Azure AI Foundry Agent Service (Vorschau)

Details des Antwortobjekttyps.

Die Liste der vom Dienst zurückgegebenen Nachrichten.

Details zur ersten ID.

Details zur letzten ID.

Gibt an, ob mehr Agents vorhanden sind.

Der Bezeichner, auf den in API-Endpunkten verwiesen werden kann

Der Objekttyp, der immer Thread ist.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem der Thread erstellt wurde.

16 Schlüssel-Wert-Paare, die an ein Objekt angefügt werden können. Dies kann hilfreich sein, um zusätzliche Informationen zum Objekt in einem strukturierten Format zu speichern. Schlüssel dürfen maximal 64 Zeichen und Werte dürfen höchstens 512 Zeichen lang sein.

Der Bezeichner, auf den in API-Endpunkten verwiesen werden kann

Der Objekttyp, der immer thread.run ist.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung erstellt wurde

Die ID des Threads, der als Teil dieser Ausführung ausgeführt wurde.

Die ID des Assistenten, der für diese Ausführung verwendet wird

Der Status der Ausführung, die entweder in die Warteschlange eingereiht, in_progress, requires_action, abgebrochen, abgebrochen, fehlgeschlagen, abgeschlossen oder abgelaufen sein kann.

Details zu der Aktion, die zum Fortsetzen der Ausführung erforderlich ist. Ist null, wenn keine Aktion erforderlich ist.

Der letzte Fehler im Zusammenhang mit dieser Ausführung. Wird null sein, wenn keine Fehler vorhanden sind.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung abläuft

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung gestartet wurde

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) für den Zeitpunkt, an dem die Ausführung abgebrochen wurde.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung fehlgeschlagen ist

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung abgeschlossen wurde

Der Modellbereitstellungsname, den der Assistent für diese Ausführung verwendet hat.

Die Anweisungen, die der Assistent für diese Ausführung verwendet hat

Die Liste der Tools, die der Assistent für diese Ausführung verwendet hat

Die Liste der Datei-IDs, die der Assistent für diese Ausführung verwendet hat.

16 Schlüssel-Wert-Paare, die an ein Objekt angefügt werden können. Schlüssel können maximal 64 Zeichen lang sein, und Werte können maximal 512 Zeichen lang sein.

Steuert, welches Tool (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. "none" bedeutet, dass das Modell keine Tools aufruft und stattdessen eine Nachricht generiert. "Auto" bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Nachricht oder dem Aufrufen eines Tools auswählen kann. Angeben eines Tools wie {'type': 'file_search'} oder {'type': 'function', 'function': {'name': 'my_function'}} erzwingt das Modell, dieses Tool aufzurufen.

Die maximale Anzahl an Eingabeaufforderungstoken, die im Laufe der Ausführung verwendet wurden

Die maximale Anzahl an Abschlusstoken, die im Laufe der Ausführung verwendet wurden

Verwendungsstatistiken im Zusammenhang mit der Ausführung. Dieser Wert ist null, wenn sich die Ausführung nicht im Terminalzustand befindet (z. B. in_progress, in die Warteschlange eingereiht).

Steuert, wie ein Thread vor der Ausführung abgeschnitten wird.

Das Format, das das Modell ausgeben muss. Kompatibel mit GPT-4 Turbo und allen GPT-3.5 Turbo-Modellen seit gpt-3.5-Turbo-1106.

Der Bezeichner, auf den in API-Endpunkten verwiesen werden kann

Der Objekttyp, der immer thread.run ist.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung erstellt wurde

Die ID des Threads, der als Teil dieser Ausführung ausgeführt wurde.

Die ID des Assistenten, der für diese Ausführung verwendet wird

Der Status der Ausführung, die entweder in die Warteschlange eingereiht, in_progress, requires_action, abgebrochen, abgebrochen, fehlgeschlagen, abgeschlossen oder abgelaufen sein kann.

Details zu der Aktion, die zum Fortsetzen der Ausführung erforderlich ist. Ist null, wenn keine Aktion erforderlich ist.

Der letzte Fehler im Zusammenhang mit dieser Ausführung. Wird null sein, wenn keine Fehler vorhanden sind.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung abläuft

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung gestartet wurde

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) für den Zeitpunkt, an dem die Ausführung abgebrochen wurde.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung fehlgeschlagen ist

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem die Ausführung abgeschlossen wurde

Der Modellbereitstellungsname, den der Assistent für diese Ausführung verwendet hat.

