Service Azure AI Foundry Agent (préversion)

Détails du type d’objet réponse.

Liste des messages retournés par le service.

Détails du premier ID.

Détails du dernier ID.

Indique si d’autres agents sont là.

Identificateur, qui peut être référencé dans les points de terminaison d’API.

Type d’objet, qui est toujours thread.

L'horodatage Unix (en secondes) de la création du thread.

Ensemble de 16 paires clé-valeur pouvant être attachées à un objet. Cela peut être utile pour stocker des informations supplémentaires sur l'objet dans un format structuré. Les clés peuvent contenir au maximum 64 caractères et les valeurs peuvent contenir au maximum 512 caractères.

Identificateur, qui peut être référencé dans les points de terminaison d’API.

Type d’objet, qui est toujours thread.run.

Horodatage Unix (en secondes) de la création de l’exécution.

ID du thread qui a été exécuté dans le cadre de cette exécution.

ID de l’assistant utilisé pour cette exécution.

État de l’exécution, qui peut être mis en file d’attente, in_progress, requires_action, annulation, annulation, annulation, échec, terminé ou expiré.

Détails de l’action requise pour poursuivre l’exécution. Est null si aucune action n’est requise.

Dernière erreur associée à cette exécution. Est null s’il n’y a pas d’erreur.

Horodatage Unix (en secondes) de l’expiration de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) du démarrage de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) pour l’annulation de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) de l’échec de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) de la fin de l’exécution.

Nom du déploiement du modèle utilisé par l’Assistant pour cette exécution.

Instructions utilisées par l’assistant pour cette exécution.

Liste des outils utilisés par l’assistant pour cette exécution.

Liste des ID de fichier utilisés pour cette exécution.

Ensemble de 16 paires clé-valeur pouvant être attachées à un objet. Les clés peuvent être d’un maximum de 64 caractères, et les valeurs peuvent avoir un maximum de 512 caractères.

Contrôle l’outil (le cas échéant) appelé par le modèle. « aucun » signifie que le modèle n’appelle pas d’outils et génère plutôt un message. « auto » signifie que le modèle peut choisir entre générer un message ou appeler un outil. Spécification d’un outil tel que {'type' : 'file_search'} ou {'type' : 'function', 'function' : {'name' : 'my_function'}} force le modèle à appeler cet outil.

Nombre maximal de jetons de prompt spécifiés comme ayant été utilisés au cours de l’exécution.

Nombre maximal de jetons de saisie semi-automatique spécifiés comme ayant été utilisés au cours de l’exécution.

Statistiques d’utilisation relatives à l’exécution. Cette valeur est null si l’exécution n’est pas dans un état terminal (par exemple, in_progress, mise en file d’attente).

Contrôle la façon dont un thread est tronqué avant l’exécution.

Format que le modèle doit générer. Compatible avec GPT-4 Turbo et tous les modèles GPT-3.5 Turbo depuis gpt-3.5-turbo-1106.

Identificateur, qui peut être référencé dans les points de terminaison d’API.

Type d’objet, qui est toujours thread.run.

Horodatage Unix (en secondes) de la création de l’exécution.

ID du thread qui a été exécuté dans le cadre de cette exécution.

ID de l’assistant utilisé pour cette exécution.

État de l’exécution, qui peut être mis en file d’attente, in_progress, requires_action, annulation, annulation, annulation, échec, terminé ou expiré.

Détails de l’action requise pour poursuivre l’exécution. Est null si aucune action n’est requise.

Dernière erreur associée à cette exécution. Est null s’il n’y a pas d’erreur.

Horodatage Unix (en secondes) de l’expiration de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) du démarrage de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) pour l’annulation de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) de l’échec de l’exécution.

Horodatage Unix (en secondes) de la fin de l’exécution.

Nom du déploiement du modèle utilisé par l’Assistant pour cette exécution.

Instructions utilisées par l’assistant pour cette exécution.

Liste des outils utilisés par l’assistant pour cette exécution.

Liste des ID de fichier utilisés pour cette exécution.

Ensemble de 16 paires clé-valeur pouvant être attachées à un objet. Les clés peuvent être d’un maximum de 64 caractères, et les valeurs peuvent avoir un maximum de 512 caractères.

Contrôle l’outil (le cas échéant) appelé par le modèle. « aucun » signifie que le modèle n’appelle pas d’outils et génère plutôt un message. « auto » signifie que le modèle peut choisir entre générer un message ou appeler un outil. Spécification d’un outil tel que {'type' : 'file_search'} ou {'type' : 'function', 'function' : {'name' : 'my_function'}} force le modèle à appeler cet outil.

Nombre maximal de jetons de prompt spécifiés comme ayant été utilisés au cours de l’exécution.

Nombre maximal de jetons de saisie semi-automatique spécifiés comme ayant été utilisés au cours de l’exécution.

Statistiques d’utilisation relatives à l’exécution. Cette valeur est null si l’exécution n’est pas dans un état terminal (par exemple, in_progress, mise en file d’attente).

Contrôle la façon dont un thread est tronqué avant l’exécution.

