OpenAI Assistants API ट्यूटोरियल

OpenAI Dev Day कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण पड़ाव रहा, जहाँ GPTs, GPTs App Store, GPT-4 Turbo और अभिनव Assistants API सहित कई क्रांतिकारी AI सेवाएँ पेश की गईं।

यह API डेवलपर्स को उन्नत AI टूल्स प्रदान करती है, जिनकी मदद से वे विभिन्न कार्यों को संभालने में निपुण कस्टम AI असिस्टेंट बना सकते हैं।

इस ट्यूटोरियल में, हम Assistants की दुनिया में उतरेंगे—उनकी क्षमताओं, विभिन्न उद्योगों में व्यावहारिक उपयोग, और Python का उपयोग करके उन्हें लागू करने की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका पर विस्तृत नज़र डालेंगे। हमारे साथ जुड़ें और अपना निजी AI असिस्टेंट बनाने की बारीकियाँ समझें।

Assistants API का एक अवलोकन

इस लेख के लिखे जाने के समय, Assistants API बीटा में है, और OpenAI की डेवलपर टीम सक्रिय रूप से और सुविधाएँ जोड़ने पर काम कर रही है। उससे पहले, आइए देखें कि वर्तमान संस्करण क्या पेश करता है!

यह अनुभाग बताता है कि Assistants कैसे काम करते हैं और उनके अंतर्निहित घटकों के बीच पारस्परिक क्रिया कैसी होती है।

Assistants API कैसे काम करती है?

Assistants के दो मुख्य आधार OpenAI के मॉडल और टूल्स हैं।

• यहाँ विविध मॉडल उपलब्ध हैं, जिनमें शामिल हैं पर सीमित नहीं: GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5, GPT-3, DALL-E, TTS, Whisper, Embeddings, Moderation। Assistants इन मॉडलों का उपयोग किसी विशेष बुद्धिमान कार्य को पूरा करने के लिए करते हैं।

• वहीं, टूल्स Assistants को OpenAI के होस्टेड टूल्स जैसे Code interpreter और Knowledge Retrieval तक पहुँच देते हैं। यह उपयोगकर्ताओं को Function Calling फीचर का उपयोग करके अपने स्वयं के टूल बनाने की भी अनुमति देता है।

Assistants कैसे काम करते हैं

अब, आइए एक Assistant को लागू करने में शामिल पाँच मुख्य चरणों का अन्वेषण करें।

• एक Assistant बनाएँ और उसका वर्णन करें: एक Assistant, मॉडल, दिशानिर्देश और विभिन्न टूल्स का उपयोग करके बनाया गया एक विशेष AI होता है।
• एक Thread प्रारंभ करें: एक थ्रेड उपयोगकर्ता-द्वारा शुरू की गई वार्तालाप श्रृंखला का प्रतिनिधित्व करता है, जहाँ संदेश जोड़कर संवाद बनता है।
• संदेश जोड़ें: संदेशों में उपयोगकर्ता के पाठ्य इनपुट होते हैं और इनमें टेक्स्ट, फाइलें और चित्र शामिल हो सकते हैं।
• Assistant को ट्रिगर करें: Assistant थ्रेड का विश्लेषण करने, आवश्यकता के अनुसार विशिष्ट टूल्स का उपयोग करने और उपयुक्त उत्तर देने के लिए सक्रिय होता है।

Assistants API के उद्योग-आधारित उपयोग

Assistant API का उपयोग बिज़नेस प्रक्रियाओं में AI को शामिल करने का शक्तिशाली तरीका हो सकता है, जिससे दक्षता बढ़ती है, उबाऊ कार्य स्वचालित होते हैं, और उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के लिए तेज़ व अधिक सटीक उत्तर मिलते हैं।