Die Anweisungen, die der Assistent für diese Ausführung verwendet hat

Die Liste der Tools, die der Assistent für diese Ausführung verwendet hat

Die Liste der Datei-IDs, die der Assistent für diese Ausführung verwendet hat.

16 Schlüssel-Wert-Paare, die an ein Objekt angefügt werden können. Schlüssel können maximal 64 Zeichen lang sein, und Werte können maximal 512 Zeichen lang sein.

Steuert, welches Tool (falls vorhanden) vom Modell aufgerufen wird. "none" bedeutet, dass das Modell keine Tools aufruft und stattdessen eine Nachricht generiert. "Auto" bedeutet, dass das Modell zwischen dem Generieren einer Nachricht oder dem Aufrufen eines Tools auswählen kann. Angeben eines Tools wie {'type': 'file_search'} oder {'type': 'function', 'function': {'name': 'my_function'}} erzwingt das Modell, dieses Tool aufzurufen.

Die maximale Anzahl an Eingabeaufforderungstoken, die im Laufe der Ausführung verwendet wurden

Die maximale Anzahl an Abschlusstoken, die im Laufe der Ausführung verwendet wurden

Verwendungsstatistiken im Zusammenhang mit der Ausführung. Dieser Wert ist null, wenn sich die Ausführung nicht im Terminalzustand befindet (z. B. in_progress, in die Warteschlange eingereiht).

Steuert, wie ein Thread vor der Ausführung abgeschnitten wird.

Das Format, das das Modell ausgeben muss. Kompatibel mit GPT-4 Turbo und allen GPT-3.5 Turbo-Modellen seit gpt-3.5-Turbo-1106.

Details des Antwortobjekttyps

Die Liste der vom Dienst zurückgegebenen Nachrichten.

Details der ersten ID

Details der letzten ID

Gibt an, ob mehr Agents vorhanden sind.

Der Bezeichner, auf den in API-Endpunkten verwiesen werden kann

Der Objekttyp, der immer Assistent ist.

Der Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts, zu dem der Assistent erstellt wurde.

Der Name des Assistenten. Die maximale Länge beträgt 256 Zeichen.

Die Beschreibung des Assistenten. Die maximale Länge beträgt 512 Zeichen.

Name des zu verwendenden Modellbereitstellungsnamens.

Die Systemanweisungen, die der Assistent verwendet. Die maximale Länge beträgt 32.768 Zeichen.

Eine Liste der im Assistenten aktivierten Tools. Jeder Assistent kann maximal 128 Tools enthalten. Tools können Typen code_interpreter oder Funktion sein. Eine Funktionsbeschreibung kann maximal 1.024 Zeichen umfassen.

16 Schlüssel-Wert-Paare, die an ein Objekt angefügt werden können. Nützlich zum Speichern zusätzlicher Informationen in einem strukturierten Format. Schlüssel können maximal 64 Zeichen lang sein, und Werte können maximal 512 Zeichen lang sein.

Der Standardwert lautet 1. Bestimmt, welche Probenahmetemperatur zwischen 0 und 2 verwendet werden soll. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird.

Der Standardwert lautet 1. Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen.

Gibt das Format an, das das Modell ausgeben muss. Durch Festlegen dieses Parameters auf { 'type': 'json_object' } wird der JSON-Modus aktiviert, um sicherzustellen, dass die Nachricht gültig ist.

Eine Reihe von Ressourcen, die von den Tools des Assistenten verwendet werden. Die Ressourcen sind spezifisch für den Tooltyp. Beispielsweise erfordert das tool code_interpreter eine Liste von Datei-IDs, während das file_search Tool eine Liste von Vektorspeicher-IDs erfordert.

Eine Zusammenfassung der vom Modell durchgeführten Begründung. Dies kann nützlich sein, um das Debuggen und den Begründungsprozess des Modells besser zu verstehen. Einer von auto, concise oder detailed.

Veraltet: Verwenden Sie summary stattdessen.

Eine Zusammenfassung der vom Modell durchgeführten Begründung. Dies kann nützlich sein, um das Debuggen und den Begründungsprozess des Modells besser zu verstehen. Einer von auto, concise oder detailed.

Ein Objekt, das das Format angibt, das das Modell ausgeben muss.

Das Konfigurieren von { "type": "json_schema" } stellt strukturierte Ausgaben, die garantieren, dass das Modell Ihrem bereitgestellten JSON-Schema entspricht, sicher. Weitere Informationen finden Sie in der Anleitung „Strukturierte Ausgaben“.

