Generando una conversación usando OpenAI Assistants y Code Interpreter

¿Cómo crear un asistente matemático usando OpenAI con Code Interpreter?

Imagina tener un asistente de matemáticas a tu disposición, no solo para responder preguntas, sino también para realizar cálculos complejos y obtener respuestas precisas.

En esta guía, te explicaremos cómo puedes lograrlo utilizando OpenAI y la funcionalidad de Code Interpreter, todo a través de la programación en Python.

Garantizamos información confiable y práctica para que puedas implementar este proyecto por ti mismo.

¿Cómo se configura el entorno de desarrollo?

Primero, lo esencial es configurar correctamente tu entorno de desarrollo. Comienza por crear una carpeta llamada assistant. Dentro de esta, inicializa un script de Python:

mkdir assistant
cd assistant
touch script.py

Ahora, inicializa el cliente de OpenAI, que servirá como la base de nuestro asistente. No olvides tener el assistant ID, una herramienta esencial para referencia en este proyecto.

¿Cómo se maneja la conversación y la ejecución de comandos?

El flujo de trabajo para lograr un asistente interactivo contiene varios pasos. Vamos a profundizar en cada uno de ellos.

Creación del hilo de conversación

El primer paso es crear un hilo de conversación. OpenAI maneja estas conversaciones como hilos (threads), lo que nos permite almacenarlos y gestionarlos fácilmente.

import openai

client = openai.Client(api_key='your-api-key')
assistant_id = 'your-assistant-id'

# Creación del hilo
thread = client.beta.threads.create(
    assistant_id=assistant_id
)

thread_id = thread.id

Agregar mensajes y ejecutar el asistente

Con el hilo creado, es momento de integrar el mensaje del usuario y "correr" el asistente para obtener resultados. Esto se realiza mediante la función run.

# Agregar mensaje al hilo
client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread_id,
    role="user",
    content="¿Cuánto es 2+2?"
)

# Ejecutar el run
run = client.beta.threads.runs.create(
    thread_id=thread_id,
    assistant_id=assistant_id
)

# Esperar hasta que se complete el run
import time

while True:
    run_status = client.beta.threads.runs.get(
        thread_id=thread_id,
        run_id=run.id
    ).status

    if run_status == 'completed':
        break

    time.sleep(1)

¿Cómo extraer y mostrar el código Python generado?

Una vez que el run ha sido completado, puedes recuperar múltiples datos, incluido el código Python generado para resolver el problema:

# Recuperar pasos del run
steps = client.beta.threads.runs.steps.list(
    thread_id=thread_id,
    run_id=run.id
)

# Mostrar cada paso del código
for step in steps:
    if 'tool_calls' in step.details:
        for tool_call in step.details['tool_calls']:
            if tool_call['type'] == 'code_prompt':
                print("Código Python generado:")
                print(tool_call['input'])

¿Por qué utilizar asistentes con Code Interpreter?

Los asistentes que utilizan Code Interpreter son herramientas poderosas por estas razones:

• Precisión y Eficiencia: automatizan la solución a problemas complejos, reduciendo errores humanos.
• Almacenamiento Simplificado: OpenAI almacena la conversación, eliminando la necesidad de una base de datos independiente.
• Flexibilidad: puedes crear asistentes que no solo resuelven ecuaciones, sino que pueden adaptarse a múltiples contextos y necesidades profesionales.

Además, aunque las APIs de OpenAI aún estén en beta, ofrecen una rica funcionalidad para experimentar y crear herramientas prácticas que pueden ser útiles en tu día a día.

Te animamos a explorar estas capacidades y a aprovechar todo el potencial de los asistentes OpenAI.

Con un enfoque creativo y proactivo, las posibilidades son infinitas.

¡Convertir una simple idea en una herramienta eficaz podría ser tu próximo gran proyecto!