नीचे Assistant API के पाँच प्रभावशाली उद्योग-उपयोग दिए गए हैं।

डेवलपमेंट सपोर्ट

Assistant ऑन-डिमांड कोडिंग असिस्टेंट के रूप में काम कर सकता है। कोड इंटरप्रेटर का उपयोग करके, यह एक प्रोग्रामिंग भाषा से दूसरी में कोड स्निपेट अनुवाद कर सकता है, जिससे सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में सहायता मिलती है और नई भाषाएँ सीखना आसान होता है। यह सुविधा उन टीमों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जो अनेक भाषाओं के साथ काम करती हैं या शिक्षा के माहौल में कोडिंग सिखाने के लिए।

एंटरप्राइज़ नॉलेज मैनेजमेंट

रीट्रीवल फीचर का उपयोग संगठनों के भीतर ज्ञान प्रबंधन के लिए किया जा सकता है। आंतरिक दस्तावेज़, रिपोर्ट और मैनुअल अपलोड और प्रोसेस करके, Assistant एक केंद्रीकृत नॉलेज रिपॉज़िटरी बन जाता है। कर्मचारी विशिष्ट जानकारी के लिए Assistant से पूछ सकते हैं, जिससे दक्षता बढ़ती है और बड़े दस्तावेज़ सेट में खोजने का समय घटता है।

कस्टमर सपोर्ट ऑटोमेशन

Assistant को ग्राहक सहायता प्रणालियों में एकीकृत किया जा सकता है। फ़ंक्शन कॉलिंग का उपयोग करके, यह बाहरी APIs या डेटाबेस से जानकारी लाकर ग्राहक प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, जिससे सामान्य प्रश्नों के उत्तर स्वचालित हो जाते हैं। यह एकीकरण तेज़ और सटीक उत्तर देकर ग्राहक अनुभव बेहतर करता है और मानव सपोर्ट स्टाफ का कार्यभार घटाता है।

डेटा विश्लेषण

डेटा विश्लेषण के लिए फ़ंक्शनों का वर्णन करके, उपयोगकर्ता Assistant से जटिल डेटा हेरफेर करने और रिपोर्ट जनरेट करने का अनुरोध कर सकते हैं—यानी प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों को संरचित डेटा विश्लेषण कार्यों में बदल सकते हैं।

आईटी संचालन का स्वचालन

आईटी टीमें Assistant का उपयोग नियमित संचालन को स्वचालित करने के लिए कर सकती हैं। सामान्य आईटी कार्यों—जैसे सिस्टम डायग्नोस्टिक्स, नेटवर्क जाँच या सॉफ़्टवेयर अपडेट—से मेल खाते फ़ंक्शन परिभाषित करके, Assistant उपयोगकर्ता कमांड के जवाब में ये कार्य निष्पादित कर सकता है। यह क्षमता नियमित रखरखाव पर आईटी पेशेवरों का समय काफी कम कर सकती है, जिससे वे अधिक जटिल मुद्दों पर ध्यान दे सकें।

हैंड्स-ऑन: OpenAI Assistants API के साथ शुरुआत

OpenAI API की इस समझ के साथ, अब एक व्यावहारिक उपयोग के मामले पर आते हैं। यह अनुभाग PDF फाइलों से नॉलेज रीट्रीवल करने वाला असिस्टेंट बनाने की प्रक्रिया में मार्गदर्शन पर केंद्रित है।

पूरा एंड-टू-एंड नोटबुक DataLab पर उपलब्ध है।

नॉलेज रीट्रीवल वर्कफ़्लो

किसी भी तकनीकी इम्प्लीमेंटेशन के लिए, बेहतर होता है कि एक विज़ुअल वर्कफ़्लो दिया जाए जो विकसित हो रहे संपूर्ण एप्लिकेशन के मुख्य घटकों के बीच पारस्परिक क्रिया को दर्शाए।

यह वर्कफ़्लो फाइल अपलोड से लेकर अंतिम उत्तर जनरेट करने तक, असिस्टेंट के इम्प्लीमेंटेशन में शामिल पाँच मुख्य चरणों को रेखांकित करता है।

