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Assistant API的原理及应用


🧠 什么是 Assistants API?

📅 **发布日期:**2023年11月6日,OpenAI在开发者大会上发布了 Assistants API —— 一款面向开发者的工具,用于在应用中构建 AI 助手。

✅ 它可以做什么?

Assistants API 允许开发者构建智能助手,这些助手可通过:

  • instructions(指令):设定助手行为;
  • models(模型):指定使用的 GPT 模型;
  • tools(工具):调用代码解释器、知识库检索等功能;
  • knowledge(知识):接入外部知识库提升回答能力。

🔧 当前支持的工具类型:

工具名中文含义功能简介
Code Interpreter代码解释器运行代码、执行计算任务
Retrieval检索与知识库集成,支持 RAG
Function Calling函数调用调用自定义 API 或业务逻辑

🤝 Assistants API vs GPTs 的区别与联系

对比维度Assistants APIGPTs
创建方式编写代码集成无代码配置(ChatGPT界面)
部署位置集成进自定义产品中使用 ChatGPT Web
UI 体验需开发者自定义 UIChatGPT 原生 UI
分享功能无内置内置分享 GPTs

共同点:

  • 都基于 OpenAI 的 GPT 技术;
  • 都支持指令、知识库等定制化;
  • 都用于提供个性化智能助手体验。

⚙️ Assistant API 的原理与核心流程

🌟 Assistants API 核心概念图解:

概念名含义说明
Assistant定义好的 AI 助手,绑定模型、指令、工具等
Thread用户与助手的对话历史上下文
Message单条对话信息,可以是文字、图片等
Run发起一次助手任务执行
Run Step助手执行任务的详细过程(是否调用工具等)

💡 整体执行流程如下:

  1. 创建 Assistant:设置指令、选择模型,绑定工具和文件;
  2. 创建 Thread:创建对话线程;
  3. 添加 Message:将用户问题添加进线程;
  4. 执行 Run:触发一次对话逻辑,模型生成回答;
  5. 读取结果:助手将在 Thread 中附加响应。

⚠️ 当前为 beta 阶段,部分功能可能不稳定或在持续迭代中。


🛠️ 实践项目:构建一个“水果收银助手”

✨ 项目背景

使用 MiniMax 开放平台 模拟 OpenAI Assistants API,实现一个能帮我们计算水果利润的助手。

📂 文件准备:我们先创建 fruit_price.txt,内容如下:

香蕉:成本2元/斤,售价3元/斤  
橘子:成本1.5元/斤,售价2.5元/斤  
苹果:成本3元/斤,售价3.5元/斤  
芒果:成本5元/斤,售价6元/斤  
葡萄:成本2元/斤,售价4元/斤

✅ 实现流程详解


📦 3.1 导入工具包

import requests    # 用于发送 HTTP 请求
import json        # JSON 数据处理
import time, os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv  # 读取 .env 文件中的环境变量

⚙️ 3.2 配置环境变量

_ = load_dotenv(find_dotenv())
GroupId = os.environ['GroupId']
API_KEY = os.environ['API_KEY']headers = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}','Content-Type': 'application/json'
}headers_retrieval = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}','authority': 'api.minimax.chat',
}

📤 3.3 上传文件

def create_file():url = f"https://api.minimax.chat/v1/files/upload?GroupId={GroupId}"files = {'file': open('./fruit_price.txt', 'rb')}data = {'purpose': 'assistants'}response = requests.post(url, headers=headers_retrieval, data=data, files=files)return response.json()

🤖 3.4 创建助手(Assistant)

def create_assistant(file_id):url = f"https://api.minimax.chat/v1/assistants/create?GroupId={GroupId}"payload = json.dumps({"model": "abab5.5-chat","name": "水果店财务助手","description": "用于统计营业额和利润","instructions": "根据水果销量、成本和售价计算利润","file_ids": [str(file_id)],"tools": [{"type": "retrieval"}]})response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)return response.json()

📌 常用模型版本:abab5.5-chat, abab6.5-chat, abab6.5s-chat, 支持多种工具组合。


🧵 3.5 创建线程

def create_thread():url = f"https://api.minimax.chat/v1/threads/create?GroupId={GroupId}"response = requests.post(url, headers=headers)return response.json()

💬 3.6 添加消息到线程

def add_message_to_thread(thread_id):url = f"https://api.minimax.chat/v1/threads/messages/add?GroupId={GroupId}"payload = json.dumps({"thread_id": thread_id,"role": "user","content": "我卖了2斤葡萄,3斤半的香蕉,2斤苹果,计算下总成本和总收入,给出具体的计算过程"})response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)return response.json()

▶️ 3.7 运行助手

def run_thread_with_assistant(thread_id, assistant_id):time.sleep(200)  # 等待 Assistant 向量化文件完成url = f"https://api.minimax.chat/v1/threads/run/create?GroupId={GroupId}"payload = json.dumps({"thread_id": thread_id,"assistant_id": assistant_id})response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)return response.json()

🔄 3.8 查看运行状态

def check_thread_run_status(thread_id, run_id):url = f"https://api.minimax.chat/v1/threads/run/retrieve?GroupId={GroupId}"payload = json.dumps({"thread_id": str(thread_id),"run_id": str(run_id)})completed = Falsewhile not completed:response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)if response.status_code == 200:status = response.json().get('status', '')print(f"Status: {status}")if status == 'completed':completed = Trueelse:time.sleep(2)else:print(f"Error: {response.status_code}")breakreturn completed

📥 3.9 获取助手回复

def get_thread_messages(thread_id):url = f"https://api.minimax.chat/v1/threads/messages/list?GroupId={GroupId}"payload = json.dumps({"thread_id": thread_id})response = requests.get(url, headers=headers, data=payload)return response.json()

✅ 总结

通过 MiniMax 平台模拟使用 OpenAI 的 Assistants API,可以体验构建专属 AI 助手的流程,特别适合教学、企业内训与原型系统开发。下一步可以加入函数调用、外部 API 接入等扩展功能,增强助手的实用性与智能度。

http://www.lryc.cn/news/580217.html

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