Das Standardformat ist { "type": "text" } ohne zusätzliche Optionen verfügbar.

Nicht empfohlen für gpt-4o und neuere Modelle:

Durch das Festlegen auf { "type": "json_object" } wird der ältere JSON-Modus aktiviert. Dadurch wird sichergestellt, dass die vom Modell generierte Meldung gültiger JSON-Code ist. Die Verwendung json_schema wird für Modelle bevorzugt, die sie unterstützen.

Ein Tool, das zum Generieren einer Antwort verwendet werden kann.

Der eindeutige Bezeichner der zu verwendenden Promptvorlage.

Optionale Version der Promptvorlage.

Optionale Zuordnung von Werten, die Variablen in Ihrem Prompt ersetzen sollen. Die Ersetzungswerte können entweder Zeichenfolgen oder andere Antworteingabetypen wie Bilder oder Dateien sein.

16 Schlüssel-Wert-Paare, die an ein Objekt angefügt werden können. Dies kann hilfreich sein, um zusätzliche Informationen zum Objekt in einem strukturierten Format zu speichern und Objekte über DIE API oder das Dashboard abzufragen.

Schlüssel sind Zeichenfolgen mit maximal 64 Zeichen. Werte sind Zeichenfolgen mit maximal 512 Zeichen.

Die zu verwendende Temperatur für die Stichprobenentnahme zwischen 0 und 2. Durch höhere Werte wie 0,8 wird die Ausgabe zufälliger, während sie durch niedrigere Werte wie 0,2 fokussierter und deterministischer wird. Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder top_p zu ändern, aber nicht beides.

Eine Alternative zur Stichprobenentnahme mit Temperatur, die sogenannte Kernstichprobenentnahme (Nucleus Sampling), bei dem das Modell die Ergebnisse der Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse „top_p“ berücksichtigt. Daher bedeutet 0,1, dass nur die Token berücksichtigt werden, die die oberen 10 % der Wahrscheinlichkeitsmasse umfassen.

Wir empfehlen im Allgemeinen, dies oder temperature zu ändern, aber nicht beides.

Ein eindeutiger Bezeichner, der Ihren Endbenutzer darstellt, der OpenAI dabei helfen kann, Missbrauch zu überwachen und zu erkennen. Erfahren Sie mehr.

Gibt den Verarbeitungstyp an, der für die Bereitstellung der Anforderung verwendet wird.

• Wenn sie auf "auto" festgelegt ist, wird die Anforderung mit der in den Project-Einstellungen konfigurierten Dienstebene verarbeitet. Sofern nicht anders konfiguriert, verwendet das Projekt "default".
• Wenn sie auf "Standard" festgelegt ist, wird die Anforderung mit den Standardpreisen und der Leistung für das ausgewählte Modell verarbeitet.
• Wenn sie auf "Flex" oder "Priorität" festgelegt ist, wird die Anforderung mit der entsprechenden Dienstebene verarbeitet. Wenden Sie sich an den Vertrieb , um mehr über die Prioritätsverarbeitung zu erfahren.
• Wenn sie nicht festgelegt ist, lautet das Standardverhalten "auto".

Wenn der service_tier Parameter festgelegt ist, enthält der Antworttext den service_tier Wert basierend auf dem Verarbeitungsmodus, der tatsächlich für die Anforderung verwendet wird. Dieser Antwortwert kann sich von dem wert unterscheiden, der im Parameter festgelegt wurde.

Eine ganze Zahl zwischen 0 und 20, die die Anzahl der Token angibt, die an jeder Tokenposition höchstwahrscheinlich zurückgegeben werden, jeweils mit einer zugeordneten Protokollwahrscheinlichkeit.

Die eindeutige ID der vorherigen Antwort auf das Modell. Verwenden Sie diese Option, um Multi-Turn-Unterhaltungen zu erstellen. Erfahren Sie mehr über den Unterhaltungsstatus.

Das Modell, das für die Erstellung dieser Antwort eingesetzt werden soll.

Nur o-Serienmodelle

Konfigurationsoptionen für Begründungsmodelle.

Gibt an, ob die Modellantwort im Hintergrund ausgeführt werden soll. Erfahren Sie mehr.

Eine obere Grenze für die Anzahl der Token, die für eine Antwort generiert werden können, einschließlich sichtbarer Ausgabetoken und Begründungstoken.