नॉलेज रीट्रीवल वर्कफ़्लो के पाँच मुख्य चरण

• फाइल अपलोड: प्रक्रिया उन PDF फाइलों के अपलोड से शुरू होती है जिनसे उपयोगकर्ता इंटरैक्ट करना चाहते हैं।
• Assistant निर्माण: असिस्टेंट विशेष रूप से अपलोड की गई PDF फाइलों की जानकारी को प्रोसेस और समझने के लिए डिज़ाइन किया जाता है।
• इंटरैक्शन प्रारंभ करें: यह वार्तालाप थ्रेड का शुरुआती बिंदु है, जहाँ उपयोगकर्ता इनपुट संदेश देते हैं जिन्हें असिस्टेंट प्रोसेस करेगा।
• Assistant को ट्रिगर करें: अब असिस्टेंट इनपुट संदेशों को प्रोसेस करके प्रासंगिक उत्तर जनरेट करता है।
• उत्तर आउटपुट: यह अंतिम चरण है, जहाँ असिस्टेंट उपयोगकर्ता के संदेशों के उत्तर प्रदर्शित करता है।

OpenAI KEY सेट करें

इस ट्यूटोरियल के परिणामों को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित करने के लिए आवश्यक मुख्य टूल्स हैं:

• Python: यही इस ट्यूटोरियल की मुख्य प्रोग्रामिंग भाषा होगी। एक वैकल्पिक विकल्प NodeJS है।
• OpenAI: OpenAI सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करने का पैकेज। हमारा OpenAI API in Python चीटशीट OpenAI API के उपयोग की बुनियादी बातें सीखने का संपूर्ण अवलोकन देती है।
• OS: एनवायरनमेंट वेरिएबल कॉन्फ़िगर करने के लिए ऑपरेटिंग सिस्टम पैकेज।

पहला कदम OpenAI KEY प्राप्त करना है, जो DALL-E 3 मॉडल तक पहुँचने में मदद करता है। मुख्य चरण नीचे दर्शाए गए हैं:

OpenAI KEY बनाने के चार मुख्य चरण

ऊपर दिए गए चार मुख्य चरण स्वयंस्पष्ट हैं। हालाँकि, यह आवश्यक है कि आप आधिकारिक OpenAI वेबसाइट पर ही खाता बनाएँ।

आप OpenAI API को और भी विस्तार से हमारे Beginner's Guide to The OpenAI API: Hands-On Tutorial and Best Practices से समझ सकते हैं। यह आपको OpenAI API, उसके उपयोग-केस, API के उपयोग का हैंड्स-ऑन तरीका, और अपनाने योग्य सर्वोत्तम प्रथाओं से परिचित कराता है।

असिस्टेंट बनाना शुरू करें

KEY प्राप्त करने के बाद, सुनिश्चित करें कि आप इसे किसी के साथ साझा न करें। यह निजी रहना चाहिए। इसके बाद, नीचे दिए अनुसार इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल में सेट करें ताकि आप इसके साथ काम कर सकें:

import os
OPENAI_API_KEY= "<YOUR PRIVATE KEY>"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

फाइल अपलोड

नीचे दिया गया हेल्पर फ़ंक्शन “create” फ़ंक्शन का उपयोग करता है ताकि उपयोगकर्ता जिन फाइलों से इंटरैक्ट करना चाहते हैं, वे अपने OpenAI खाते में स्वचालित रूप से अपलोड हो जाएँ।

“create” फ़ंक्शन के दो मुख्य पैरामीटर हैं:

• अपलोड की जाने वाली फाइल का पथ
• उस फाइल का उपयोग-उद्देश्य, जो इस मामले में “assistants” है

def upload_file(file_path):
    
	# Upload a file with an "assistants" purpose
	file_to_upload = client.files.create(
  	file=open(file_path, "rb"),
  	purpose='assistants'
	)
     return file_to_upload

