Assistants API 允许您在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手通过指令,利用模型、工具和知识来响应用户查询。Assistants 主要分为几大模块:
类型 | 支持的功能 |
---|---|
Name | 助理的名称。 |
Instructions | 指示,预制的一些提示词,比如角色设定。 |
Model | 可以指定任何 GPT-3.5 或 GPT-4 型号。检索工具至少需要 gpt-3.5-turbo-1106(支持较新版本)或 gpt-4-turbo-preview 型号。 |
Tools | 包含 Code Interpreter、 |
Retrieval | 检索工具至少需要 gpt-3.5-turbo-1106(支持较新版本)或 gpt-4-turbo-preview 型号。 |
Functions | API 允许您定义自定义函数签名,其行为与我们的函数调用功能类似。 |
注意:
首先是界面操作步骤:
注意:使用代码调用前需要了解ChatGPT的API使用。
而代码调用步骤与界面操作步骤基本一致,代码如下:
import time
from openai import OpenAI
import os
# code interpreter的使用
client = OpenAI(api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"))
# 1. 创建一个助理,或者复用已经创建好的助理。
assistant = "助理id"
# 2. 创建一个线程
thread = client.beta.threads.create()
# 3. 创建一条消息
message = client.beta.threads.messages.create(
thread_id=thread.id,
role="user",
content="I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?"
)
# 4. 提问
run = client.beta.threads.runs.create(
thread_id=thread.id,
assistant_id=assistant,
instructions="You are a personal math tutor. When asked a math question, write and run code to answer the question.")
# 5. 循环查询问题是否已经解决完成
def wait_on_run(run, thread):
while run.status == "queued" or run.status == "in_progress":
run = client.beta.threads.runs.retrieve(
thread_id=thread.id,
run_id=run.id,
)
time.sleep(0.5)
return run
wait_on_run(run, thread)
# 6. 获取历史消息
messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread.id).model_dump_json(indent=2)
print(messages)
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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