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 API | GPTs |
---|---|---|
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 UI | ChatGPT 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:
- 创建 Assistant:设置指令、选择模型,绑定工具和文件;
- 创建 Thread:创建对话线程;
- 添加 Message:将用户问题添加进线程;
- 执行 Run:触发一次对话逻辑,模型生成回答;
- 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。