OpenAI: acción Ejecutar asistente

El OpenAI: La acción Ejecutar asistente utiliza Assistant API (v2) de OpenAI para crear asistentes de IA dentro de sus propias aplicaciones. Un asistente tiene instrucciones y puede aprovechar modelos, herramientas y conocimientos para responder las consultas de los usuarios. Actualmente, el Assistant API (v2) admite tres tipos de herramientas: Intérprete de código, búsqueda de archivos y llamada de funciones.

Antes de empezar

  • Debe tener el Rol de creador de bots para usar la acción Ejecutar asistente de OpenAI en una automatización.
  • Asegúrese de tener las credenciales necesarias para enviar una solicitud y haber incluido OpenAI: Acción Autenticar antes de llamar cualquier acción de OpenAI.
  • Comprender las limitaciones del asistente: Conocer las capacidades y limitaciones del asistente le ayudará a establecer expectativas realistas.

En este ejemplo se muestra cómo cargar un asistente existente en la acción Ejecutar asistente de OpenAI y obtener la respuesta adecuada. Si desea aprender a crear su propio asistente, consulte OpenAI Create Assistant.

Procedimiento

  1. En la Automation Anywhere Control Room, navegue hasta el panel Acciones, seleccione IA generativa > de OpenAI, arrastre OpenAI: Ejecutar asistente y colóquelo en el lienzo.
  2. Ingrese o seleccione los siguientes campos:

    OpenAI: Ejecutar asistente

    1. Haga clic en Cargar asistentes y seleccione un asistente existente. Necesita autenticarse (consulte OpenAI: Acción Autenticar) con la clave de API.Open AI: Conexión
      1. Aparecerá Conectarse a Open AI. Puede ingresar la clave de API a través de una credencial guardada en la pestaña Credencial o seleccionar la pestaña Cadena insegura para pegar directamente la clave de API.
      2. El ID de asistente del asistente seleccionado se muestra en el campo ID de asistente.
      Nota: Comprender las limitaciones de un asistente antes de seleccionarlo es crucial para tener una experiencia de usuario fluida. Imagínese solicitar una reserva de vuelo y descubrir que el asistente no puede acceder a los sistemas de reserva. Si conoce con anticipación las capacidades del asistente, podrá evitar estos escenarios tan frustrantes.
    2. Ingrese un mensaje para que el modelo lo use para generar una respuesta.
      Nota:

      La acción Run Assistant conserva el resultado de la acción anterior dentro de la misma conversación. Si invoca las acciones Run Assistant de forma consecutiva, el asistente recordará el contexto de la conversación dentro de un mismo hilo y podrá relacionar mensajes posteriores con los anteriores. Sin embargo, este historial de conversaciones se borra una vez que finaliza la sesión. En cada sesión nueva se crea un hilo nuevo.

    3. Ingrese el nombre de la sesión para limitarla a la sesión actual. Utilice el mismo nombre de la acción de Autenticación.
    4. Para administrar los parámetros opcionales, seleccione en Mostrar más opciones para agregar parámetros adicionales, como: Modelo, Instrucciones, Instrucciones adicionales, Archivos y Metadatos. También puede habilitar las opciones de Intérprete de código, Búsqueda de archivo o Función para ampliar las capacidades del asistente y permitirle realizar tareas más complejas. Para obtener información acerca de estos parámetros opcionales, consulte OpenAI Create Run.
      Nota: Al seleccionar estos parámetros opcionales para definir el Modelo (por ejemplo: gpt-4o), las Instrucciones y demás le permiten ajustar el comportamiento del asistente anulando su configuración predeterminada.
      • Intérprete de código: Permite a los asistentes ejecutar el código Python personalizado, lo que facilita la manipulación de datos, la integración lógica y las tareas de automatización. Por ejemplo
      • Búsqueda de archivo: Permite que los asistentes busquen y procesen información de fuentes externas, lo cual enriquece las conversaciones y brinda respuestas relevantes según el contexto.
      • Función: Permite que los asistentes busquen y procesen información de fuentes externas, lo cual enriquece las conversaciones y brinda respuestas relevantes según el contexto.
    5. Guardar la respuesta en una variable. En este ejemplo, la respuesta se guarda en una variable de cadena str_asst_Response. El resultado es un JSON y a continuación se presenta un resultado de muestra de la ejecución anterior:
      {
         "metadata":{
            
