run=client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread.id,assistant_id=assistant.id,)show_json(run) 再次输出: 代码语言:javascript 复制 {'id':'run_PnwSECkqDDdjWkQ5P7Hcyfor','assistant_id':'asst_qlaTYRSyl9EWeftjKSskdaco','
OpenAI和其Assistant功能旨在为制造商提供一个SDK,用于开发有状态、无提示的Assistant。其目标是简化虚拟助理的创建。目前,Assistant可以使用三种类型的工具:函数、RAG和代码解释器。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python SDK构建最基本的Assistant,你只需要在代码中添加你自己的OpenAI API密钥即可。
为了让API记住对话的上下文,就要每次在对话的时候都要 携带历史对话的assistant,user的记录,给个示例就明白: from openai import OpenAI from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _ = load_dotenv(find_dotenv()) client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model="gpt-3.5-turbo", mess...
创建助手(assistant) 这里需要调用API将所有的开关、文件和函数调用信息都传给OpenAI,创建一个属于我们自己的assistant。 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建助手,将code_interpreter,retrieval,function都开启assistant=client.beta.assistants.create(name="花店财务助手",description="按照每...
assistant_message = chat_completion.choices[0].message.content print("助手:", assistant_message) 然后我们调用试试: chat_respont(txt='你是谁?') 非常棒,这个和我们常见的死板的gpt风格完全不一样,但是它说的话虽然辞藻华丽,但是感觉看不懂...所以我问它 chat...
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")openai.base_url = os.environ.get("OPENAI_BASE_URL")# file_path = os.environ.get("FILE_PATH")client = OpenAI(api_key=openai.api_key, base_url=openai.base_url) 第1 步:创建助手 An Assistant represents an entity that can be configured...
安装SDK:根据您的开发环境,安装OpenAI的Python SDK或Node.js SDK。您可以通过pip或npm进行安装。 设置API密钥:在您的代码中设置OpenAI的API密钥,以便能够调用API。 三、创建助手 助手(Assistant)是Assistants API的核心概念,它代表了一个能够响应用户查询的实体。以下是创建助手的步骤: 实例化OpenAI客户端:首先,您需要...
为了确保API能记住对话的历史，我们需要在每次对话时携带上一次的assistant和user记录。举例来说，这样就能确保API了解之前的交流内容。然而，携带过多的历史记录会增加token的数量，这可能会影响API的性能。例如，当token数量超过16K（即16000个token）时，API会报错。因此，在开发多轮对话API时，我们需要考虑...
访问OpenAI官网,注册并获取API密钥。 安装OpenAI的Python SDK或Node.js SDK。 在代码中设置OpenAI的API密钥。 2. 创建助手 使用beta.assistants.create方法创建一个助手,并指定其名称、指令、工具和模型。例如,创建一个数学辅导助手: assistant = openai.beta.assistants.create( name="Math Tutor", instructions="You...
OpenAI 表示，Assistans API 提供了“代码解释器（Code interpreter）”、“检索（Retrieval）”“函数调用（Function calling）”三项功能，以帮助用户处理“繁重的工作”：“代码解释器”可允许开发者在沙盒执行环境中编写和运行 Python 代码，生成图形图表，并处理具有不同数据和格式的文件，并允许 AI 助手迭代运行代码来...