Курсы
March 13

AI-агент с Web + File Search

Новый продукт от OpenAI представлен в виде набора инструментов, которые значительно упрощают разработку полезных AI-агентов. Вот краткий обзор каждого компонента:

1. Web Search

Это инструмент, обеспечивающий точные ответы с цитатами из интернета, аналогичный встроенному поиску ChatGPT. Основные особенности:

• Обеспечивает точные, ясно документированные ответы с веб-ссылками.

• Хорошо поддерживает диалог и уточняющие вопросы.

• Легко интегрируется в ваш продукт с помощью нескольких строк кода.

• Поддерживается в двух API:

Responses API: доступен в виде инструмента для моделей gpt-4o и gpt-4o-mini, может комбинироваться с другими инструментами.

Chat Completions API: представлен отдельными моделями – gpt-4o-search-preview и gpt-4o-mini-search-preview.

• На данный момент доступен всем разработчикам в режиме предварительного просмотра.

2. File Search

Простой инструмент для быстрого и точного поиска информации в файлах. Основные преимущества:

• Простота интеграции и настройки.

• Поддержка различных форматов файлов.

• Возможность переранжирования результатов, фильтрации по атрибутам и переписывания запросов.

• Поддерживается через Responses API и Assistants API.

3. Agents SDK

Полноценный фреймворк для оркестрации AI-агентов, значительно упрощающий их создание и масштабирование. Включает в себя:

• Абстракцию сложности, возникающей при проектировании и масштабировании агентов.

• Встроенные инструменты наблюдаемости, которые помогают регистрировать, визуализировать и анализировать производительность агентов.

• Возможность быстро находить и устранять узкие места, улучшая производительность.

• SDK вдохновлён архитектурой Swarm, поддерживает open-source и совместим с разными моделями и инструментами трассировки.


Таким образом, разработчики теперь получают мощные, простые в интеграции инструменты для построения продвинутых AI-агентов, способных эффективно взаимодействовать с внешним контентом и внутренними базами данных.

1. Интеграция Web Search в платформу INFINITI:

Как интегрировать:

• Через Responses API подключить gpt-4o-search-preview.

• С помощью нескольких строк кода реализовать функцию автоматического поиска и проверки информации из открытых источников.

Как это будет работать:

• Пользователь платформы задает вопрос или просит проверить бизнес-гипотезу («Есть ли спрос на продукт X в регионе Y?»).

• Агент через Web Search мгновенно ищет последние исследования, отчёты или публикации по запросу.

• INFINITI автоматически показывает краткий ответ со ссылками на первоисточники, повышая доверие к информации.

• Пользователь может задавать уточняющие вопросы, а агент будет поддерживать диалог с актуальной информацией.

Польза для INFINITI:

• Автоматизированная проверка гипотез в режиме реального времени.

• Снижение рисков за счёт быстрых и проверенных ответов.

• Повышение удобства и доверия пользователей платформы.


2. Интеграция File Search:

Как интегрировать:

• Подключить инструмент через Responses API или Assistants API.

• Загрузить на платформу базу знаний, аналитику, инструкции, документы или отчёты клиентов.

Как это будет работать:

• Пользователь задаёт вопрос о конкретном бизнес-кейсе, модели, или юридических документах («Покажи успешные бизнес-модели в FinTech за 2024 год»).

• Агент проводит быстрый поиск по всем внутренним файлам, документам и аналитике, доступной в системе.

• Пользователь мгновенно получает точные выдержки и документы с нужными данными.

Польза для INFINITI:

• Удобство и скорость поиска информации.

• Сокращение времени на консультации или работу с аналитикой.

• Повышение ценности внутренней базы знаний платформы.


3. Интеграция Agents SDK:

Как интегрировать:

• Воспользоваться open-source SDK, предложенным OpenAI.

• Создать собственных агентов, объединяющих Web и File Search, для конкретных бизнес-задач на платформе.

