Introdução aos assistentes Azure OpenAI (versão prévia) (clássico)

Aplica-se somente a:Portal do Foundry (clássico). Este artigo não está disponível para o novo portal do Foundry. Saiba mais sobre o novo portal.

Azure Assistentes openai (versão prévia) permite que você crie assistentes de IA adaptados às suas necessidades por meio de instruções personalizadas e aumentadas por ferramentas avançadas, como interpretador de código e funções personalizadas. Neste artigo, fornecemos um passo a passo detalhado de introdução à API de Assistentes.

Suporte a assistentes

Suporte a região, modelo e API

A página de modelos contém as informações mais up-to-date em regiões/modelos em que os Assistentes têm suporte no momento. Os assistentes podem ser usados na versão 2024-02-15-preview e posterior da API de inferência do Azure OpenAI Preview. Uma lista completa das versões de API anteriores pode ser encontrada em GitHub.

Tipos de arquivo com suporte

Ferramentas

Um assistente individual pode acessar até 128 ferramentas, incluindo interpretador de código e pesquisa de arquivos, mas você também pode definir suas próprias ferramentas personalizadas por meio de funções.

Arquivos

Os arquivos podem ser carregados por meio do Studio ou programaticamente. O file_ids parâmetro é necessário para fornecer ferramentas como code_interpreter acesso a arquivos. Ao usar o endpoint de upload de arquivo, é necessário que o purpose esteja definido para assistants ser utilizado com a API de Assistentes.

Componentes de assistentes

Configurando seu primeiro Assistente

Criar um assistente

Para este exemplo, criaremos um assistente que grava código para gerar visualizações usando os recursos da code_interpreter ferramenta. Os exemplos a seguir devem ser executados sequencialmente em um ambiente como Jupyter Notebooks.

import os
import json
from openai import AzureOpenAI
    
client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
    api_version="2024-08-01-preview",
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
    )

# Create an assistant
assistant = client.beta.assistants.create(
    name="Data Visualization",
    instructions=f"You are a helpful AI assistant who makes interesting visualizations based on data." 
    f"You have access to a sandboxed environment for writing and testing code."
    f"When you are asked to create a visualization you should follow these steps:"
    f"1. Write the code."
    f"2. Anytime you write new code display a preview of the code to show your work."
    f"3. Run the code to confirm that it runs."
    f"4. If the code is successful display the visualization."
    f"5. If the code is unsuccessful display the error message and try to revise the code and rerun going through the steps from above again.",
    tools=[{"type": "code_interpreter"}],
    model="gpt-4-1106-preview" #You must replace this value with the deployment name for your model.
)

Há alguns detalhes que você deve observar na configuração acima:

• Habilitamos esse assistente para acessar o interpretador de código com a linha tools=[{"type": "code_interpreter"}],. Isso fornece ao modelo acesso a um ambiente Python isolado para executar código e ajudar a formular respostas para perguntas de usuários.
• Nas instruções, lembramos o modelo de que ele pode executar o código. Às vezes, o modelo precisa de ajuda para guiá-lo para a ferramenta certa para resolver uma determinada consulta. Se você souber que deseja usar uma biblioteca específica para gerar uma determinada resposta que você sabe que faz parte do interpretador de código, pode ajudar a fornecer orientação dizendo algo como "Usar Matplotlib para fazer x".
• Como isso é Azure OpenAI, o valor inserido para model= deve corresponder ao nome da implantação.

Em seguida, vamos imprimir o conteúdo do assistente que acabamos de criar para confirmar que a criação foi bem-sucedida:

print(assistant.model_dump_json(indent=2))

{
  "id": "asst_7AZSrv5I3XzjUqWS40X5UgRr",
  "created_at": 1705972454,
  "description": null,
  "file_ids": [],
  "instructions": "You are a helpful AI assistant who makes interesting visualizations based on data.You have access to a sandboxed environment for writing and testing code.When you are asked to create a visualization you should follow these steps:1. Write the code.2. Anytime you write new code display a preview of the code to show your work.3. Run the code to confirm that it runs.4. If the code is successful display the visualization.5. If the code is unsuccessful display the error message and try to revise the code and rerun going through the steps from above again.",
  "metadata": {},
  "model": "gpt-4-1106-preview",
  "name": "Data Visualization",
  "object": "assistant",
  "tools": [
    {
      "type": "code_interpreter"
    }
  ]
}

Criar um thread

Agora vamos criar um thread.

