AI大模型学习之白话笔记（三） -- Assistants API入门

经过上面两篇文章的学习，恭喜你开始进入了人工智能的世界！在这篇文章中，你将跟我一起学习如何使用Assistants API快速构建一个针对特定领域的人工智能助手。

我们从基础开始，一步步带你用Assistants API完成一个应用的整个过程。

什么是Assistants API？

Assistants API是一种接口，它允许开发者通过少量的代码来创建和定制个性化的AI助手。你可以使用它来处理文本、图片和语音数据，使其能在特定场景下更加智能地与用户交互。

我们可以通过OpenAI官网提供的Playground来测试Assistants AP功能，快速搭建专属于我们自己的AI大模型应用。

官方的文档，在登录OpenAI官网可以看到：platform.openai.com/docs/assist…

为什么使用Assistants API？

快速部署：你无需从头开始构建复杂的模型。
高度定制：可以根据你的业务需求调整助手的能力。
易于集成：简单的API调用可以整合到已有的系统中。讲人话，就是Assistants API够全、够快、够简单。

Assistants API的基本结构

为了使用Assistants API，你会需要理解如何发送请求和接收响应。一个API调用通常由以下几个部分组成：

Endpoint（端点）：API服务的网络地址。
Headers（头信息）：包括认证信息，如API密钥。
Data/Payload（数据/负载）：你想发送给API的信息。

助手Playground

Playground是探索Assistants API功能并学习如何构建自己的助手的绝佳方式，而无需编写任何代码。

使用Assistants API搭建专属的AI助手

开始之前

在开始前，你需要确保满足以下条件：

拥有基本的Python编程知识。
有一个有效的API密钥，可以从相应的服务提供商如OpenAI获得。

步骤1：了解你的场景

确定你想要AI助手帮你完成什么工作。以在线服装店为例，你可能需要一个助手来回答有关尺码、材质、配送策略的问题。

步骤2：设置开发环境

安装Python（如果你的计算机还未安装）。在你的环境中安装openai这个库，你可以使用pip进行安装。

pip install openai

步骤3：初始化OpenAI，得到client对象

你需要在OpenAI注册账户后获取到一个API密钥，然后使用这个密钥初始化客户端对象。

import openai

# 初始化OpenAI，得到client对象
openai.api_key = '你的API密钥'

# 得到client
client = OpenAI()

步骤4：创建助手Assistant对象

我们将使用OpenAI接口中的Completion创建一个聊天助手。

assistant = client.beta.assistants.create(
    name="客服",
    instructions="你是一个服装销售，帮助用户回答尺码、材质、配送策略等问题。",
    tools=[{"type": "code_interpreter"}],
    model="gpt-4-turbo-preview"
)

步骤5：创建Thread

这里的Thread不能简单的翻译为线程，助手与用户之间的对话，对话的每一环Thread被视为一次会话或交谈的一部分，如“问一个问题，获得答案”。

thread = client.beta.threads.create()

步骤6：向Thread添加消息

向会话添加一个消息，也就是我们要提问的内容。

message = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="我通常穿M号，你们的这件衣服尺码是偏大还是偏小?"
)

步骤7：创建run，运行助手

运行上述代码块，你应该会得到AI助手对于“这件衣服尺码是偏大还是偏小？”这一问题的回答。

步骤8：检查Run的状态

默认情况下，Run进入queued状态。您可以定期轮训检索Run以检查其是否已切换到completed状态。

步骤9：进一步定制

你可以根据环境进一步定制助手的行为，比如更改问题类型、调整回答风格等。我们可以定义调用外部方法来实现，比如你想知道明天外出穿多少衣服合适，用不用带伞，这就需要调用外部天气的API获取天气数据，以便OpenAI来推理。

后续步骤和最佳实践

数据的隐私和安全：确保你遵守数据保护规定，保护用户数据的隐私。
持续改进：定期评估AI助手的回答质量，并根据用户反馈进行调整。

通过上述步骤，即使是初学者也可以快速搭建起一个领域专属的AI助手。希望这篇入门指南能帮助你踏出构建智能助手的第一步。

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三、AI大模型经典PDF籍

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