Resolvendo erros da ferramenta de recuperação de arquivos no Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

Solução de problemas de criação do Azure OpenAI Assistant com opções de recuperação de arquivos atualizadas

Desenvolvedores que trabalham com Azure.AI.OpenAI's muitas vezes aproveitam ferramentas de recuperação para otimizar a interação de dados e tornar as respostas dos modelos ChatGPT altamente relevantes. No entanto, atualizações recentes descontinuaram a ferramenta Retrieval V1 original, introduzindo o como uma alternativa mais avançada.

Ao integrar a recuperação de arquivos na criação do Assistente, muitos usuários encontram um erro indicando que o anterior opção não é mais suportada. Essa mudança está levando os desenvolvedores a adotarem a ferramenta file_search V2, uma transição que, embora benéfica, requer algumas novas etapas de configuração.

Compreender as nuances da ferramenta file_search neste contexto é crucial, pois ela foi projetada para lidar com arquivos enviados pelo usuário com maior eficiência. Este recurso visa fornecer melhor desempenho e flexibilidade, principalmente ao trabalhar com arquivos carregados em fluxos de trabalho assistidos por IA.

Este artigo irá guiá-lo através das etapas para substituir a ferramenta Retrieval V1 obsoleta pela file_search V2 no Azure.AI.OpenAI SDK. O exemplo de código e as explicações fornecidos ajudarão a solucionar o erro e a garantir que seu Assistente funcione com as atualizações mais recentes.

Comando	Exemplo de uso
AssistantCreationOptions	Esta classe inicializa configurações para criar um assistente personalizado, permitindo a especificação de modelo, configurações de ferramentas e quaisquer IDs de arquivo relevantes para arquivos do usuário.
FileSearchToolDefinition	Define especificamente o na configuração do assistente, habilitando a funcionalidade atualizada de pesquisa de arquivos necessária para acessar e processar arquivos carregados no serviço Azure OpenAI.
AddRange(fileIds)	Adiciona uma variedade de arquivos carregados pelo usuário à configuração do assistente, vinculando cada ID de arquivo diretamente ao assistente, permitindo consultas específicas de arquivo nas respostas do assistente.
CreateAssistantAsync()	Um método assíncrono para iniciar a criação do assistente, incluindo configurações e ferramentas específicas. Esta função trata a solicitação do assistente de forma assíncrona, melhorando a capacidade de resposta e a escalabilidade do aplicativo.
Assert.IsNotNull	Parte do teste NUnit em C#, essa validação garante que uma instância de assistente criada não seja nula, confirmando que a configuração do assistente foi bem-sucedida sem erros.
client.CreateAssistantAsync(options)	Executa a criação do assistente usando opções especificadas e a instância do cliente fornecida, estabelecendo uma conexão com o Azure OpenAI para criar o assistente com ferramentas e instruções configuradas.
uploadFileToAzure(file)	Uma função auxiliar para o front-end JavaScript, simulando um upload de arquivo para o Azure. Cada arquivo é enviado individualmente e a função retorna um ID de arquivo para uso em solicitações subsequentes do assistente.
displayAssistantSummary	Uma função de front-end para apresentar ao usuário o resultado resumido do assistente, melhorando a interação do usuário com os resumos gerados pelo assistente.
EventListener("click", async () => {...})	Anexa um manipulador de eventos de clique assíncrono a um botão, que, após a ativação, aciona o upload do arquivo e o processo de criação do assistente, integrando as ações do usuário com chamadas de API de back-end.

Implementando e compreendendo a recuperação de arquivos em assistentes de IA do Azure

Os scripts fornecidos abordam um problema comum ao criar um usando o modelo ChatGPT e o SDK Azure.AI.OpenAI.Assistants. Especificamente, os scripts ajudam na transição da ferramenta Retrieval V1 obsoleta para a mais recente , que fornece melhor funcionalidade para acessar arquivos enviados pelo usuário. O script de back-end C#, por exemplo, começa configurando AssistantCreationOptions para especificar o modelo escolhido, as definições de ferramentas e a lista de arquivos necessários para recuperação. Esta configuração garante que o assistente tenha as instruções necessárias para recuperar e resumir os detalhes da estrutura carregada. Usando FileSearchToolDefinition, podemos inicializar a nova ferramenta conforme necessário, adicionando-a às opções de configuração do assistente. Essa abordagem evita o erro causado pela ferramenta Retrieval V1, agora sem suporte, e utiliza a funcionalidade atualizada do file_search V2.

