Assistants API + MyScale：构建自定义知识库
内容提要
OpenAI的Assistants API使开发者能够轻松创建强大的AI助手。通过结合MyScale，开发者可以提升助手的灵活性和准确性。API的核心组件包括助手、线程和消息，用户通过请求获取助手的回答。MyScale的SQL接口与向量搜索结合，优化了数据查询，帮助开发者构建更智能的虚拟助手，提升用户体验。
延伸解读
Assistants API 的检索工具成本考量
文章指出，OpenAI 自带的检索工具按 $0.2/(GB * 助手数量)/天 收费。以 Arxiv 数据集为例，24GB 数据加嵌入，单个助手每天需 5 美元，每月约 150 美元。此外，检索的准确性和耗时未知，且只有 GPT 知道其中是否包含有价值的知识。因此，对于大量数据，使用外部向量数据库如 MyScale 是更经济且可控的选择。
MyScale 作为外部知识库的集成方式
文章演示了如何将 MyScale 定义为助手的工具。通过函数调用，助手生成 subject、where_str 和 limit 参数，其中 subject 用于向量搜索，where_str 是 SQL 过滤条件。MyScale 的 SQL 接口与向量搜索结合，能高效查询结构化数据。开发者需在工具描述中提供表结构，帮助助手编写正确的 SQL 过滤语句。
运行状态管理与工具输出提交
使用 Assistants API 时，每次请求需启动一个 run。若助手决定调用工具，run 会进入 ActionRequired 状态，等待工具输出。开发者必须轮询 run 状态，当有工具调用时，执行相应函数并提交输出。提交后 run 重新排队，继续处理。文章提供了轮询和提交输出的代码示例，强调需持续检查状态直至完成。
Q&A
Assistants API的主要功能是什么？
Assistants API使开发者能够创建强大的AI助手，处理对话历史，访问OpenAI工具，并增强功能调用。
如何将MyScale与Assistants API结合使用？
可以通过MyScale的SQL接口与向量搜索结合，优化数据查询，增强助手的灵活性和准确性。
使用Assistants API时，助手如何选择工具？
助手能够根据用户请求自动选择和使用定义的工具，执行相应的操作。
为什么建议使用外部向量数据库而不是OpenAI的检索工具？
OpenAI的检索工具成本较高且性能不稳定，外部向量数据库更适合存储和搜索大量数据。
如何定义知识库作为助手的工具？
可以通过Assistants API创建助手，并定义知识库作为工具，利用MyScale的向量存储增强助手的知识基础。
Assistants API的核心组件有哪些？
Assistants API的核心组件包括助手、线程和消息，用户通过请求获取助手的回答。
