Устранение ошибок средства извлечения файлов в Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

Устранение неполадок при создании помощника Azure OpenAI с обновленными параметрами получения файлов

Разработчики, работающие с Azure.AI.OpenAI Ассистенты SDK часто используют инструменты поиска для оптимизации взаимодействия с данными и повышения актуальности ответов от моделей ChatGPT. Однако в недавних обновлениях исходный инструмент Retrival V1 устарел, введя инструмент file_search V2 как более продвинутая альтернатива.

При интеграции поиска файлов в создание Ассистента многие пользователи сталкиваются с ошибкой, указывающей на то, что предыдущий Поиск V1 опция больше не поддерживается. Это изменение побуждает разработчиков использовать инструмент file_search V2, переход, который, хотя и полезен, требует некоторых новых шагов настройки.

Понимание нюансов инструмента file_search в этом контексте имеет решающее значение, поскольку он предназначен для обработки загружаемых пользователем файлов с повышенной эффективностью. Эта функция призвана обеспечить лучшую производительность и гибкость, особенно при работе с загруженными файлами в рабочих процессах с помощью искусственного интеллекта.

В этой статье вы узнаете, как заменить устаревший инструмент Retrival V1 на file_search V2 в Azure.AI.OpenAI SDK. Предоставленный пример кода и пояснения помогут устранить ошибку и убедиться, что ваш Ассистент работает с последними обновлениями.

Реализация и понимание получения файлов в Azure AI Assistants

Предоставленные сценарии решают распространенную проблему при создании Помощник Azure OpenAI с использованием модели ChatGPT и пакета SDK Azure.AI.OpenAI.Assistants. В частности, сценарии помогают перейти с устаревшего инструмента Retrival V1 на более новую версию. инструмент file_search V2, который обеспечивает лучшую функциональность для доступа к файлам, загруженным пользователем. Например, серверный сценарий C# начинается с настройки AssistantCreationOptions для указания выбранной модели, определений инструментов и списка файлов, необходимых для извлечения. Такая настройка гарантирует, что помощник получит необходимые инструкции для получения и обобщения загруженных сведений о платформе. Используя FileSearchToolDefinition, мы можем при необходимости инициализировать новый инструмент, добавив его в параметры конфигурации помощника. Этот подход позволяет избежать ошибки, вызванной теперь неподдерживаемым инструментом Retrival V1, и использует обновленную функциональность file_search V2.

Далее во внутреннем коде метод CreateAssistantAsync управляет асинхронным созданием экземпляра помощника. Этот метод отправляет параметры конфигурации, включая идентификаторы файлов, в службу Azure OpenAI. Это гарантирует, что после создания помощник сможет получать доступ к загруженным файлам и взаимодействовать с ними с помощью инструмента file_search V2. Структура спроектирована с учетом модульности, при которой можно добавлять разные файлы без изменения основных настроек помощника. Он включает в себя обработка ошибок который выводит ошибки на консоль в случае сбоя создания помощника, что помогает разработчикам устранять любые проблемы, которые могут возникнуть во время установки. Каждая конфигурация помощника инкапсулирована в один метод, что позволяет легко повторно использовать код для других случаев, когда может потребоваться создание аналогичных помощников.

Сценарий тестирования во втором решении проверяет конфигурацию помощника и гарантирует, что она соответствует ожиданиям. Используя NUnit-тестирование, тесты подтверждают, что каждый экземпляр помощника создан правильно и что помощник не имеет нулевого значения. Этот тест гарантирует, что все компоненты, особенно инструмент file_search, работают вместе без ошибок. Этот подход полезен для разработчиков, работающих в средах, требующих тщательного тестирования перед развертыванием, поскольку он позволяет выявить потенциальные проблемы с получением файлов на ранних этапах разработки. Изолируя процесс создания помощника в тестируемом формате, сценарий помогает обеспечить согласованность и точность в различных конфигурациях и наборах файлов.

На внешней стороне сценарий JavaScript обрабатывает динамические взаимодействия с пользователем, такие как загрузка файлов и инициирование создания помощника. Прослушиватель событий на кнопке загрузки запускает последовательность действий, которые загружают каждый файл по отдельности и получают его уникальные идентификаторы. Эти идентификаторы передаются во внутренний API, где с указанными файлами создается помощник. Эта настройка улучшает взаимодействие с пользователем, обеспечивая удобную обработку файлов и эффективное создание помощников. Функция JavaScript также включает вызов displayAssistantSummary для предоставления пользователям сводки помощника в режиме реального времени, добавляя в интерфейс адаптивный элемент. Вместе эти сценарии представляют собой комплексное и оптимизированное решение для использования file_search V2 в среде Azure OpenAI, объединяющее внутреннюю настройку и взаимодействие с внешним интерфейсом для создания бесперебойного рабочего процесса.

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);});

Оптимизация создания Azure AI Assistant с помощью file_search V2

При создании помощника искусственного интеллекта с использованием модели OpenAI Azure, особенно для обработки поиска документов, для повышения эффективности важно использовать самые современные инструменты и методы. С девальвацией Инструмент поиска V1Службы искусственного интеллекта Azure теперь требуют от разработчиков внедрения инструмента file_search V2 для эффективной обработки и извлечения файлов, загруженных пользователями. Этот инструмент не только повышает производительность, но и специально разработан для обработки больших наборов данных и сложных запросов. Это добавляет разработчикам гибкости при создании помощников, которым требуется детальная обработка информации, улучшает взаимодействие помощников с файлами и реагирование на подсказки пользователя.

Инструмент file_search V2 представляет расширенные методы индексирования, что делает его подходящим для масштабируемых приложений, в которых необходимо запрашивать несколько файлов. Такой подход позволяет разработчикам определять более конкретные параметры поиска, обеспечивая более высокую релевантность и скорость получения результатов. Кроме того, интеграция инструмента file_search в платформу Azure AI улучшает обработку ошибок и повышает стабильность, снижая вероятность ошибок во время выполнения, которые иногда наблюдались в Retrival V1. Благодаря этому сдвигу разработчикам предлагается сосредоточиться на структурированном и эффективном коде, обеспечивающем оптимизированную связь между помощником и файлами.

Еще одним преимуществом этого обновления является его адаптируемость к различным языкам программирования, совместимым с Azure SDK, от C# до JavaScript. Поскольку инструмент file_search V2 обеспечивает более совершенный способ получения данных, он расширяет возможности помощника по эффективному управлению несколькими файлами. Это особенно полезно для сложных приложений, требующих динамических ответов на основе содержимого конкретного файла. Для разработчиков понимание и внедрение file_search V2 не только соответствует передовым практикам, но и обеспечивает беспрепятственное создание помощников с улучшенными возможностями обработки данных.