Mais adiante no código de back-end, o método CreateAssistantAsync lida com a criação assíncrona da instância do assistente. Este método envia as opções de configuração, incluindo IDs de arquivo, para o serviço Azure OpenAI. Isso garante que, uma vez criado, o assistente possa acessar e interagir com os arquivos carregados por meio da ferramenta file_search V2. A estrutura foi projetada para modularidade, onde diferentes arquivos podem ser adicionados sem alterar a configuração principal do assistente. Inclui que imprime erros no console se a criação do assistente falhar, o que ajuda os desenvolvedores a solucionar quaisquer problemas que possam surgir durante a configuração. Cada configuração de assistente é encapsulada em um único método, tornando o código facilmente reutilizável para outras instâncias onde assistentes semelhantes possam precisar ser criados.

O script de teste na segunda solução valida a configuração do assistente e garante que ela atenda às expectativas. Ao utilizar , os testes confirmam que cada instância do assistente foi criada corretamente e que o assistente não é nulo. Este teste garante que todos os componentes, especialmente a ferramenta file_search, funcionem juntos sem erros. Essa abordagem é útil para desenvolvedores que trabalham em ambientes que exigem testes robustos antes da implantação, pois permite que possíveis problemas com a recuperação de arquivos sejam detectados no início do desenvolvimento. Ao isolar o processo de criação do assistente em um formato testável, o script ajuda a garantir consistência e precisão em diferentes configurações e conjuntos de arquivos.

No front-end, o script JavaScript lida com interações dinâmicas do usuário, como upload de arquivos e início da criação do assistente. O ouvinte de evento no botão de upload aciona uma sequência de ações que carregam cada arquivo individualmente e recuperam seus IDs exclusivos. Esses IDs são passados ​​para a API de backend, onde o assistente é criado com os arquivos especificados. Essa configuração melhora a experiência do usuário, permitindo fácil manuseio de arquivos e geração eficiente de assistentes. A função JavaScript também inclui uma chamada displayAssistantSummary para fornecer o resumo do assistente aos usuários em tempo real, adicionando um elemento responsivo à interface. Juntos, esses scripts fornecem uma solução completa e otimizada para usar o file_search V2 no ambiente Azure OpenAI, unindo a configuração de back-end e a interação de front-end para criar um fluxo de trabalho contínuo.

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);});

Otimizando a criação do Azure AI Assistant com file_search V2

Ao construir um assistente de IA com o modelo OpenAI do Azure, especialmente para lidar com a recuperação de documentos, é essencial usar as ferramentas e práticas mais atuais para obter eficiência. Com a depreciação do , os serviços de IA do Azure agora exigem que os desenvolvedores implementem a ferramenta file_search V2 para processar e recuperar com eficácia os arquivos carregados pelo usuário. Essa ferramenta não apenas melhora o desempenho, mas foi projetada especificamente para lidar com conjuntos de dados maiores e consultas complexas. Ele adiciona flexibilidade para desenvolvedores que criam assistentes que precisam de processamento detalhado de informações, melhorando a forma como os assistentes interagem com os arquivos e respondem às solicitações do usuário.

A ferramenta file_search V2 apresenta técnicas avançadas de indexação, tornando-a adequada para aplicativos escalonáveis ​​onde vários arquivos devem ser consultados. Essa abordagem permite que os desenvolvedores definam parâmetros de busca mais específicos, garantindo maior relevância e rapidez nos resultados. Além disso, a integração da ferramenta file_search na estrutura de IA do Azure melhora o tratamento e a estabilidade de erros, reduzindo a probabilidade de erros de tempo de execução que às vezes eram observados com o Retrieval V1. Com essa mudança, os desenvolvedores são incentivados a focar em códigos estruturados e eficientes, permitindo uma comunicação otimizada entre o assistente e os arquivos.