Как это будет работать:

• Агент INFINITI будет автоматически проводить бизнес-анализ, например, оценивать рынок и конкурентов («Сделай быстрый анализ конкурентов для стартапа в HealthTech»).

• Агент параллельно задействует Web Search (актуальная информация из интернета) и File Search (данные внутренней аналитики), мгновенно формируя комплексный отчёт.

• Через встроенный мониторинг производительности (observability) INFINITI сможет следить за качеством работы агентов и постоянно улучшать результаты.

Польза для INFINITI:

• Возможность быстрой и качественной автоматизации сложных задач бизнес-анализа.

• Улучшение customer experience, так как клиенты получают комплексные ответы за секунды.

• Повышение конкурентоспособности и уникальности платформы за счет AI-автоматизации и высокой точности ответов.


Сценарий, как это может выглядеть для пользователя INFINITI:

Пользователь заходит в платформу и задает вопрос:

«Хочу запустить стартап в сфере AI для медицинских консультаций в Канаде. Есть ли спрос, кто конкуренты и какие кейсы были успешны в 2024 году?»

Платформа INFINITI запускает агент, который:

1. Использует Web Search для поиска актуальной информации по конкурентам и рынку Канады в сфере медицины и AI.

2. Использует File Search, извлекая данные из внутренней аналитики по успешным кейсам стартапов в сфере здравоохранения за 2024 год.

3. Агент интегрирует полученные результаты в удобный отчет, доступный сразу же в интерфейсе платформы.

4. Пользователь получает исчерпывающий, быстро сформированный ответ с конкретными цифрами, ссылками и рекомендациями.


Итоговые преимущества интеграции для INFINITI:

Автоматизация сложных бизнес-аналитических задач.

Ускорение получения проверенных данных и снижения стоимости бизнес-анализа.

Увеличение ценности платформы для бизнес-пользователей и партнеров.

Расширение монетизации за счет новых функций, доступных на подписке или premium-тарифах.

Таким образом, эти инструменты OpenAI помогут платформе INFINITI существенно повысить качество сервиса, точность и скорость работы, а также укрепить свои позиции как инновационного лидера в сегменте бизнес-инкубации и финтеха.

Web Search действительно позволяет агентам искать и получать актуальную информацию из интернета.

File Search даёт возможность быстро и точно искать информацию в твоей внутренней базе знаний (документы, файлы, отчёты, аналитика).

Но эти инструменты сами по себе не обучают модель автоматически после каждого запроса.

Как работает процесс обучения и улучшения качества ответов:

1. Web Search и File Search обеспечивают точные и релевантные ответы за счёт актуальной информации из внешних источников (интернет) и внутренних документов.

2. Ответы агентов благодаря этому изначально более точны и содержат ссылки на первоисточники (веб-страницы или документы).

3. Инструмент Agents SDK предоставляет систему мониторинга и аналитики (observability). Он не обучает модель напрямую, но позволяет тебе:

• Отслеживать, как агент отвечает на вопросы.

• Анализировать успешность ответов и находить «слабые места».

• Вручную или автоматически улучшать работу агентов (например, уточняя промпты, добавляя новую информацию во внутренние базы данных или корректируя настройки поиска).

Итоговое пояснение:

Новые инструменты не тренируют модель автоматически на каждом запросе, но дают возможность:

Искать и объединять информацию одновременно из внешних и внутренних источников.

Отслеживать и улучшать качество работы агентов вручную или программно.

Если захочешь автоматического улучшения с каждым запросом, потребуется реализовать дополнительный слой логики, который будет:

• Накапливать запросы пользователей и ответы агентов.

• Анализировать успешность этих ответов.

• Периодически использовать эти данные для точечной дообучения (fine-tuning) модели или оптимизации агентов.

Это возможно, но потребует дополнительных действий уже с твоей стороны.

Таким образом, резюмируя, ты прав на 90%:

• 🔥 Поиск информации и интеграция с внутренней базой — да.