अंततः इस हेल्पर फ़ंक्शन का उपयोग data फ़ोल्डर में मौजूद ट्रांसफ़ॉर्मर्स पेपर को अपलोड करने हेतु अपलोड प्रक्रिया को ट्रिगर करने में किया जाता है।

transformer_paper_path = "./data/transformer_paper.pdf"
file_to_upload = upload_file(transformer_paper_path)

फ़ंक्शन के सफल निष्पादन के बाद, transformer_paper.pdf अपलोड हो जाती है और नीचे दिखाए अनुसार फाइल्स टैब में दिखती है।

Transformer पेपर OpenAI खाते में अपलोड

Assistant निर्माण

असिस्टेंट का निर्माण client.beta.assistants मॉड्यूल के create फ़ंक्शन से किया जाता है, और यह पाँच मुख्य पैरामीटर लेता है:

• Name: असिस्टेंट को उसके निर्माता द्वारा दिया गया नाम। आइए हमारे असिस्टेंट का नाम Scientific Paper Assistant रखें।
• Instructions: बताता है कि असिस्टेंट को कैसे व्यवहार करना चाहिए या प्रश्नों का उत्तर देना चाहिए। इस उपयोग-केस में निर्देश हैं: “You are a polite and expert knowledge retrieval assistant. Use the documents provided as a knowledge base to answer questions.”
• Model: नॉलेज रीट्रीवल के लिए उपयोग किया जाने वाला अंतर्निहित मॉडल। कोई भी GPT-3 या GPT-4 मॉडल इस्तेमाल किया जा सकता है। यह लेख लिखते समय उपलब्ध नवीनतम मॉडल gpt-4-1106-preview का उपयोग करता है।
• Tools: उपयोग किए जाने वाले टूल का प्रकार। दो विकल्प हैं—code interpreter और retrieval। इस लेख का फोकस retrieval पर है, इसलिए interpreter को नज़रअंदाज़ किया गया है।
• File_ids: नॉलेज बेस में प्रत्येक फाइल के अद्वितीय पहचानकर्ताओं की सूची।

हेल्पर फ़ंक्शन create_assistant नीचे दिखाए अनुसार इस सारी जानकारी को मिलाकर असिस्टेंट बनाता है:

def create_assistant(assistant_name,
                 	my_instruction,
                 	uploaded_file,
                 	model="gpt-4-1106-preview"):
    
	my_assistant = client.beta.assistants.create(
	name = assistant_name,
	instructions = my_instruction,
	model="gpt-4-1106-preview",
	tools=[{"type": "retrieval"}],
	file_ids=[uploaded_file.id]
	)
    
	return my_assistant

अब हम निर्देश और असिस्टेंट नाम का उपयोग करके असिस्टेंट बनाने हेतु फ़ंक्शन चला सकते हैं:

inst="You are a polite and expert knowledge retrieval assistant. Use the documents provided as a knowledge base to answer questions"
assistant_name="Scientific Paper Assistant"

my_assistant = create_assistant(assistant_name, inst, uploaded_file)

इंटरैक्शन प्रारंभ करें

असिस्टेंट बन जाने के बाद, स्वाभाविक अगला कदम उपयोगकर्ता के संदेश या अनुरोध का उपयोग करके एक इंटरैक्शन थ्रेड प्रारंभ करना है।

थ्रेड और संदेश क्रमशः client.beta.threads और client.beta.threads.messages के create फ़ंक्शनों से बनाए जाते हैं।

इन दोनों सुविधाओं को initiate_interaction हेल्पर फ़ंक्शन के माध्यम से जोड़ा जाता है।

def initiate_interaction(user_message, uploaded_file):
    
	my_thread = client.beta.threads.create()
	message = client.beta.threads.messages.create(thread_id=my_thread.id,
                                              	role="user",
                                              	content=user_message,
                                              	file_ids=[uploaded_file.id]
	)
    
	return my_thread

इंटरैक्शन user_message वेरिएबल से प्रारंभ किया जा सकता है:

user_message = "Why do authors use the self-attention strategy in the paper?"
my_thread = initiate_interaction(user_message, uploaded_file)

