OpenAI Assistants API English: Threads, Runs, and Vector Stores (англійською)

Introduction

OpenAI Assistants API вводить становий шар на вершині основного API Chat Completions, приносячи власний набір об’єктів і концепцій, які інженери обговорюють в переглядах дизайну, запитах на витягування і документації. Якщо ваша команда створює функції на основі штучного інтелекту за допомогою асистентів, ви щодня стикатиметься з такими термінами, як потоки, запуски, векторні сховища і виклики інструментів. Знання того, як використовуються ці терміни у професійній англійській мові, допоможе вам стежити за технічними обговореннями і писати чіткі коментарі до коду.

Помощники, гілки і повідомлення

АІП Assistants побудовано навколо трьох основних об’ єктів:

** Майстер ** — це налаштований об’ єкт штучного інтелекту з інструкціями, моделлю та інструментами. Інженери кажуть: « ми створюємо помічника з системним запитом і увімкненим інструментом пошуку файлів ». Помічники є постійними — ви створюєте їх один раз і використовуєте їх у багатьох розмовах.

** Гілка ** — це контейнер для розмов. На відміну від завершення балачки, де ви керуєте історією повідомлень самостійно, гілка зберігає повідомлення на серверах OpenAI. Інженери описують це як « гілка автоматично зберігає історію розмов ». Серед поширених фраз: « Ми створюємо нову гілку для кожного сеансу користувача » і « Ми додаємо повідомлення до гілки перед запуском помічника »

** Повідомлення ** у API Assistants — це об’ єкт, який додано до гілки. Ви почуєте « додайте повідомлення користувача до гілки » (а не « надішліть повідомлення »), оскільки ця дія стосується додавання до тривалого об’ єкта, а не надсилання через сокет.

Протікає по рівнинах і степах

** Run ** це виконання асистента на потоці — це те, що виробляє відповідь. Це ключова концепція, і її словник є специфічним:

• « Створити запуск для створення відповіді » — запускає майстра для обробки гілки
• « Запуск знаходиться у стані черги » — запуск було створено, але ще не запущено
• « The run is in_progress » — помічник активно генерує
• «Запуск вимагає дії» — помічник викликав інструмент і чекає на результат
• « Завершення виконання » — помічник завершив створення і в гілки було додано нове повідомлення
• «Запуск закінчився» — він тривав занадто довго і був скасований автоматично

** Кроки виконання ** — це окремі дії у межах виконання. « Ми перевіряємо кроки виконання, щоб побачити які інструменти було викликано » — це поширена фраза зневаджування. Виконання кроків може бути типу message_creation (асистент написав відповідь) або tool_calls (асистент викликав функцію або пошукав файли).

Фраза «полювання за запуском» описує повторну перевірку того, чи закінчився запуск. Багато інженерів зауважують: «Новий потоковий API виключає необхідність опитування — ми отримуємо події, коли запуск продовжується»

Векторні сховища і пошук файлів

Однією з найпотужніших можливостей програми є ** пошук файлів **, яка використовує ** векторні сховища ** для семантично пошуку вивантажених документів. Словник:

• ** векторний склад ** — збірник файлів, які було розділено на шматки, вбудовано і індексовано для семантично пошукових цілей
• « Приєднати векторний магазин до асистента » — зв’ язати векторний магазин, щоб асистент міг шукати у ньому
• « Файл обробляється » — розбиття на шматки і вбудовування відбуваються асинхронно
• «Ми розбиємо документ на менші сегменти» — розділити великий файл для вбудовування
• « Отримувати відповідні шматки » — знайти частини документа, які найбільш відповідають запиту

Інженери обговорюють векторні сховища у своїх оглядах архітектури: « Ми підтримуємо окремі векторні сховища для кожної клієнтської організації, щоб їхні документи залишалися ізольованими ». Також часто зустрічається слово « ingest »: « Ми вставляємо PDF у векторне сховище, коли користувач його вивантажує »

Виклики інструментів і виклики функцій

Коли помічник викликає функцію, яку ви визначили, це виклик ** tool **. Потік роботи:

• Запуск входить в стан requires_action
• Ви читаєте аргументи виклику інструменту з виконання
• Ви виконуєте функцію у своєму власному коді
• Ви « надсилаєте вивід інструменту » назад до виконання, щоб продовжити

Інженери кажуть: « Ми обробляємо виклик інструменту за допомогою локального виконання функції і надсилання виводу ». У коментарях до запитів на звантаження: « Переконайтеся, що ви надсилаєте вивід інструменту до закінчення терміну дії виконання, інакше вам доведеться створювати нове виконання. »

Ключовий словник

Term	Definition
Assistant	A persistent AI entity with instructions, model, and tools configured
Thread	A persistent conversation container that stores messages server-side
Run	An execution of an assistant on a thread to produce a response
Run step	An individual action within a run, such as a tool call or message creation
requires_action	Run status indicating the assistant is waiting for tool call results
vector store	An indexed collection of file chunks for semantic search
tool call	When an assistant invokes a function defined in the API configuration
submit tool outputs	Providing function call results back to a paused run
polling	Repeatedly checking run status until it reaches a terminal state
ingest	Upload and process a file into a vector store

Практичні поради

1. ** Прочитайте довідку щодо API OpenAI Assistants англійською мовою. ** Зверніть увагу на машину станів для запусків — стани queued, in_progress, requires_action, completed і failed описують потоки, які вам слід обробляти у коді, а розуміння їх англійського значення допоможе вам написати краще оброблення помилок.