Format que le modèle doit générer. Compatible avec GPT-4 Turbo et tous les modèles GPT-3.5 Turbo depuis gpt-3.5-turbo-1106.

Détails du type d’objet response

Liste des messages retournés par le service.

Détails du premier ID

Détails du dernier ID

Indique si d’autres agents sont là

Identificateur, qui peut être référencé dans les points de terminaison d’API.

Type d’objet, qui est toujours assistant.

Horodatage Unix (en secondes) de la création de l’assistant.

Nom de l’assistant. La longueur maximale est de 256 caractères.

Description de l’assistant. La longueur maximale est de 512 caractères.

Nom du nom de déploiement du modèle à utiliser.

Instructions système utilisées par l’assistant. La longueur maximale est de 32 768 caractères.

Liste des outils activés sur l’Assistant. Il peut y avoir jusqu’à 128 outils par assistant. Les outils peuvent être de types code_interpreter ou fonction. Une description de fonction peut comporter au maximum 1 024 caractères.

Ensemble de 16 paires clé-valeur pouvant être attachées à un objet. Utile pour stocker des informations supplémentaires dans un format structuré. Les clés peuvent être d’un maximum de 64 caractères, et les valeurs peuvent avoir un maximum de 512 caractères.

La valeur par défaut est de 1. Détermine la température d’échantillonnage à utiliser, entre 0 et 2. Des valeurs plus élevées telles que 0,8 rendent la sortie plus aléatoire, tandis que des valeurs inférieures telles que 0,2 la rendent plus ciblée et déterministe.

La valeur par défaut est de 1. Alternative à l’échantillonnage avec la température, appelée échantillonnage de noyau, où le modèle considère les résultats des jetons avec la masse de probabilité top_p. Par conséquent, 0,1 signifie que seuls les jetons comprenant la masse de probabilité supérieure de 10 % sont considérés.

Spécifie le format de sortie du modèle. La définition de ce paramètre sur { 'type' : 'json_object' } active le mode JSON, ce qui garantit que le message est valide JSON.

Un ensemble de ressources utilisées par les outils de l’Assistant. Les ressources sont spécifiques au type d’outil. Par exemple, l’outil code_interpreter nécessite une liste d’ID de fichier, tandis que l’outil file_search nécessite une liste d’ID de magasin de vecteurs.

Résumé du raisonnement effectué par le modèle. Cela peut être utile pour déboguer et comprendre le processus de raisonnement du modèle. Valeurs possibles : auto, concise ou detailed.

Déconseillé : utilisez summary à la place.

Résumé du raisonnement effectué par le modèle. Cela peut être utile pour déboguer et comprendre le processus de raisonnement du modèle. Valeurs possibles : auto, concise ou detailed.

Objet spécifiant le format que le modèle doit générer.

La configuration { "type": "json_schema" } active les sorties structurées, ce qui garantit que le modèle correspond à votre schéma JSON fourni. En savoir plus dans le guide des sorties structurées.

Le format par défaut n’est { "type": "text" } pas doté d’options supplémentaires.

Non recommandé pour les modèles gpt-4o et versions ultérieures :

Configurer { "type": "json_object" } active l’ancien mode JSON afin de garantir que le message généré par le modèle est un JSON valide. L’utilisation json_schema est recommandée pour les modèles qui le prennent en charge.

Outil qui peut être utilisé pour générer une réponse.

Identificateur unique du modèle d’invite à utiliser.

Version facultative du modèle d’invite.

Mappage facultatif de valeurs à remplacer par des variables dans votre invite. Les valeurs de substitution peuvent être des chaînes ou d’autres types d’entrée de réponse tels que des images ou des fichiers.

Ensemble de 16 paires clé-valeur pouvant être attachées à un objet. Cela peut être utile pour stocker des informations supplémentaires sur l’objet dans un format structuré et interroger des objets via l’API ou le tableau de bord.

Les clés sont des chaînes dont la longueur maximale est de 64 caractères. Les valeurs sont des chaînes dont la longueur maximale est de 512 caractères.

Température d’échantillonnage à utiliser, entre 0 et 2. Des valeurs plus élevées telles que 0,8 rendent la sortie plus aléatoire, tandis que des valeurs inférieures telles que 0,2 la rendent plus ciblée et déterministe. Nous vous recommandons généralement de modifier cela ou top_p mais pas les deux.

Alternative à l’échantillonnage avec la température, appelée échantillonnage de noyau, où le modèle considère les résultats des jetons avec la masse de probabilité top_p. Par conséquent, 0,1 signifie que seuls les jetons comprenant la masse de probabilité supérieure de 10 % sont considérés.

Nous vous recommandons généralement de modifier cela ou temperature mais pas les deux.

Identificateur unique représentant votre utilisateur final, qui peut aider OpenAI à surveiller et détecter les abus. En savoir plus.

Spécifie le type de traitement utilisé pour traiter la requête.