Outra vantagem desta atualização é a sua adaptabilidade dentro de várias linguagens de programação compatíveis com o Azure SDK, desde C# a JavaScript. Como a ferramenta file_search V2 fornece uma maneira mais refinada de recuperar dados, ela aprimora a capacidade do assistente de gerenciar vários arquivos com eficiência. Isto é particularmente útil para aplicações complexas que exigem respostas dinâmicas baseadas em conteúdos específicos de arquivos. Para os desenvolvedores, compreender e implementar o file_search V2 não apenas se alinha às práticas recomendadas, mas também oferece suporte à criação contínua de assistentes com recursos aprimorados de processamento de dados.

1. Qual é o objetivo principal do ferramenta?
2. O A ferramenta permite consultas de arquivos mais avançadas, permitindo que os assistentes de IA do Azure acessem e processem arquivos carregados com mais eficiência.
3. Como faço para adicionar à configuração do meu assistente?
4. Para usar file_search V2, adicione-o por meio no configuração, especificando esta ferramenta como parte das ferramentas do seu assistente.
5. Quais são as vantagens de sobre a recuperação V1?
6. File_search V2 melhora a velocidade, a relevância das consultas e oferece suporte a conjuntos de dados maiores, tornando-o mais adequado para aplicativos que lidam com tarefas de recuperação de dados complexas ou de alto volume.
7. Como posso testar se meu assistente está usando corretamente?
8. Implementar ou outra estrutura de teste para validar a configuração do assistente, usando asserções como para garantir que a instância do assistente seja criada conforme esperado.
9. Pode trabalha com outras ferramentas de processamento de dados?
10. Sim, o file_search V2 pode ser combinado com outras ferramentas e funcionalidades de IA do Azure, permitindo aprimorar a recuperação de dados em aplicativos que também podem exigir resumo de texto ou análise de vários arquivos.
11. Quais formatos de arquivo fazem apoiar?
12. File_search V2 geralmente suporta vários formatos, incluindo PDF, DOCX e TXT, desde que sejam compatíveis com as capacidades de processamento de documentos do Azure.
13. Como lidar com erros ao usar ?
14. Usando estruturado blocos ao redor permite que os desenvolvedores registrem e resolvam quaisquer erros de tempo de execução, garantindo uma experiência de usuário mais tranquila.
15. Existe um custo adicional para usar sobre a recuperação V1?
16. Os preços do Azure podem variar com base na utilização de recursos, por isso é essencial rever a documentação do Azure sobre os custos associados à implementação de ferramentas mais recentes.
17. Quais linguagens de programação suportam ?
18. File_search V2 tem suporte em linguagens compatíveis com o SDK do Azure, incluindo C#, Python e JavaScript, entre outras.
19. Pode recuperar vários arquivos simultaneamente?
20. Sim, o file_search V2 pode lidar com vários arquivos e os desenvolvedores podem configurar o processamento em lote para melhorar o desempenho em cenários de recuperação de vários arquivos.

A transição da ferramenta Retrieval V1 obsoleta para a ferramenta aprimorada A ferramenta no Azure AI aprimora o processamento e a recuperação de dados, oferecendo resultados de consulta mais rápidos e direcionados. Essa mudança beneficia os desenvolvedores que criam assistentes dinâmicos, permitindo uma interação eficiente com os arquivos carregados e um melhor gerenciamento de erros.

A adoção do file_search V2 permite a criação de assistentes mais flexíveis e escaláveis, especialmente para projetos que exigem acesso a vários documentos ou consultas complexas de arquivos. Seguir este guia fornece uma estratégia de implementação simplificada para garantir que as ferramentas mais recentes do Azure sejam totalmente otimizadas em aplicativos de IA.