Описание

Принцип работы:

1. Высылаете ссылки на файлы в форматах: .c, .cpp, .cs, .css, .doc, .docx, .go, .html, .java, .js, .json, .md, .pdf, .php, .pptx, .py, .rb, .sh, .tex, .ts, .txt
2. Функция отвечает вам и выдает ID векторного хранилица
3. Далее вы можете в любом другом боте использовать эту же функцию и передавать ей ID этого хранилища и она будет отвечать по загруженным файлам

Параметры

Параметры, которые можно передать в функцию openai_responses_rag:

query - текст запроса для поиска. Указывает, что именно нужно найти в файлах.
files_url - список файлов через запятую. Поддерживаемые форматы файлов: .c, .cpp, .cs, .css, .doc, .docx, .go, .html, .java, .js, .json, .md, .pdf, .php, .pptx, .py, .rb, .sh, .tex, .ts, .txt. Указывает файлы, которые будут проанализированы.
ai_model - модель OpenAI для использования. Рекомендуемая модель: gpt-4o-mini. Указывает, какую модель использовать для анализа.
vector_store_id - ID векторного хранилища в OpenAI. Если он передается, то files_url не нужно передавать.

Примеры использования

"Пожалуйста, проанализируй файлы: https://example.com/file1.pdf, https://example.com/file2.docx."
"Ищи информацию о лучших практиках программирования в векторном хранилище с ID 12345."

Кейсы