• Si la valeur est « automatique », la requête est traitée avec le niveau de service configuré dans les paramètres du projet. Sauf configuration contraire, le projet utilise « par défaut ».
• Si la valeur est « par défaut », la requête est traitée avec la tarification et les performances standard du modèle sélectionné.
• Si la valeur est « flex » ou « priority », la requête est traitée avec le niveau de service correspondant. Contactez les ventes pour en savoir plus sur le traitement prioritaire.
• Lorsqu’il n’est pas défini, le comportement par défaut est « auto ».

Lorsque le service_tier paramètre est défini, le corps de la réponse inclut la service_tier valeur en fonction du mode de traitement réellement utilisé pour traiter la requête. Cette valeur de réponse peut être différente de la valeur définie dans le paramètre.

Entier compris entre 0 et 20 spécifiant le nombre des jetons les plus probables à retourner à chaque position de jeton, chacun avec une probabilité logarithmique associée.

ID unique de la réponse précédente au modèle. Utilisez cette option pour créer des conversations à plusieurs tours. En savoir plus sur l’état de conversation.

Déploiement de modèle à utiliser pour la création de cette réponse.

Modèles de série o uniquement

Options de configuration pour les modèles de raisonnement.

Indique s’il faut exécuter la réponse du modèle en arrière-plan. En savoir plus.

Limite supérieure pour le nombre de jetons pouvant être générés pour une réponse, y compris les jetons de sortie visibles et les jetons de raisonnement.

Nombre maximal d’appels à des outils intégrés qui peuvent être traités dans une réponse. Ce nombre maximal s’applique à tous les appels d’outils intégrés, et non par outil individuel. Toute autre tentative d’appel d’un outil par le modèle est ignorée.

Un tableau d’outils que le modèle peut appeler lors de la génération d’une réponse. Vous pouvez spécifier l’outil à utiliser en définissant le tool_choice paramètre.

Les deux catégories d’outils que vous pouvez fournir sont les suivantes :

• Outils intégrés : outils fournis par OpenAI qui étendent les fonctionnalités du modèle, telles que la recherche web ou la recherche de fichiers. En savoir plus sur les outils intégrés.
• Appels de fonction (outils personnalisés) : fonctions définies par vous, permettant au modèle d’appeler votre propre code. En savoir plus sur l’appel de fonction.

Comment le modèle doit sélectionner l’outil (ou les outils) à utiliser lors de la génération d’une réponse. Consultez le tools paramètre pour savoir comment spécifier les outils que le modèle peut appeler.

Référence à un modèle d’invite et à ses variables. En savoir plus.

Stratégie de troncation à utiliser pour la réponse du modèle.

• auto: si le contexte de cette réponse et des précédents dépasse la taille de la fenêtre de contexte du modèle, le modèle tronque la réponse pour qu’elle corresponde à la fenêtre de contexte en supprimant les éléments d’entrée au milieu de la conversation.
• disabled (valeur par défaut) : si une réponse de modèle dépasse la taille de la fenêtre de contexte d’un modèle, la requête échoue avec une erreur 400.

Identificateur unique pour cette réponse.

Type d’objet de cette ressource - toujours défini sur response.

État de la génération de réponse. L’un parmi completed, failed, in_progress, cancelled, queued ou incomplete.

Horodatage Unix (en secondes) de la création de cette réponse.

Objet d’erreur retourné lorsque le modèle ne parvient pas à générer une réponse.

La raison pour laquelle la réponse est incomplète.

Tableau d’éléments de contenu générés par le modèle.

• La longueur et l’ordre des éléments dans le output tableau dépendent de la réponse du modèle.
• Au lieu d’accéder au premier élément du output tableau et en supposant qu’il s’agit d’un assistant message avec le contenu généré par le modèle, vous pouvez envisager d’utiliser la output_text propriété où il est pris en charge dans les kits sdk.

Message système (ou développeur) inséré dans le contexte du modèle.

Lors de l’utilisation avec previous_response_id, les instructions d’une réponse précédente ne seront pas transmises à la réponse suivante. Cela simplifie le remplacement des messages système (ou développeur) dans de nouvelles réponses.

Propriété pratique du Kit de développement logiciel (SDK) qui contient la sortie de texte agrégée de tous les éléments output_text du tableau output, le cas échéant. Pris en charge dans les kits SDK Python et JavaScript.

Représente les détails de l’utilisation des jetons, notamment les jetons d’entrée, les jetons de sortie, la répartition des jetons de sortie et le nombre total de jetons utilisés.

Indique s’il faut autoriser le modèle à exécuter des appels d’outil en parallèle.

Code d’erreur de la réponse.

Une description de l’erreur à l’intention des utilisateurs.

Nombre de jetons d’entrée.

Nombre de jetons récupérés à partir du cache. En savoir plus sur la mise en cache des invites.

Nombre de jetons de sortie.

Nombre de jetons de raisonnement.

Nombre total de jetons utilisés.

Nom de l’agent.

Identificateur de version de l’agent.

Mappage facultatif de valeurs à remplacer par des variables dans votre invite. Les valeurs de substitution peuvent être des chaînes ou d’autres types d’entrée de réponse tels que des images ou des fichiers.

Liste des outils qui peuvent être utilisés dans l’exécution.

Liste des ID de fichier qui peuvent être utilisés dans l’exécution.