Die maximale Anzahl aller Aufrufe an integrierte Tools, die in einer Antwort verarbeitet werden können. Diese maximale Anzahl gilt für alle integrierten Toolaufrufe, nicht pro einzelnes Tool. Alle weiteren Versuche, ein Tool durch das Modell aufzurufen, werden ignoriert.

Ein Array von Tools, die das Modell aufrufen kann, während eine Antwort generiert wird. Sie können angeben, welches Tool verwendet werden soll, indem Sie den tool_choice Parameter festlegen.

Sie können die beiden folgenden Kategorien von Tools bereitstellen:

• Integrierte Tools: Tools, die von OpenAI bereitgestellt werden, die die Funktionen des Modells erweitern, z. B. Websuche oder Dateisuche. Erfahren Sie mehr über integrierte Tools.
• Funktionsaufrufe (benutzerdefinierte Tools):Funktionen, die von Ihnen definiert werden, sodass das Modell Ihren eigenen Code aufrufen kann. Erfahren Sie mehr über den Funktionsaufruf.

Wie das Modell auswählen soll, welches Tool (oder welche Tools) beim Generieren einer Antwort verwendet werden soll. Sehen Sie sich den tools Parameter an, um zu sehen, wie Sie angeben, welche Tools das Modell aufrufen kann.

Verweisen Sie auf eine Promptvorlage und deren Variablen. Erfahren Sie mehr.

Die Abkürzungsstrategie, die für die Modellantwort verwendet werden soll.

• auto: Wenn der Kontext dieser Antwort und früherer Antworten die Größe des Kontextfensters des Modells überschreitet, schneidet das Modell die Antwort ab, um das Kontextfenster anzupassen, indem Eingabeelemente in der Mitte der Unterhaltung gelöscht werden.
• disabled (Standard): Wenn eine Modellantwort die Kontextfenstergröße für ein Modell überschreitet, schlägt die Anforderung mit einem Fehler von 400 fehl.

Eindeutiger Bezeichner für diese Antwort

Der Objekttyp dieser Ressource, immer auf response festgelegt.

Der Status der Antwortgenerierung. Einer von der folgenden Werte: completed, failed, in_progress, cancelled, queued oder incomplete.

Unix-Zeitstempel (in Sekunden) des Zeitpunkts der Erstellung dieser Antwort.

Ein Fehlerobjekt, das zurückgegeben wird, wenn das Modell keine Antwort generiert.

Der Grund, warum die Antwort unvollständig ist.

Ein Array von Inhaltselementen, die vom Modell generiert werden.

• Die Länge und Reihenfolge der Elemente im output Array hängt von der Antwort des Modells ab.
• Anstatt auf das erste Element im output Array zuzugreifen und davon auszugehen, dass es sich um eine assistant Nachricht mit dem vom Modell generierten Inhalt handelt, sollten Sie die Eigenschaft verwenden output_text , die in SDKs unterstützt wird.

Eine Systemnachricht (oder Entwicklernachricht), die in den Kontext des Modells eingefügt wurde.

Bei gleichzeitiger Verwendung mit previous_response_id werden die Anweisungen aus einer vorherigen Antwort nicht in die nächste Antwort übernommen. Dies erleichtert das Austauschen von Systemnachrichten (oder Entwicklernachrichten) in neuen Antworten.

SDK-spezifische Komforteigenschaft, die die aggregierte Textausgabe aller output_text-Elemente im output-Array enthält, sofern vorhanden. Unterstützt in den Python- und JavaScript-SDKs.

Stellt Tokenverwendungsdetails wie Eingabetoken, Ausgabetoken, eine Aufschlüsselung der Ausgabetoken und die verwendeten Gesamttoken dar.

Gibt an, ob das Modell Toolaufrufe parallel ausführen darf.

Der Fehlercode für die Antwort.

Eine für Menschen lesbare Beschreibung des Fehlers.

Die Anzahl der Eingabetoken.

Die Anzahl der Token, die aus dem Cache abgerufen wurden. Weitere Informationen zum Zwischenspeichern von Prompts.

Die Anzahl der Ausgabetoken.

Die Anzahl der Begründungstoken

Die Gesamtzahl der verwendeten Token.

Der Name des Agents.

Der Versionsbezeichner des Agents.

Optionale Zuordnung von Werten, die Variablen in Ihrem Prompt ersetzen sollen. Die Ersetzungswerte können entweder Zeichenfolgen oder andere Antworteingabetypen wie Bilder oder Dateien sein.

Liste der Tools, die in der Ausführung verwendet werden können.

Liste der Datei-IDs, die in der Ausführung verwendet werden können.