OpenAI: 어시스턴트 실행 작업
- 업데이트됨: 2024/04/17
OpenAI: 어시스턴트 실행 작업
OpenAI: 어시스턴트 실행 작업은 OpenAI의 어시스턴트 API를 사용하여 귀하의 애플리케이션 내에서 AI 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 어시스턴트는 지침을 가지고 있으며 모델, 도구, 지식을 활용하여 사용자 쿼리에 응답할 수 있습니다. 현재 어시스턴트 API가 지원하는 세 가지 도구는 코드 인터프리터, 검색, 함수 호출입니다.
전제 조건
- 자동화에서 OpenAI 어시스턴스 실행 작업을 사용하려면 Bot creator 역할을 보유해야 합니다.
- 요청을 보내는 데 필요한 자격증명을 보유하고 OpenAI 작업을 호출하기 전에 인증 작업을 포함했는지 확인하십시오.
- 어시스턴트 제한 사항 이해하기: 어시스턴트의 기능과 한계를 알면 현실적인 기대치를 설정할 수 있습니다.
이 예시는 OpenAI 어시스턴트 실행 작업에서 기존 어시스턴트를 로드하고 적절한 응답을 얻는 방법을 보여 줍니다. 나만의 어시스턴트를 만드는 방법을 자세히 알아보려면 OpenAI Create Assistant 항목을 참조하십시오.
프로시저
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다음 필드를 입력하거나 선택합니다.
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어시스턴트 로드를 클릭하여 기존 어시스턴트를 선택합니다. API 키로 인증(인증 작업 참조)해야 합니다.
- Open AI에 연결이 나타납니다. 자격증명 탭에서 저장된 자격 증명을 통해 API 키를 입력하거나, 안전하지 않은 문자열 탭을 선택해서 API 키를 직접 붙여넣을 수 있습니다.
- 선택한 어시스턴트의 어시스턴트 ID가 어시스턴트 ID 필드에 표시됩니다.
주: 원활한 사용자 경험을 위해서는 어시스턴트를 선택하기 전에 어시스턴트의 한계를 반드시 이해해야 합니다. 항공권 예약을 요청했는데 어시스턴트가 예약 시스템에 액세스할 수 없다는 사실을 알게 되었다고 상상해 보십시오. 어시스턴트의 기능을 미리 숙지해두면 이처럼 곤란한 상황을 피할 수 있습니다.
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어시스턴트 로드를 클릭하여 기존 어시스턴트를 선택합니다. API 키로 인증(인증 작업 참조)해야 합니다.
다음 예시는 코드 인터프리터를 활성화한 상태에서 어시스턴트를 사용하여 피보나치 수열의 첫 8개 항을 생성하는 방법을 보여 줍니다.
위 자동화의 응답은 다음과 같습니다.
{
"metadata":{
},
"data":[
{
"role":"assistant",
"content":[
{
"type":"text",
"text":{
"value":"The first 8 terms of the Fibonacci sequence are: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13.",
"annotations":[
]
}
}
]
}
],
"status":"completed"
}다음 예시를 통해 검색을 사용하도록 설정한 상태에서 어시스턴트를 사용하는 방법을 확인할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 어시스턴트가 첨부된 파일을 읽고 응답을 생성합니다.
위 자동화의 응답은 다음과 같습니다.
{
"metadata":{
},
"data":[
{
"role":"assistant",
"content":[
{
"type":"text",
"text":{
"value":"The holidays listed in the 2024 USA holiday schedule are as follows:\n\n1. New Year\u0027s Day: January 1, Monday\n2. MLK Day: January 15, Monday\n3. President\u0027s Day: February 19, Monday\n4. Memorial Day: May 27, Monday\n5. Juneteenth: June 19, Wednesday\n6. Independence Day: July 4, Thursday\n7. Labor Day: September 2, Monday\n8. Thanksgiving Day: November 28, Thursday\n9. Day after Thanksgiving: November 29, Friday\n10. Christmas Eve: December 24, Tuesday\n11. Christmas Day: December 25, Wednesday\n12. New Year\u0027s Eve: December 31, Tuesday",
"annotations":[
]
}
}
]
}
],
"status":"completed"
}
다음 예시를 통해 어시스턴트를 함수와 함께 사용하는 방법을 확인할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 어시스턴트가 날씨 정보를 검색한다고 가정해 보겠습니다. 설명 및 매개 변수와 함께 get_weather라는 새 함수를 제공하면 어시스턴트가 새로운 능력을 사용할 수 있게 됩니다.
{
"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"
]
}
}아래 이미지 다음의 JSON 출력은 해당 어시스턴트의 상태를 requires_action으로 강조 표시합니다. 이는 어시스턴트가 진행 방법에 대한 사용자의 입력을 기다리고 있음을 나타냅니다. 이제 OpenAI: 어시스턴트 실행 함수 작업를 활용해서 새로 도입된 get_weather 함수를 사용하는 법과, 검색한 데이터를 기반으로 적절한 응답을 형성하는 법을 어시스턴트에게 지시할 수 있습니다.
위 자동화의 응답은 다음과 같습니다.
{
"data":{
"thread_id":"thread_Aq8I25CKOFAZ50GkVDH4gZXw",
"tool_calls":[
{
"id":"call_zkehFEVLaXyuEND9kSRgq4O1",
"type":"function",
"function":{
"name":"get_weather",
"arguments":"{\"location\":\"Chicago, IL\"}"
}
}
],
"id":"run_s3jWsc8H2xaGV6E28CevuXsG"
},
"status":"requires_action"
}