Lösning av filhämtningsverktygsfel i Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

Felsökning av Azure OpenAI Assistant Creation med uppdaterade filhämtningsalternativ

Utvecklare som arbetar med Azure.AI.OpenAI:s Assistenter SDK använder ofta hämtningsverktyg för att optimera datainteraktion och göra svar från ChatGPT-modeller mycket relevanta. De senaste uppdateringarna har dock föråldrat det ursprungliga Retrieval V1-verktyget, vilket introducerar file_search V2-verktyg som ett mer avancerat alternativ.

När man integrerar filhämtning i skapandet av assistenten stöter många användare på ett fel som indikerar att föregående Hämtning V1 alternativet stöds inte längre. Denna förändring får utvecklare att använda verktyget file_search V2, en övergång som, även om den är fördelaktig, kräver några nya installationssteg.

Att förstå nyanserna av verktyget file_search i detta sammanhang är avgörande, eftersom det är utformat för att hantera användaruppladdade filer med förbättrad effektivitet. Den här funktionen syftar till att ge bättre prestanda och flexibilitet, särskilt när du arbetar med uppladdade filer i AI-assisterade arbetsflöden.

Den här artikeln guidar dig genom stegen för att ersätta det föråldrade Retrieval V1-verktyget med file_search V2 i Azure.AI.OpenAI SDK. Det medföljande kodexemplet och förklaringarna hjälper dig att felsöka felet och se till att din assistent fungerar med de senaste uppdateringarna.

Implementera och förstå filhämtning i Azure AI Assistants

De medföljande skripten tar upp ett vanligt problem när du skapar en Azure OpenAI Assistant med ChatGPT-modellen och Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK. Specifikt hjälper skripten övergången från det föråldrade Retrieval V1-verktyget till det nyare file_search V2-verktyg, vilket ger bättre funktionalitet för åtkomst av användaruppladdade filer. C#-backend-skriptet, till exempel, börjar med att konfigurera AssistantCreationOptions för att specificera den valda modellen, verktygsdefinitioner och fillistan som behövs för hämtning. Denna inställning säkerställer att assistenten har nödvändiga instruktioner för att hämta och sammanfatta de uppladdade ramdetaljerna. Genom att använda FileSearchToolDefinition kan vi initiera det nya verktyget efter behov och lägga till det i assistentens konfigurationsalternativ. Detta tillvägagångssätt undviker felet som orsakas av det nu ostödda Retrieval V1-verktyget och använder den uppdaterade funktionen i file_search V2.

Längre in i backend-koden hanterar CreateAssistantAsync-metoden den asynkrona skapandet av assistentinstansen. Den här metoden skickar konfigurationsalternativen, inklusive fil-ID:n, till Azure OpenAI-tjänsten. Detta säkerställer att när assistenten väl har skapats kan den komma åt och interagera med uppladdade filer via verktyget file_search V2. Strukturen är designad för modularitet, där olika filer kan läggas till utan att ändra inställningen av kärnassistenten. Det inkluderar felhantering som skriver ut fel till konsolen om assistentskapandet misslyckas, vilket hjälper utvecklare att felsöka eventuella problem som kan uppstå under installationen. Varje assistentkonfiguration är inkapslad i en enda metod, vilket gör koden lätt återanvändbar för andra tillfällen där liknande assistenter kan behöva skapas.

Testskriptet i den andra lösningen validerar assistentens konfiguration och säkerställer att den uppfyller förväntningarna. Genom att använda NUnit-testning, bekräftar testerna att varje assistentinstans har skapats korrekt och att assistenten inte är null. Detta test säkerställer att alla komponenter, särskilt verktyget file_search, fungerar tillsammans utan fel. Det här tillvägagångssättet är användbart för utvecklare som arbetar i miljöer som kräver robusta tester före distribution, eftersom det gör att potentiella problem med filhämtning kan fångas upp tidigt i utvecklingen. Genom att isolera assistentskapningsprocessen i ett testbart format hjälper skriptet till att säkerställa konsekvens och noggrannhet över olika konfigurationer och filuppsättningar.

I gränssnittet hanterar JavaScript-skriptet dynamiska användarinteraktioner, som att ladda upp filer och initiera skapandet av en assistent. Händelseavlyssnaren på uppladdningsknappen utlöser en sekvens av åtgärder som laddar upp varje fil individuellt och hämtar deras unika ID. Dessa ID:n skickas till backend-API:et, där assistenten skapas med de angivna filerna. Denna inställning förbättrar användarupplevelsen, möjliggör enkel filhantering och effektiv generering av assistenter. JavaScript-funktionen inkluderar också ett displayAssistantSummary-anrop för att tillhandahålla assistentens sammanfattning till användare i realtid, vilket lägger till ett responsivt element i gränssnittet. Tillsammans ger dessa skript en komplett och optimerad lösning för att använda file_search V2 i Azure OpenAI-miljön, som överbryggar back-end-konfiguration och front-end-interaktion för att skapa ett sömlöst arbetsflöde.

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);});

Optimera Azure AI Assistant Creation med file_search V2

När du bygger en AI-assistent med Azures OpenAI-modell, särskilt för att hantera dokumenthämtning, är det viktigt att använda de senaste verktygen och metoderna för effektivitet. Med avskrivningen av Retrieval V1-verktyg, Azures AI-tjänster kräver nu att utvecklare implementerar verktyget file_search V2 för att effektivt bearbeta och hämta användaruppladdade filer. Det här verktyget förbättrar inte bara prestandan utan är speciellt utformat för att hantera större datamängder och komplexa frågor. Det ger flexibilitet för utvecklare som skapar assistenter som behöver detaljerad informationsbearbetning, vilket förbättrar hur assistenter interagerar med filer och svarar på användarmeddelanden.

Verktyget file_search V2 introducerar avancerade indexeringstekniker, vilket gör det lämpligt för skalbara applikationer där flera filer måste efterfrågas. Detta tillvägagångssätt tillåter utvecklare att definiera mer specifika sökparametrar, vilket säkerställer högre relevans och snabbare resultat. Dessutom förbättrar integrationen av verktyget file_search i Azure AI-ramverket felhantering och stabilitet, vilket minskar sannolikheten för körtidsfel som ibland sågs med Retrieval V1. Med detta skifte uppmuntras utvecklare att fokusera på strukturerad och effektiv kod, vilket möjliggör optimerad kommunikation mellan assistenten och filerna.

En annan fördel med denna uppgradering är dess anpassningsbarhet inom olika programmeringsspråk som är kompatibla med Azure SDK, från C# till JavaScript. Eftersom verktyget file_search V2 ger ett mer förfinat sätt att hämta data, förbättrar det assistentens förmåga att hantera flera filer effektivt. Detta är särskilt användbart för komplexa applikationer som kräver dynamiska svar baserat på specifikt filinnehåll. För utvecklare är förståelsen och implementeringen av file_search V2 inte bara i linje med bästa praxis utan stöder också sömlöst skapande av assistenter med förbättrade databehandlingsmöjligheter.