2. ** Написати коментарі щодо стану машини англійською мовою. ** Під час роботи зі станами виконання додавайте коментарі: « Якщо виконання потребує дій, витягніть аргументи виклику інструменту і виконайте функцію локально перед надсиланням виводу. »

3. ** Вправтеся у використанні фрази « send tool outputs ». ** Цей параметр є специфічним для API Assistants і не є очевидним. Використання точного терміну у коментарях до коду і документації (« ми надсилаємо вивід інструменту, щоб відновити запуск ») показує, що ви знайомі з API.

4. ** Обговоріть компроміси між помічниками і завершенням балачок англійською мовою. ** Поширене питання щодо розробки: « Чи використовувати помічників для постійної історії розмов, чи керувати історією самостійно за допомогою завершення балачок? » Вправтеся у вираженні компромісів: вартість, затримка, контроль і складність.

Conclusion

OpenAI Assistants API має точну об’ єктну модель — Assistant, Thread, Run, Run Step, Vector Store — і розуміння англійського словника навколо цих об’ єктів є обов’ язковим для продуктивної роботи з API. Незалежно від того, пишете ви документацію, переглядаєте код колеги або пояснюєте архітектуру іншій особі, правильний вибір цих термінів створює довіру і запобігає нерозумінням.

Навигація по нумерації: практичний підхід до проектування помічників

Будьмо відвертими – навіть з чітким розумінням технічних аспектів API OpenAI Assistants, створення чіткого і ефективного спілкування навколо його дизайну є ключовим. Розробники не просто створюють функціональність; вони документують рішення, обґрунтовують вибір і співпрацюють з зацікавленими сторонами. Це вимагає точності в англійській мові, рухаючись за межі простих визначень, щоб сформулювати * чому * за архітектурними рішеннями. Розглянемо повідомлення Slack під час перегляду коду: «Я пропоную використовувати векторні магазини для цього конкретного виклику інструменту, тому що це дозволяє нам підтримувати контекст у багатьох поворотах — по суті, будуючи постійну «нитку» розуміння з базою знань. Це зменшує необхідність повторення запитів і покращує якість відповідей, відповідно до загальної стратегії помічника. » Зауважте навмисне використання таких термінів, як « постійна ниточка » і « відповідність стратегії » — це фрази, які ви чули б у дискусіях щодо напрямку архітектури.

Ключовим є перехід від чисто технічного словника до такого, що демонструє розуміння ширших системних цілей. Описуючи концепцію « запусків », не достатньо сказати, що « запуск є одиницю обчислень ». Замість цього, слід намагатися сказати: « Ми структуруємо взаємодію з нашими помічниками навколо « запусків » — дискретних одиниць обробки, оптимізованих для ефективного керування контекстом і потокових відповідей. Цей модульний підхід дозволяє нам ефективно масштабувати ресурси і більш точно управляти залежностями. “Крім того, концепція викликів інструментів потребує ретельного оформлення: “Асистент використовує «виклики інструментів» - контролювані запити до зовнішніх служб - для динамічного збагачення своїх відповідей даними в реальному часі і виконання певних дій. Подумайте про це як про можливість асистента «запитати» інформацію, а не завжди покладатися на попередньо запрограммовані знання»

Іншою часто неправильно розуміною областю є потокові відповіді. Це не просто «надіслати дані шматками»; замість цього, ви повинні передати: «Потокові відповіді є фундаментальними для дизайну помічника, що дозволяє майже миттєві оновлення і більш природній поток розмови. Це значно покращує сприйняту затримку і дозволяє багатші взаємодії — мова йде про представлення інформації поступово, а не очікування повної відповіді. Пам’ ятайте, чіткість є найважливішою; уникаючи жаргону, де це можливо, і надаючи контекст завжди зміцнює ваше спілкування.

# Example: Using the OpenAI Assistants API to query a vector store
import openai
import os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

assistant = openai.Assistants.create(
  name="MyAssistant",
  model="gpt-4",
  tools=[
    {
      "type": "code_interpreter",
      "function": "interpret_python_code",
    },
  ],
  context={"objective": "Solve the following math problem."},
)

response = assistant.run(
    input="What is 2 + 2?"
)

print(response)

Нарешті, не бійтеся використовувати більш описову мову при поясненні складних взаємодій. Замість того, щоб просто сказати « помічник використовує гілку », спробуйте сказати: « помічник підтримує « гілку », яка представляє поточну розмову і накопичує відповідну інформацію, щоб надати все більш точні і контекстно- залежні відповіді. » Цей нюансований підхід демонструє глибше розуміння і полегшує ефективне спілкування з колегами, що в кінцевому підсумку призводить до кращого співробітництва і більш надійних проектів помічників.