Openai Assistants API -Tutorial
OpenAI Dev Day präsentierte bahnbrechende KI-Dienste, einschließlich der Assistenten-API, der GPTs, des GPTS App Store und des GPT-4 Turbo. In diesem Tutorial wird die Assistenten -API untersucht, in der die Funktionen, verschiedene Anwendungen und die Implementierung unter Verwendung von Python detailliert werden.
Die Assistenten-API (derzeit in Beta) nutzt OpenAI-Modelle (GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3,5, GPT-3, Dall-E, TTS, Flüstern, Einbettungen, Moderation) und Tools (Code-Interpreter, Wissensabrechnung und benutzerdefinierte Tools über Funktionen über Funktionen,
.
Die Implementierung der Assistenten umfasst fünf Schritte:
- Erstellen und beschreiben Sie den Assistenten: Definieren Sie seinen Zweck, seine Anweisungen, das Modell und seine Werkzeuge.
- Initiieren Sie einen Thread: Starten Sie eine Konversation.
- Nachrichten hinzufügen: Benutzeranforderungen (Text, Dateien, Bilder) eingeben.
- Auslösen Sie den Assistenten: Verarbeitung initiieren.
- Empfangen Sie die Antwort: Erhalten Sie die Ausgabe des Assistenten.
Branchenanwendungen:
- Entwicklungsunterstützung: Codeübersetzung, Sprachlernhilfe.
- Unternehmenswissenmanagement: Zentrales Wissensrepository für interne Dokumente.
- Kundensupportautomatisierung: automatisierte Antworten auf allgemeine Abfragen.
- Datenanalyse: Datenmanipulation und Berichterstellung für natürliche Sprache.
- IT -Betrieb Automatisierung: Automatisierung der Routine -IT -Aufgaben.
Handwerk: Wissensabruf aus PDFs:
Dieser Abschnitt führt Sie durch den Bau eines Assistenten, der Informationen von PDFs abholt. Ein komplettes Notizbuch ist auf Datalab verfügbar.
Setup:
erfordert Python, das OpenAI -Paket und das Betriebssystempaket. Nutzen Sie Ihren OpenAI -API -Schlüssel (siehe Bild unten für Schritte) und setzen Sie sie als Umgebungsvariable fest:
import os OPENAI_API_KEY = "<your_private_key>" os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY</your_private_key>
Code Beispiel (Auszüge):
Datei -Upload:
def upload_file(file_path): file_to_upload = client.files.create(file=open(file_path, "rb"), purpose='assistants') return file_to_upload transformer_paper_path = "./data/transformer_paper.pdf" file_to_upload = upload_file(transformer_paper_path)
Assistanterstellung:
def create_assistant(assistant_name, instructions, uploaded_file, model="gpt-4-1106-preview"): my_assistant = client.beta.assistants.create(name=assistant_name, instructions=instructions, model=model, tools=[{"type": "retrieval"}], file_ids=[uploaded_file.id]) return my_assistant # ... (rest of the code)
Best Practices:
- Definieren Sie die Ziele klar.
- Verwenden Sie hochwertige, relevante Daten.
- Priorisieren Sie die Privatsphäre der Benutzer.
- testen und iterieren.
- Geben Sie eine klare Dokumentation an.
Schlussfolgerung:
Die Assistenten -API bietet leistungsstarke Fähigkeiten in verschiedenen Branchen. Dieses Tutorial lieferte eine praktische Einführung in seine Funktionalität und Implementierung. Für weitere Erkundungen finden Sie unseren umfassenden Leitfaden zur Dall-E 3-API oder unsere Arbeit mit dem OpenAI-API-Kurs.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenai Assistants API -Tutorial. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Die Vibe -Codierung verändert die Welt der Softwareentwicklung, indem wir Anwendungen mit natürlicher Sprache anstelle von endlosen Codezeilen erstellen können. Inspiriert von Visionären wie Andrej Karpathy, lässt dieser innovative Ansatz Dev

Februar 2025 war ein weiterer bahnbrechender Monat für die Generative KI, die uns einige der am meisten erwarteten Modell-Upgrades und bahnbrechenden neuen Funktionen gebracht hat. Von Xais Grok 3 und Anthropics Claude 3.7 -Sonett, um g zu eröffnen

Yolo (Sie schauen nur einmal) war ein führender Echtzeit-Objekterkennungsrahmen, wobei jede Iteration die vorherigen Versionen verbessert. Die neueste Version Yolo V12 führt Fortschritte vor, die die Genauigkeit erheblich verbessern

Chatgpt 4 ist derzeit verfügbar und weit verbreitet, wodurch im Vergleich zu seinen Vorgängern wie ChatGPT 3.5 signifikante Verbesserungen beim Verständnis des Kontextes und des Generierens kohärenter Antworten zeigt. Zukünftige Entwicklungen können mehr personalisierte Inters umfassen

Gencast von Google Deepmind: Eine revolutionäre KI für die Wettervorhersage Die Wettervorhersage wurde einer dramatischen Transformation unterzogen, die sich von rudimentären Beobachtungen zu ausgefeilten AI-angetriebenen Vorhersagen überschreitet. Google DeepMinds Gencast, ein Bodenbrei

Der Artikel erörtert KI -Modelle, die Chatgpt wie Lamda, Lama und Grok übertreffen und ihre Vorteile in Bezug auf Genauigkeit, Verständnis und Branchenauswirkungen hervorheben. (159 Charaktere)

Openais O1: Ein 12-tägiger Geschenkbummel beginnt mit ihrem bisher mächtigsten Modell Die Ankunft im Dezember bringt eine globale Verlangsamung, Schneeflocken in einigen Teilen der Welt, aber Openai fängt gerade erst an. Sam Altman und sein Team starten ein 12-tägiges Geschenk Ex

Mistral OCR: revolutionäre retrieval-ausgereifte Generation mit multimodalem Dokumentverständnis RAG-Systeme (Abrufen-Augment-Augmented Generation) haben erheblich fortschrittliche KI
