第4 步:运行Assistant For the Assistant to respond to the user message, you need to create aRun. This makes the Assistant read the Thread and decide whether to call tools or simply use the model to best answer the user query. As the run progresses, the assistant appends Messages to the ...
assistant_idstring必要要擷取的助理識別碼。 傳回 符合指定識別碼的助理物件。 擷取助理範例 Python 1.x REST Python複製 client = AzureOpenAI( api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"), api_version="2024-08-01-preview", azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ) my_assistant = cl...
主要原因,第一是Assistant的默认可支持了2个tool:code interpreter和retrieval,前者是web页面code interpreter的api版本,后者是增强检索的召回功能,实测性能明显强于现有的基于langchain或许llama index等开源框架。第二个是Assistants的运行逻辑,会带有任务分解步骤(见下图),目测应该是类似观察、思考和反思功能,这也是现有的...
Python 1.x REST Python复制 fromopenaiimportAzureOpenAI client = AzureOpenAI( api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"), api_version="2024-08-01-preview", azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT") ) run = client.beta.threads.create_and_run( assistant_id="asst_abc123", thread...
openai/openai-python#742andhttps://github.com/openai/openai-python/blob/main/README.md). I wanted to understand what's the best possible way to make this work with Pyodide? Should I consider rolling back to v0.28.0 which uses requests?
如果你从“查看代码”处检查示例,你会注意到对话分为三个不同的角色,system、user、assistant。 每次向模型发送消息时,整个对话历史记录都会重新发送到该点。 使用聊天补全 API 时,模型无法真正记住你过去发送给它的内容,因此需要提供对话历史记录作为上下文,以便模型做出正确响应。
这样,不但大大降低生图模型的使用门槛,还能有效保证Assistant API调用时能做到「精准分割,所问即所得」。 具体来说,相对于之前的版本,秒画文生图大模型在高效的数据清理策略下,图文对增至10亿+对,模型的参数量也提升至百亿量级。 他们还进一步优化了模型的Turbo版本,结合Adversarial Distillation,达到了10倍的加速效...
如果您檢查檢視程式碼中的範例,您會發現交談分成三個不同的角色system、user、assistant。 每次將模型訊息傳送到該點為止的整個交談記錄都會被重新傳送。 使用聊天完成 API 時,模型不會真正記住您過去傳送的內容,因此您可以提供內容的交談記錄,讓模型能夠正確回應。
Describe the bug Since yesterday 24.05.2023 around your outage I am facing this errors: .. File "/opt/homebrew/lib/python3.10/site-packages/openai/api_resources/embedding.py", line 33, in create response = super().create(*args, **kwargs)...
history.add_assistant_message("I am Mosscap, a chat bot. I'm trying to figure out what people need.") arguments = KernelArguments() chat_function = kernel.create_function_from_prompt( prompt_template_config=prompt_template_config, plugin_name="ChatBot", ...