         },
         "data":[
            {
               "role":"assistant",
               "content":[
                  {
                     "type":"text",
                     "text":{
                        "value":"New York is a bustling metropolis known as \"The Big Apple,\" renowned for its iconic skyline, cultural diversity, and status as a major global financial, entertainment, and cultural center.",
                        "annotations":[
                           
                        ]
                     }
                  }
               ]
            }
         ],
         "status":"completed"
      }
Intérprete de código:

El siguiente ejemplo demuestra cómo utilizar el asistente con el intérprete de código habilitado para generar los primeros ocho términos de la sucesión de Fibonacci.

Intérprete de código del Asistente de ejecución de OpenAI

La respuesta de la automatización anterior es la siguiente:

{
  "metadata": {},
  "data": [
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": {
            "value": "The first 8 terms of the Fibonacci sequence are: \n\n\\[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13\\]",
            "annotations": []
          }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": {
            "value": "The Fibonacci sequence is a series of numbers where each number is the sum of the two preceding ones, starting from 0 and 1. Let's generate the first 8 terms of the Fibonacci sequence.",
            "annotations": []
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "status": "completed"
}
Búsqueda de archivo:

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo utilizar el asistente con la Búsqueda de archivo activada. En este escenario, el asistente lee el archivo adjunto para generar la respuesta.

Búsqueda de archivo del asistente de ejecución de OpenAI

La respuesta de la automatización anterior es la siguiente:

{
  "metadata": {},
  "data": [
    {
      "role": "assistant",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": {
            "value": "Here are the holidays listed in the attached file:\n\n1. New Year's Day\n2. Martin Luther King Jr. Day\n3. Presidents' Day\n4. Memorial Day\n5. Independence Day\n6. Labor Day\n7. Columbus Day\n8. Veterans Day\n9. Thanksgiving Day\n10. Christmas Day\n\nThese holidays were found within the attached document .",
            "annotations": []
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "status": "completed"
}
Nota:
  • Si desea cargar varios archivos, puede agregar una lista de ID de archivos. Estos ID de archivo son identificadores únicos asignados a los archivos cargados mediante OpenAI. Para obtener más información sobre cómo cargar y recuperar archivos en un asistente, consulte OpenAI Files Operations.
  • Los archivos de la Control Room o los archivos de escritorio cargados en OpenAI se pueden encontrar en el almacenamiento de OpenAI.
.

Ejecutar asistente de OpenAI con múltiples ID de archivos

Función:

En el siguiente ejemplo se muestra cómo utilizar el asistente con una función. En este escenario, imagine que quiere que el asistente recupere información meteorológica. Al introducir una función nueva llamada get_weather (junto con una descripción y parámetros), le otorga al asistente esta nueva habilidad.

{
    "name": "get_weather",
    "description": "Determine weather in my location",
    "parameters": 
    {
       "type": "object",
       "properties": {
          "location": {
             "type": "string",
             "description": "The city and state e.g. San Francisco, CA"
          },
          "unit": {
             "type": "string",
             "enum": [
                "c",
                "f"
             ]
          }
       },
       "required": [
          "location"
       ]
    }
 }

La salida JSON que se muestra a continuación destaca el estado del asistente como requires_action. Esto indica que el asistente espera sus indicaciones sobre cómo proceder. Ahora puede aprovechar el OpenAI: acción de la función Ejecutar asistente para indicarle al asistente cómo utilizar la reciente función get_weather y formular una respuesta adecuada según los datos recuperados.

Función de la acción Ejecutar asistente de Open AI

La respuesta de la automatización anterior es la siguiente:

{
   "data":{
      "thread_id":"thread_Sizn8HNIKH5NzDYXQ61n05RC",
      "tool_calls":[
         {
            "id":"call_wCWp3g9fdWLszmSvUMqglyW5",
            "type":"function",
            "function":{
               "name":"get_weather",
               "arguments":"{\"location\":\"Chicago, IL\"}"
            }
         }
      ],
      "id":"run_MBq3pioUk9K0NaREPOIY4qFG"
   },
   "status":"requires_action"
}
Puede usar el ID del hilo, el ID de llamada y ejecutar el ID desde JSON para invocar a OpenAI: acción de la función Ejecutar asistente.