¿Qué son las herramientas?

Los modelos de Microsoft Foundry incluyen modelos que son capaces de usar herramientas para buscar información o realizar tareas. Puede usar la compatibilidad con herramientas en los modelos especificando qué herramientas desea que use el modelo en las solicitudes enviadas a través de la API de respuestas de OpenAI.

Al desarrollar una aplicación de inteligencia artificial generativa mediante Microsoft Foundry, puede buscar modelos foundry para ver un modelo con funcionalidades de llamada de herramientas e implementarla. A continuación, puede desarrollar aplicaciones cliente que usen la API de respuestas de OpenAI para enviar mensajes al modelo implementado, especificando las herramientas que el modelo puede usar.

Algunas de las herramientas más usadas están disponibles en la API de respuestas , entre las que se incluyen:

• code_interpreter: entorno de Python en el que el modelo puede generar y ejecutar código.
• web_search: herramienta que permite al modelo encontrar información general en Internet, lo que le permite basar las respuestas en datos más actuales de los que se entrenó.
• file_search: herramienta que permite al modelo buscar archivos específicos que se cargan en un índice de búsqueda vectorial dedicado, lo que le permite establecer respuestas en un conocimiento específico.
• function: una herramienta que permite al modelo llamar a funciones personalizadas en el código de la aplicación.

Exploraremos estas herramientas en este módulo.

Especificación de herramientas en la API de respuestas

Puede especificar una o varias herramientas en una llamada al responses.create() método al generar una respuesta a partir de un modelo. El siguiente ejemplo de pseudocódigo de Python indica dónde se especifica la lista de herramientas invocables:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url={openai_endpoint},
    api_key={auth_key_or_token}
)

response = client.responses.create(
    model={model_deployment},
    instructions="You are a helpful AI assistant.",
    input="Find me some information about vintage computers.",
    # Specify available tools as a JSON list
    tools=[
        { 
            # A tool definition
            "type": "{tool_type}",
            "{tool-specific-setting}": "{value}",
                ...
        },
        { 
            # Another tool definition
            "type": "{another_tool_type}",
            "{tool-specific-setting}": "{value}",
                ...
        }
    ]
)
print(response.output_text)