en sekvens av handlinger som laster opp hver fil individuelt og henter deres unike IDer. Disse ID-ene sendes til backend API, hvor assistenten opprettes med de spesifiserte filene. Dette oppsettet forbedrer brukeropplevelsen, muliggjør enkel filhåndtering og effektiv assistentgenerering. JavaScript-funksjonen inkluderer også et displayAssistantSummary-kall for å gi assistentens sammendrag til brukere i sanntid, og legger til et responsivt element i grensesnittet. Sammen gir disse skriptene en komplett og optimalisert løsning for bruk av file_search V2 i Azure OpenAI-miljøet, og bygger bro mellom back-end-konfigurasjon og front-end-interaksjon for å skape en sømløs arbeidsflyt.

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);});

Optimalisering av Azure AI Assistant Creation med file_search V2

Når du bygger en AI-assistent med Azures OpenAI-modell, spesielt for håndtering av dokumentinnhenting, er det viktig å bruke de nyeste verktøyene og fremgangsmåtene for effektivitet. Med avskrivningen av Retrieval V1-verktøy, Azures AI-tjenester krever nå at utviklere implementerer file_search V2-verktøyet for å effektivt behandle og hente brukeropplastede filer. Dette verktøyet forbedrer ikke bare ytelsen, men er spesielt utviklet for å håndtere større datasett og komplekse spørringer. Det gir fleksibilitet for utviklere som lager assistenter som trenger detaljert informasjonsbehandling, og forbedrer hvordan assistenter samhandler med filer og svarer på brukerforespørsler.

File_search V2-verktøyet introduserer avanserte indekseringsteknikker, noe som gjør det egnet for skalerbare applikasjoner der flere filer må spørres. Denne tilnærmingen lar utviklere definere mer spesifikke søkeparametere, noe som sikrer høyere relevans og hastighet i resultatene. I tillegg forbedrer integreringen av file_search-verktøyet i Azure AI-rammeverket feilhåndtering og stabilitet, og reduserer sannsynligheten for kjøretidsfeil som noen ganger ble sett med Retrieval V1. Med dette skiftet oppfordres utviklere til å fokusere på strukturert og effektiv kode, som muliggjør optimalisert kommunikasjon mellom assistenten og filene.

En annen fordel med denne oppgraderingen er dens tilpasningsevne innenfor ulike programmeringsspråk som er kompatible med Azure SDK, fra C# til JavaScript. Siden file_search V2-verktøyet gir en mer raffinert måte å hente data på, forbedrer det assistentens evne til å administrere flere filer effektivt. Dette er spesielt nyttig for komplekse applikasjoner som krever dynamiske svar basert på spesifikt filinnhold. For utviklere er forståelse og implementering av file_search V2 ikke bare i tråd med beste praksis, men støtter også sømløs assistentoppretting med forbedrede databehandlingsmuligheter.