Assistants API
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1 天有情绪数据
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OpenAI 更新 RAG 实现，推出新的 Responses API
检索增强生成 (RAG) 系统将信息检索与自然语言生成相结合，以提供更准确、更具上下文感知能力的响应。这些系统首先根据用户的查询从外部数据源搜索相关信息，然后使用像 OpenAI 的 GPT 这样的生成模型，根据检索到的数据生成响应。OpenAI 更新了其 API 产品，弃用 Assistants API，转而使用 Responses API，后者现在通过其内置的 file_search 工具处理 RAG 实现。
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OpenAI 弃用 Assistants API，转向无状态模型构建代理
OpenAI 已弃用其 Assistants API，转向以 Responses 和 Conversations API 为中心的新的无状态模型。此更改将状态管理责任转移给开发人员，与之前的托管、持久线程系统相比，提供了更多的控制、可预测的成本和更高的性能。Responses API 中的新 file_search 工具通过处理文档分块、嵌入和索引来简化检索增强生成 (RAG)，使模型能够智能地访问私有知识并附带引用。
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OpenAI Assistants API 弃用截止日期设定在 2026 年 8 月
OpenAI 将弃用其 Assistants API，关闭日期定于 2026 年 8 月 26 日。建议开发者迁移到新的 Responses API 和 Conversations API，它们将取代旧的功能。迁移不仅涉及代码更改；还需要仔细处理对话状态、工具使用、文件管理和成本控制，以确保平稳过渡并保留面向用户的行为。
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AI应用开发需要专门的技木栈而非传统技木栈
开发AI应用需要专门的技木栈，这与传统的Web开发不同，因为LLM的非确定性。Python和JavaScript/TypeScript被推荐用于AI工作流，因为它们更符合模型的训练方式，从而带来更可预测的结果。基于Flutter或Swift等不太常见的生态系统构建的技木栈可能会带来摩擦和错误，因为模型难以理解它们的项目结构和构建系统。
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OpenAI 发布 GPT-4 Turbo，支持更大上下文、更低价格和新工具
OpenAI 在其 DevDay 活动上宣布了多项更新，包括新的 GPT-4 Turbo 模型，该模型拥有 128K 上下文窗口，知识更新至 2023 年 4 月，并且价格有所降低。该公司还推出了 Assistants API，以简化 AI 驱动的应用程序的创建，并通过 DALL-E 3 和视觉支持增强了多模态能力。这些更新旨在为开发者提供更强大、更具成本效益的工具，新功能将从今天开始推出。
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OpenAI推出新的嵌入模型，降低价格并提升性能
OpenAI发布了新的嵌入模型text-embedding-3-small和text-embedding-3-large，与之前的模型（如text-embedding-ada-002）相比，在性能和效率上有了显著提升。这些新模型旨在更好地理解文本和代码中概念之间的关系，为语义搜索和检索增强生成等应用提供支持。OpenAI还在降低GPT-3.5 Turbo的价格，并更新其GPT-4 Turbo预览模型，同时还增强了开发者的API密钥管理…