# Create a thread
thread = client.beta.threads.create()
print(thread)

Thread(id='thread_6bunpoBRZwNhovwzYo7fhNVd', created_at=1705972465, metadata={}, object='thread')

Um thread é essencialmente o registro da sessão de conversa entre o assistente e o usuário. É semelhante à matriz/lista de mensagens em uma chamada de API de conclusão de chat típica. Uma das principais diferenças é que, diferentemente de um array de mensagens de conclusão de chat, você não precisa acompanhar os tokens em cada chamada para garantir que permaneça abaixo do comprimento de contexto do modelo. Threads ocultam os detalhes de gerenciamento e comprimem o histórico dos threads sempre que necessário para que a conversa possa continuar. A capacidade dos threads de realizar isso em conversas maiores é aprimorada quando usados os modelos mais recentes, com tamanhos de contexto maiores e suporte para os recursos mais recentes.

Em seguida, crie a primeira pergunta do usuário a ser adicionada ao thread.

# Add a user question to the thread
message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="Create a visualization of a sinewave"
)

Listar mensagens de thread

thread_messages = client.beta.threads.messages.list(thread.id)
print(thread_messages.model_dump_json(indent=2))

{
  "data": [
    {
      "id": "msg_JnkmWPo805Ft8NQ0gZF6vA2W",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Create a visualization of a sinewave"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705972476,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_6bunpoBRZwNhovwzYo7fhNVd"
    }
  ],
  "object": "list",
  "first_id": "msg_JnkmWPo805Ft8NQ0gZF6vA2W",
  "last_id": "msg_JnkmWPo805Ft8NQ0gZF6vA2W",
  "has_more": false
}

Executar thread

run = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread.id,
  assistant_id=assistant.id,
  #instructions="New instructions" #You can optionally provide new instructions but these will override the default instructions
)

Também poderíamos passar um instructions parâmetro aqui, mas isso substituiria as instruções existentes que já fornecemos para o assistente.

Recuperar o status do thread

# Retrieve the status of the run
run = client.beta.threads.runs.retrieve(
  thread_id=thread.id,
  run_id=run.id
)

status = run.status
print(status)

completed

Dependendo da complexidade da consulta executada, o thread pode levar mais tempo para ser executado. Nesse caso, você pode criar um loop para monitorar o status de execução do thread com código como o exemplo abaixo:

import time
from IPython.display import clear_output

start_time = time.time()

status = run.status

while status not in ["completed", "cancelled", "expired", "failed"]:
    time.sleep(5)
    run = client.beta.threads.runs.retrieve(thread_id=thread.id,run_id=run.id)
    print("Elapsed time: {} minutes {} seconds".format(int((time.time() - start_time) // 60), int((time.time() - start_time) % 60)))
    status = run.status
    print(f'Status: {status}')
    clear_output(wait=True)

messages = client.beta.threads.messages.list(
  thread_id=thread.id
) 

print(f'Status: {status}')
print("Elapsed time: {} minutes {} seconds".format(int((time.time() - start_time) // 60), int((time.time() - start_time) % 60)))
print(messages.model_dump_json(indent=2))

Quando uma execução está em in_progress ou em outros estados não terminais, a thread está bloqueada. Quando um thread está bloqueado, novas mensagens não podem ser adicionadas e novas execuções não podem ser criadas.

