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Azure OpenAI 도우미 코드 인터프리터(미리 보기)

  • 아티클

코드 인터프리터를 사용하면 도우미 API를 사용하여 샌드박스 실행 환경에서 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 코드 인터프리터를 사용하도록 설정하면 도우미가 코드를 반복적으로 실행하여 더 어려운 코드, 수학 및 데이터 분석 문제를 해결할 수 있습니다. Assistant가 실행되지 않는 코드를 작성하면 코드 실행이 성공할 때까지 다른 코드를 수정하고 실행하여 이 코드를 반복할 수 있습니다.

Important

코드 인터프리터에는 Azure OpenAI 사용량에 대한 토큰 기반 요금 외에 추가 요금이 부과됩니다. 도우미가 서로 다른 두 스레드에서 동시에 코드 인터프리터를 호출하는 경우 두 개의 코드 인터프리터 세션이 만들어집니다. 각 세션은 기본적으로 1시간 동안 활성화됩니다.

참고 항목

  • 파일 검색은 도우미당 최대 10,000개의 파일을 수집할 수 있으며, 이는 이전보다 500배 이상 높은 수치입니다. 빠르고 다중 스레드 검색을 통해 병렬 쿼리를 지원하며 향상된 순위 재지정 및 쿼리 다시 쓰기 기능을 제공합니다.
    • 벡터 저장소는 API의 새 개체입니다. 파일이 벡터 저장소에 추가되면 자동으로 구문 분석, 청크 분할, 포함되어 검색할 수 있는 상태가 됩니다. 벡터 저장소는 도우미와 스레드에서 사용할 수 있으므로 파일 관리 및 청구를 간소화합니다.
  • 특정 실행에서 특정 도구(예: 파일 검색, 코드 인터프리터, 함수)를 강제로 사용하는 데 사용할 수 있는 tool_choice 매개 변수에 대한 지원이 추가되었습니다.

코드 인터프리터 지원

지원되는 모델

모델 페이지에는 도우미 및 코드 인터프리터가 지원되는 지역/모델에 대한 최신 정보가 포함되어 있습니다.

새로운 기능과 더 큰 컨텍스트 창과 최신 학습 데이터를 활용하려면 최신 모델이 포함된 도우미를 사용하는 것이 좋습니다.

API 버전

  • 2024-02-15-preview
  • 2024-05-01-preview

지원되는 파일 형식

파일 형식 MIME 형식
c. text/x-c
.cpp text/x-c++
.csv application/csv
.docx application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document
.html text/html
.java text/x-java
json. application/json
.md text/markdown
.pdf application/pdf
.php text/x-php
.pptx application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation
.py text/x-python
.py text/x-script.python
.rb text/x-ruby
.tex text/x-tex
.txt text/plain
.css 텍스트/css
.jpeg image/jpeg
.jpg image/jpeg
.js text/javascript
.gif image/gif
.png image/png
.tar application/x-tar
.ts application/typescript
.xlsx application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet
.xml application/xml 혹은 "text/xml"
.zip application/zip

파일 업로드 API 참조

도우미는 파일 업로드에 미세 조정과 동일한 API를 사용합니다. 파일을 업로드할 때 목적 매개 변수에 적절한 값을 지정해야 합니다.

코드 인터프리터 사용

from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-05-01-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )

assistant = client.beta.assistants.create(
  instructions="You are an AI assistant that can write code to help answer math questions",
  model="<REPLACE WITH MODEL DEPLOYMENT NAME>", # replace with model deployment name. 
  tools=[{"type": "code_interpreter"}]
)

코드 인터프리터에 대한 파일 업로드

from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-05-01-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )

# Upload a file with an "assistants" purpose
file = client.files.create(
  file=open("speech.py", "rb"),
  purpose='assistants'
)

# Create an assistant using the file ID
assistant = client.beta.assistants.create(
  instructions="You are an AI assistant that can write code to help answer math questions.",
  model="gpt-4-1106-preview",
  tools=[{"type": "code_interpreter"}],
  file_ids=[file.id]
)

개별 스레드에 파일 전달

도우미 수준에서 파일에 액세스할 수 있도록 하는 것 외에도 특정 스레드에서만 액세스할 수 있도록 파일을 전달할 수 있습니다.

from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-05-01-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )

thread = client.beta.threads.create(
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "I need to solve the equation `3x + 11 = 14`. Can you help me?",
      "file_ids": ["file.id"] # file id will look like: "assistant-R9uhPxvRKGH3m0x5zBOhMjd2" 
    }
  ]
)

코드 인터프리터에서 생성된 파일 다운로드

코드 인터프리터에서 생성된 파일은 도우미 메시지 응답에서 찾을 수 있습니다.

 {
      "id": "msg_oJbUanImBRpRran5HSa4Duy4",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "image_file": {
            "file_id": "assistant-1YGVTvNzc2JXajI5JU9F0HMD"
          },
          "type": "image_file"
        },
        # ...
 }

파일 API에 파일을 전달하여 생성된 파일을 다운로드할 수 있습니다.

from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-05-01-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )

image_data = client.files.content("assistant-abc123")
image_data_bytes = image_data.read()

with open("./my-image.png", "wb") as file:
    file.write(image_data_bytes)

참고 항목