OpenAIアシスタントAPIチュートリアル

Openai Dev Dayは、アシスタントAPI、GPTS、GPTS App Store、GPT-4 Turboを含む画期的なAIサービスを紹介しました。 このチュートリアルでは、アシスタントAPIを調べて、その機能、多様なアプリケーション、およびPythonを使用した実装を詳述します。

アシスタントAPI（現在ベータ版）は、OpenAIモデル（GPT-4、GPT-4ターボ、GPT-3.5、GPT-3、DALL-E、TTS、ささやき、埋め込み、モデレート）およびツール（コードインタープリター、ナレッジ検索、カスタムツール）をレバレッジしています。

アシスタント実装には5つのステップが含まれます

アシスタントを作成して説明します。

スレッドを開始します：
1. 会話を開始します。
メッセージの追加：
2. ユーザーリクエスト（テキスト、ファイル、画像）を入力します。
アシスタントをトリガーします：
3. 処理を開始します。
応答を受け取ります。
4. アシスタントの出力を取得します。
5. 業界アプリケーション：

開発サポート：コード翻訳、言語学習支援。

エンタープライズナレッジマネジメント：
• 内部ドキュメントの集中知識リポジトリ。
カスタマーサポートの自動化：
• 一般的なクエリへの自動応答。
データ分析：
• 自然言語データの操作と報告生成。
IT操作自動化：
• ルーチンITタスクの自動化。
• ハンズオン：PDFSからの知識の検索： このセクションでは、PDFSから情報を取得するアシスタントを構築することをガイドします。 完全なノートブックはDatalabで入手できます

セットアップ：

には、Python、Openaiパッケージ、およびOSパッケージが必要です。 OpenAI APIキーを取得し（ステップについては、下の画像を参照）、環境変数として設定してください：

コードの例（抜粋）：

import os
OPENAI_API_KEY = "<your_private_key>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY</your_private_key>

ファイルアップロード：

アシスタント作成：

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)

ベストプラクティス：

目的を明確に定義します。

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)

高品質の関連するデータを使用します。

ユーザーのプライバシーを優先順位付けします。

テストと繰り返し。

• 明確なドキュメントを提供します。
• 結論：

• アシスタントAPIは、多様な産業全体で強力な機能を提供しています。このチュートリアルは、その機能と実装の実用的な紹介を提供しました。 さらに調査するには、Dall-E 3 APIの包括的なガイドまたはOpenai APIコースでの作業を検討してください。

以上がOpenAIアシスタントAPIチュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。