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Azure OpenAI 助手代码解释器（预览版）

  • 项目

代码解释器允许助手 API 在沙盒化执行环境中编写和运行 Python 代码。 启用代码解释器后，助手可以迭代运行代码，以解决更具挑战性的代码、数学和数据分析问题。 当助手编写了无法运行的代码时，它可以通过修改并运行不同的代码来循环访问此代码，直到代码执行成功。

重要

除了与使用 Azure OpenAI 相关的基于令牌的费用之外，代码解释器还有额外的费用。 如果助手在两个不同的线程中同时调用代码解释器，则会创建两个代码解释器会话。 默认情况下，每个会话处于活动状态一小时。

注意

  • 文件搜索可为每个助手最多引入 10,000 个文件 - 比之前多 500 倍。 它速度快，支持通过多线程搜索进行并行查询，并具有增强的重新排序和查询重写功能。
    • 矢量存储是 API 中的新对象。 文件一旦添加到矢量存储中，就会自动进行分析、分块和嵌入，以便随时搜索。 矢量存储可跨助手和线程使用，简化了文件管理和计费。
  • 我们添加了对 tool_choice 参数的支持，该参数可用于在特定运行中强制使用特定工具（如文件搜索、代码解释器或函数）。

代码解释器支持

支持的模型

模型页包含有关支持助手和代码解释器的区域/模型的最新信息。

建议使用具有最新模型的助手来利用新功能，以及更大的上下文窗口，和更新的训练数据。

API 版本

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

支持的文件类型

文件格式 MIME 类型
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 text/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 或“text/xml”
.zip application/zip

文件上传 API 参考

助手使用与微调相同的 API 进行文件上传。 上传文件时，必须为目的参数指定适当的值。

启用代码解释器

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"}]
)

为代码解释器上传文件

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]
)

将文件传递给单个线程

除了使文件在助手级别可供访问之外，你还可以传递文件，使它们仅可供特定线程访问。

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" 
    }
  ]
)

下载代码解释器生成的文件

可以在助手消息响应中找到代码解释器生成的文件

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

可以通过将文件传递给文件 API 来下载这些生成的文件：

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)

另请参阅