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Azure OpenAI Assistants Code Interpreter (Pré-visualização)

  • Artigo

O Interpretador de Código permite que a API de Assistentes escreva e execute código Python num ambiente de execução sandbox. Com o Interpretador de Código ativado, o Assistente pode executar código iterativamente para resolver problemas mais desafiantes de código, matemática e análise de dados. Quando o Assistente escreve código que não é executado, ele pode iterar nesse código modificando e executando código diferente até que a execução do código seja bem-sucedida.

Importante

O Interpretador de Código tem custos adicionais além das taxas baseadas no token de utilização do Azure OpenAI. Se o Assistente chamar o Interpretador de Código simultaneamente em dois threads diferentes, serão criadas duas sessões do interpretador de código. Cada sessão fica ativa por predefinição durante uma hora.

Nota

  • A pesquisa de arquivos pode ingerir até 10.000 arquivos por assistente - 500 vezes mais do que antes. É rápida, suporta consultas paralelas através de pesquisas multi-thread e apresenta reclassificação e reescrita de consultas melhoradas.
    • O arquivo de vetores é um novo objeto da API. Depois de um ficheiro ser adicionado a um arquivo de vetores, é automaticamente analisado, fragmentado e incorporado, ficando pronto para ser pesquisado. Os arquivos de vetores podem ser utilizados entre assistentes e threads, o que simplifica a gestão de ficheiros e a faturação.
  • 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 a interpretadores de código

Modelos suportados

A página de modelos contém as informações mais atualizadas sobre regiões/modelos onde os assistentes e o interpretador de código são suportados.

Recomendamos o uso de assistentes com os modelos mais recentes para aproveitar os novos recursos, bem como as janelas de contexto maiores e dados de treinamento mais atualizados.

Versões da API

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

Tipos de ficheiro suportados

File format Tipo de MIME
c. texto/x-c
.cpp texto/x-c++
.csv aplicação/csv
.docx aplicativo/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document
.html text/html
.java texto/x-java
.json application/json
.md texto/marcação
.pdf aplicação/pdf
.php texto/x-php
.pptx application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation
.py texto/x-python
.py texto/x-script.python
.rb texto/x-rubi
.tex texto/x-tex
.txt text/plain
.css texto/css
.jpeg image/jpeg
.jpg image/jpeg
.js texto/javascript
.gif imagem/gif
.png image/png
.tar aplicação/x-tar
.ts aplicação/typescript
.xlsx application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet
.xml application/xml ou "texto/xml"
.zip aplicação/zip

Referência da API de upload de arquivo

Os assistentes usam a mesma API para upload de arquivos como ajuste fino. Ao carregar um arquivo, você precisa especificar um valor apropriado para o parâmetro purpose.

Ativar o Interpretador de Código

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"}]
)

Carregar ficheiro para o Interpretador de Código

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]
)

Passar arquivo para um thread individual

Além de tornar os arquivos acessíveis no nível dos Assistentes, você pode passar arquivos para que eles só sejam acessíveis a um thread específico.

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" 
    }
  ]
)

Baixar arquivos gerados pelo Code Interpreter

Os arquivos gerados pelo Interpretador de Código podem ser encontrados nas respostas de mensagem do Assistente

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

Você pode baixar esses arquivos gerados passando os arquivos para a API de arquivos:

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)

Consulte também