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Chamada de função dos Assistentes OpenAI do Azure

  • Artigo

A API de Assistentes suporta chamada de funções, o que permite descrever a estrutura de funções para um Assistente e, em seguida, retornar as funções que precisam ser chamadas junto com seus argumentos.

Nota

  • A pesquisa de arquivos pode ingerir até 10.000 arquivos por assistente - 500 vezes mais do que antes. É rápido, suporta consultas paralelas através de pesquisas multi-threaded e apresenta reclassificação e reescrita de consultas melhoradas.
    • O repositório vetorial é um novo objeto na API. Depois que um arquivo é adicionado a um repositório vetorial, ele é automaticamente analisado, fragmentado e incorporado, pronto para ser pesquisado. Os repositórios vetoriais podem ser usados entre assistentes e threads, simplificando o gerenciamento de arquivos e o faturamento.
  • Adicionamos suporte para o tool_choice parâmetro que pode ser usado para forçar o uso de uma ferramenta específica (como pesquisa de arquivos, interpretador de código ou uma função) em uma execução específica.

Suporte de chamada de função

Modelos suportados

A página de modelos contém as informações mais atualizadas sobre regiões/modelos onde os Assistentes são suportados.

Para usar todos os recursos de chamada de função, incluindo funções paralelas, você precisa usar um modelo que foi lançado após 6 de novembro de 2023.

Versões da API

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

Exemplo de definição de função

Nota

  • Adicionamos suporte para o tool_choice parâmetro que pode ser usado para forçar o uso de uma ferramenta específica (como file_search, code_interpreter, ou a function) em uma execução específica.
  • As execuções expiram dez minutos após a criação. Certifique-se de enviar as saídas da ferramenta antes dessa expiração.
  • Você também pode executar chamadas de função com aplicativos Lógicos do Azure
from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-02-15-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )

assistant = client.beta.assistants.create(
  instructions="You are a weather bot. Use the provided functions to answer questions.",
  model="gpt-4-1106-preview", #Replace with model deployment name
  tools=[{
      "type": "function",
    "function": {
      "name": "getCurrentWeather",
      "description": "Get the weather in location",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city and state e.g. San Francisco, CA"},
          "unit": {"type": "string", "enum": ["c", "f"]}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  }, {
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "getNickname",
      "description": "Get the nickname of a city",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city and state e.g. San Francisco, CA"},
        },
        "required": ["location"]
      }
    } 
  }]
)

Leitura das funções

Quando você inicia uma Execução com uma mensagem de usuário que aciona a função, a Execução entrará em um status pendente. Depois de processar, a execução entrará em um estado de requires_action que você pode verificar recuperando a Execução.

{
  "id": "run_abc123",
  "object": "thread.run",
  "assistant_id": "asst_abc123",
  "thread_id": "thread_abc123",
  "status": "requires_action",
  "required_action": {
    "type": "submit_tool_outputs",
    "submit_tool_outputs": {
      "tool_calls": [
        {
          "id": "call_abc123",
          "type": "function",
          "function": {
            "name": "getCurrentWeather",
            "arguments": "{\"location\":\"San Francisco\"}"
          }
        },
        {
          "id": "call_abc456",
          "type": "function",
          "function": {
            "name": "getNickname",
            "arguments": "{\"location\":\"Los Angeles\"}"
          }
        }
      ]
    }
  },
...

Enviando saídas de função

Em seguida, você pode concluir a Execução enviando a saída da ferramenta da(s) função(ões) chamada(s). Passe o tool_call_id referenciado no objeto acima para corresponder a required_action saída a cada chamada de função.

from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-02-15-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )


run = client.beta.threads.runs.submit_tool_outputs(
  thread_id=thread.id,
  run_id=run.id,
  tool_outputs=[
      {
        "tool_call_id": call_ids[0],
        "output": "22C",
      },
      {
        "tool_call_id": call_ids[1],
        "output": "LA",
      },
    ]
)

Depois de enviar as saídas da ferramenta, a Execução entrará no estado antes de continuar a queued execução.

Consulte também