Listar mensagens de thread após a execução

Depois que o status de execução indicar a conclusão bem-sucedida, você poderá listar o conteúdo do thread novamente para recuperar a resposta do modelo e de qualquer ferramenta:

messages = client.beta.threads.messages.list(
  thread_id=thread.id
)

print(messages.model_dump_json(indent=2))

{
  "data": [
    {
      "id": "msg_M5pz73YFsJPNBbWvtVs5ZY3U",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Is there anything else you would like to visualize or any additional features you'd like to add to the sine wave plot?"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705967782,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_AGQHJrrfV3eM0eI9T3arKgYY",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_oJbUanImBRpRran5HSa4Duy4",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "image_file": {
            "file_id": "assistant-1YGVTvNzc2JXajI5JU9F0HMD"
          },
          "type": "image_file"
        },
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Here is the visualization of a sine wave: \n\nThe wave is plotted using values from 0 to \\( 4\\pi \\) on the x-axis, and the corresponding sine values on the y-axis. I've also added grid lines for easier reading of the plot."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705967044,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_8PsweDFn6gftUd91H87K0Yts",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_Pu3eHjM10XIBkwqh7IhnKKdG",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Create a visualization of a sinewave"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705966634,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    }
  ],
  "object": "list",
  "first_id": "msg_M5pz73YFsJPNBbWvtVs5ZY3U",
  "last_id": "msg_Pu3eHjM10XIBkwqh7IhnKKdG",
  "has_more": false
}

Recuperar ID do arquivo

Solicitamos que o modelo gerasse uma imagem de uma onda de seno. Para baixar a imagem, primeiro precisamos recuperar a ID do arquivo de imagens.

data = json.loads(messages.model_dump_json(indent=2))  # Load JSON data into a Python object
image_file_id = data['data'][0]['content'][0]['image_file']['file_id']

print(image_file_id)  # Outputs: assistant-1YGVTvNzc2JXajI5JU9F0HMD

Baixar imagem

content = client.files.content(image_file_id)

image= content.write_to_file("sinewave.png")

Abra a imagem localmente depois que ela for baixada:

from PIL import Image

# Display the image in the default image viewer
image = Image.open("sinewave.png")
image.show()

Fazer uma pergunta de acompanhamento no thread

Como o assistente não seguiu nossas instruções e incluiu o código que foi executado na parte de texto de sua resposta, vamos pedir explicitamente essas informações.

# Add a new user question to the thread
message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="Show me the code you used to generate the sinewave"
)

Novamente, precisaremos executar e recuperar o status do thread:

run = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread.id,
  assistant_id=assistant.id,
  #instructions="New instructions" #You can optionally provide new instructions  but these will override the default instructions
)

# Retrieve the status of the run
run = client.beta.threads.runs.retrieve(
  thread_id=thread.id,
  run_id=run.id
)

status = run.status
print(status)

completed

Assim que o status da execução for alterado para 'concluído', listaremos as mensagens no thread novamente, que agora deverão incluir a resposta à nossa pergunta mais recente.

messages = client.beta.threads.messages.list(
  thread_id=thread.id
)

print(messages.model_dump_json(indent=2))

{
  "data": [
    {
      "id": "msg_oaF1PUeozAvj3KrNnbKSy4LQ",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Certainly, here is the code I used to generate the sine wave visualization:\n\n```python\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Generating data for the sinewave\nx = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)  # Generate values from 0 to 4*pi\ny = np.sin(x)  # Compute the sine of these values\n\n# Plotting the sine wave\nplt.plot(x, y)\nplt.title('Sine Wave')\nplt.xlabel('x')\nplt.ylabel('sin(x)')\nplt.grid(True)\nplt.show()\n```\n\nThis code snippet uses `numpy` to generate an array of x values and then computes the sine for each x value. It then uses `matplotlib` to plot these values and display the resulting graph."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705969710,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_oDS3fH7NorCUVwROTZejKcZN",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_moYE3aNwFYuRq2aXpxpt2Wb0",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Show me the code you used to generate the sinewave"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705969678,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_M5pz73YFsJPNBbWvtVs5ZY3U",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Is there anything else you would like to visualize or any additional features you'd like to add to the sine wave plot?"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705967782,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_AGQHJrrfV3eM0eI9T3arKgYY",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_oJbUanImBRpRran5HSa4Duy4",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "image_file": {
            "file_id": "assistant-1YGVTvNzc2JXajI5JU9F0HMD"
          },
          "type": "image_file"
        },
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Here is the visualization of a sine wave: \n\nThe wave is plotted using values from 0 to \\( 4\\pi \\) on the x-axis, and the corresponding sine values on the y-axis. I've also added grid lines for easier reading of the plot."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705967044,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_8PsweDFn6gftUd91H87K0Yts",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_Pu3eHjM10XIBkwqh7IhnKKdG",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Create a visualization of a sinewave"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705966634,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    }
  ],
  "object": "list",
  "first_id": "msg_oaF1PUeozAvj3KrNnbKSy4LQ",
  "last_id": "msg_Pu3eHjM10XIBkwqh7IhnKKdG",
  "has_more": false
}