• ⚠️ Автоматическое улучшение модели после каждого запроса — нет, только ручное или дополнительная настройка с твоей стороны.

Вот чёткая пошаговая инструкция, как подключить и активировать новые инструменты от OpenAI (Web Search, File Search и Agents SDK) для платформы INFINITI:


✅ Шаг 1: Доступ и API-ключ от OpenAI

1. Создай аккаунт или зайди в личный кабинет OpenAI:

platform.openai.com

2. Перейди в раздел API Keys:

• Создай новый API-ключ (например, для INFINITI).

• Сохрани ключ — понадобится для интеграции.


🌐 Шаг 2: Подключение Web Search

Что делать:

1. Выбери модель:

• gpt-4o-search-preview или gpt-4o-mini-search-preview

2. Выполни запросы к API:

curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-search-preview",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Твой запрос"}],
    "max_tokens": 1000
  }'

3. Реализуй это внутри платформы INFINITI:

• Используй REST-запросы через HTTP-клиенты (axios, fetch и др.)

• Внедри функцию отправки запроса и обработки ответа на стороне сервера INFINITI.

Результат: Агент в INFINITI сможет получать ответы из интернета в реальном времени.


📂 Шаг 3: Подключение File Search

Что делать:

1. Подключи через Responses API или Assistants API.

Пример (Assistants API):

• Загрузить файл на сервер OpenAI:

curl https://api.openai.com/v1/files \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F purpose="assistants" \
  -F file=@file.pdf

• Создать Ассистента с поиском по файлам:

curl https://api.openai.com/v1/assistants \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "tools": [{"type": "file_search"}]
  }'

2. Используй этого Ассистента через API запросы из платформы INFINITI.

Результат: Поиск информации в любых файлах и документах INFINITI.


🤖 Шаг 4: Подключение Agents SDK

Что делать:

1. Установи Agents SDK (на примере Python):

pip install openai-agents

(SDK также доступен как open-source, можно найти на GitHub OpenAI)

2. Используй Agents SDK в коде INFINITI:

import openai
from openai_agents import Agent

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

agent = Agent(
    name="infiniti-analytics",
    model="gpt-4o-search-preview",
    tools=["web_search", "file_search"],
)

response = agent.run("Запрос клиента INFINITI")
print(response)

3. Настрой Observability:

• Agents SDK автоматически собирает и позволяет просматривать аналитику работы агента.

• Интегрируй с интерфейсом INFINITI, чтобы отслеживать производительность и точность ответов.

Результат: У тебя агент, комбинирующий разные инструменты и контролируемый через интерфейс INFINITI.


📌 Шаг 5: (Опционально) Настройка автообучения модели

Если хочешь сделать автоматическое улучшение агентов, нужно:

1. Сохранять и анализировать запросы и ответы в базе данных INFINITI.

2. Периодически вручную или автоматически формировать датасет.

3. Выполнять Fine-tuning модели OpenAI:

openai files create --file dataset.jsonl --purpose fine-tune

openai fine_tuning.jobs create \
  -t "file-xxx" \
  -m "gpt-4o"

⚠️ Это отдельный этап, требующий более сложной логики и инфраструктуры.


🗂️ Как будет выглядеть финальная интеграция в INFINITI:

Пользователь INFINITI → Запрос → INFINITI сервер → (OpenAI API + File/Web Search)
↓
Получение информации → Агент формирует точный ответ → Показ пользователю
↓
Аналитика и мониторинг через Agents SDK → Улучшение качества

🚀 Итог (что в итоге у тебя получится):

• В твоей платформе будет AI-агент, который мгновенно:

• Получает информацию из интернета.

• Ищет по внутренней базе знаний.

• Формирует качественные ответы пользователям INFINITI.

• Ты сможешь мониторить и улучшать работу агента через встроенные инструменты Observability.

Теперь можешь начинать интеграцию!