असिस्टेंट को ट्रिगर करें और उत्तर जनरेट करें

उपरोक्त थ्रेड से, असिस्टेंट उपयोगकर्ता के संदेश का उत्तर देने के लिए ट्रिगर किया जा सकता है। ट्रिगर क्रिया trigger_assistant हेल्पर फ़ंक्शन में परिभाषित है, और उत्तर response वेरिएबल में मिलता है।

def trigger_assistant():
	run = client.beta.threads.runs.create(
  	thread_id = my_thread.id,
  	assistant_id = my_assistant.id,
	)


trigger_assistant()

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

response = messages.data[0].content[0].text.value
response

उपरोक्त कोड के सफल निष्पादन के बाद नीचे दिया गया उत्तर जनरेट होता है।

उपयोगकर्ता के संदेश पर Assistant का उत्तर

यह उत्तर वही है जो लेखकों ने पृष्ठ 6 पर प्रश्न के उत्तर में उल्लेख किया है।

ट्रांसफ़ॉर्मर पेपर से उत्तर का उल्लेख करने वाला अंश

OpenAI Assistants API का उपयोग करते समय सर्वोत्तम प्रथाएँ

किसी प्रोजेक्ट में Assistant API का लाभ उठाते समय, सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना महत्वपूर्ण है ताकि प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव दोनों बेहतर हों। नीचे कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं।

• स्पष्ट उद्देश्यों को परिभाषित करें: Assistant के लिए विशिष्ट लक्ष्य निर्धारित करें ताकि वह इच्छित उद्देश्य और उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को प्रभावी ढंग से पूरा कर सके।

• डेटा इनपुट का अनुकूलन करें: उपयोग किए गए डेटा—जैसे अपलोड की गई फाइलें—की गुणवत्ता और प्रासंगिकता Assistant के उत्तरों की शुद्धता और दक्षता के लिए महत्वपूर्ण हैं।

• उपयोगकर्ता गोपनीयता को प्राथमिकता दें: उपयोगकर्ता जानकारी की सुरक्षा के लिए सुदृढ़ डेटा गोपनीयता प्रोटोकॉल लागू करें और प्रासंगिक डेटा संरक्षण कानूनों का पालन करें।

• जाँचें और दोहराएँ: वास्तविक परिस्थितियों में Assistant का नियमित रूप से परीक्षण करें और फीडबैक के आधार पर संशोधन करते रहें ताकि प्रदर्शन और उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार हो।

• स्पष्ट प्रलेखन प्रदान करें: Assistant के उपयोग पर व्यापक मार्गदर्शन दें, जिससे उपयोगकर्ता इसकी क्षमताओं और सीमाओं को समझ सकें।


निष्कर्ष

संक्षेप में, इस लेख में Assistants API का अन्वेषण किया गया—यह कैसे काम करती है और इसे विभिन्न उद्योगों में कैसे उपयोग किया जा सकता है। हमने API और इसकी प्रमुख कार्यक्षमताओं का परिचय देकर शुरुआत की, जिससे गहन समझ की नींव रखी।

इसके बाद, हमने Assistants API की विशिष्ट विशेषताओं पर नज़र डाली और चर्चा की कि इन्हें अलग-अलग व्यवसायिक क्षेत्रों में कैसे लागू किया जा सकता है, जिससे इसकी व्यापक उपयोगिता स्पष्ट हुई।

हमने Assistants API का उपयोग शुरू करने की चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका भी दी, ताकि आप इसे अपनी जरूरतों के अनुसार आसानी से सेट अप कर सकें।

इसके अलावा, हमने कुछ महत्वपूर्ण सर्वोत्तम प्रथाएँ साझा कीं, ताकि आप API का सर्वोत्तम उपयोग कर सकें।

संक्षेप में, Assistants API एक बहुमुखी और मूल्यवान टूल है जिसे कई उपयोगों के लिए अपनाया जा सकता है, और जो इसे प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखते हैं उन्हें महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।

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