Para extrair apenas a resposta à nossa pergunta mais recente:

data = json.loads(messages.model_dump_json(indent=2))
code = data['data'][0]['content'][0]['text']['value']
print(code)

Certamente, aqui está o código que usei para gerar a visualização de onda de seno:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generating data for the sinewave
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)  # Generate values from 0 to 4*pi
y = np.sin(x)  # Compute the sine of these values

# Plotting the sine wave
plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.grid(True)
plt.show()

Modo escuro

Vamos adicionar uma última pergunta ao thread para ver se o interpretador de código pode trocar o gráfico pelo modo escuro para nós.

# Add a user question to the thread
message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="I prefer visualizations in darkmode can you change the colors to make a darkmode version of this visualization."
)

# Run the thread
run = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread.id,
  assistant_id=assistant.id,
)

# Retrieve the status of the run
run = client.beta.threads.runs.retrieve(
  thread_id=thread.id,
  run_id=run.id
)

status = run.status
print(status)

completed

messages = client.beta.threads.messages.list(
  thread_id=thread.id
)

print(messages.model_dump_json(indent=2))

{
  "data": [
    {
      "id": "msg_KKzOHCArWGvGpuPo0pVZTHgV",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "You're viewing the dark mode version of the sine wave visualization in the image above. The plot is set against a dark background with a cyan colored sine wave for better contrast and visibility. If there's anything else you'd like to adjust or any other assistance you need, feel free to let me know!"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705971199,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_izZFyTVB1AlFM1VVMItggRn4",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_30pXFVYNgP38qNEMS4Zbozfk",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "I prefer visualizations in darkmode can you change the colors to make a darkmode version of this visualization."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705971194,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_3j31M0PaJLqO612HLKVsRhlw",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "image_file": {
            "file_id": "assistant-kfqzMAKN1KivQXaEJuU0u9YS"
          },
          "type": "image_file"
        },
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Here is the dark mode version of the sine wave visualization. I've used the 'dark_background' style in Matplotlib and chosen a cyan color for the plot line to ensure it stands out against the dark background."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705971123,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_B91erEPWro4bZIfryQeIDDlx",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_FgDZhBvvM1CLTTFXwgeJLdua",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "I prefer visualizations in darkmode can you change the colors to make a darkmode version of this visualization."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705971052,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_oaF1PUeozAvj3KrNnbKSy4LQ",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Certainly, here is the code I used to generate the sine wave visualization:\n\n```python\nimport numpy as np\nimport matplotlib.pyplot as plt\n\n# Generating data for the sinewave\nx = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)  # Generate values from 0 to 4*pi\ny = np.sin(x)  # Compute the sine of these values\n\n# Plotting the sine wave\nplt.plot(x, y)\nplt.title('Sine Wave')\nplt.xlabel('x')\nplt.ylabel('sin(x)')\nplt.grid(True)\nplt.show()\n```\n\nThis code snippet uses `numpy` to generate an array of x values and then computes the sine for each x value. It then uses `matplotlib` to plot these values and display the resulting graph."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705969710,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_oDS3fH7NorCUVwROTZejKcZN",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_moYE3aNwFYuRq2aXpxpt2Wb0",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Show me the code you used to generate the sinewave"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705969678,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_M5pz73YFsJPNBbWvtVs5ZY3U",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Is there anything else you would like to visualize or any additional features you'd like to add to the sine wave plot?"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705967782,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_AGQHJrrfV3eM0eI9T3arKgYY",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_oJbUanImBRpRran5HSa4Duy4",
      "assistant_id": "asst_eHwhP4Xnad0bZdJrjHO2hfB4",
      "content": [
        {
          "image_file": {
            "file_id": "assistant-1YGVTvNzc2JXajI5JU9F0HMD"
          },
          "type": "image_file"
        },
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Here is the visualization of a sine wave: \n\nThe wave is plotted using values from 0 to \\( 4\\pi \\) on the x-axis, and the corresponding sine values on the y-axis. I've also added grid lines for easier reading of the plot."
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705967044,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_8PsweDFn6gftUd91H87K0Yts",
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    },
    {
      "id": "msg_Pu3eHjM10XIBkwqh7IhnKKdG",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "Create a visualization of a sinewave"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1705966634,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_ow1Yv29ptyVtv7ixbiKZRrHd"
    }
  ],
  "object": "list",
  "first_id": "msg_KKzOHCArWGvGpuPo0pVZTHgV",
  "last_id": "msg_Pu3eHjM10XIBkwqh7IhnKKdG",
  "has_more": false
}

Extraia a nova ID do arquivo de imagem e baixe e exiba a imagem:

data = json.loads(messages.model_dump_json(indent=2))  # Load JSON data into a Python object
image_file_id = data['data'][0]['content'][0]['image_file']['file_id'] # index numbers can vary if you have had a different conversation over the course of the thread.

print(image_file_id)

content = client.files.content(image_file_id)
image= content.write_to_file("dark_sine.png")

# Display the image in the default image viewer
image = Image.open("dark_sine.png")
image.show()

Referência adicional

Executar definições de status

Anotações de mensagens

As anotações de mensagem do assistente são diferentes das anotações de filtragem de conteúdo que estão presentes nas respostas da API de conclusão e de conclusão do chat. As anotações do assistente podem ocorrer dentro da matriz de conteúdo do objeto. As anotações fornecem informações sobre como você deve anotar o texto nas respostas ao usuário.

Quando as anotações estiverem presentes na matriz de conteúdo de mensagem, você verá subcadeias de caracteres geradas por modelo ilegíveis no texto que você precisa substituir pelas anotações corretas. Essas cadeias de caracteres podem ser semelhantes 【13†source】 ou sandbox:/mnt/data/file.csv. Aqui está um snippet de código Python do OpenAI que substitui essas cadeias de caracteres pelas informações presentes nas anotações.

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")
    )

# Retrieve the message object
message = client.beta.threads.messages.retrieve(
  thread_id="...",
  message_id="..."
)

# Extract the message content
message_content = message.content[0].text
annotations = message_content.annotations
citations = []

# Iterate over the annotations and add footnotes
for index, annotation in enumerate(annotations):
    # Replace the text with a footnote
    message_content.value = message_content.value.replace(annotation.text, f' [{index}]')

    # Gather citations based on annotation attributes
    if (file_citation := getattr(annotation, 'file_citation', None)):
        cited_file = client.files.retrieve(file_citation.file_id)
        citations.append(f'[{index}] {file_citation.quote} from {cited_file.filename}')
    elif (file_path := getattr(annotation, 'file_path', None)):
        cited_file = client.files.retrieve(file_path.file_id)
        citations.append(f'[{index}] Click <here> to download {cited_file.filename}')
        # Note: File download functionality not implemented above for brevity

# Add footnotes to the end of the message before displaying to user
message_content.value += '\n' + '\n'.join(citations)

Consulte também

• Saiba mais sobre assistentes e interpretador de código
• Saiba mais sobre assistentes e chamadas de função
• Exemplos de API do Azure OpenAI Assistants