python 运行openai文件检索功能 FileSearch

一、openai文件检索

https://platform.openai.com/docs/assistants/tools/file-search?context=streaming

二、示例


from typing_extensions import override
from openai import OpenAI
from openai import AssistantEventHandler

import os
os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890"
os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890"



class EventHandler(AssistantEventHandler):
    @override
    def on_text_created(self, text) -> None:
        print(f"\nassistant > ", end="", flush
### 开发基于AI的本地文件查询工具的方法 #### 设计思路 为了构建高效的基于人工智能技术的本地文件查询工具,可以借鉴现有的成功实践。例如,在开发过程中引入类似于 Trae 的 AI 模型来实现实时分析和处理请求的功能[^1]。这种类型的模型能显著提高用户体验,因为它不仅限于简单的关键词匹配,而是利用自然语言理解能力解析用户的查询意图。 #### 技术选型 对于此类项目来说,选择合适的技术栈至关重要。考虑到需要处理大量的非结构化数据(即各种格式的本地文件),建议采用支持多种输入源并且具有良好扩展性的框架。ModelBox 就是一个很好的例子,其专为加速 AI 应用程序部署而设计,并且具备出色的灵活性与性能表现[^2]。 #### 功能模块划分 - **索引建立**: 对存储设备上的所有目标文件创建索引,以便后续快速检索。 - **智能搜索引擎**: 集成先进的 NLP (自然语言处理)算法,使应用程序能够理解和响应复杂的人类语言指令。 - **用户界面(UI)**: 提供直观易用的操作面板让用户轻松上传待查文件以及提交查询命令[^3]。 #### 关键挑战及解决方案 主要面临的难题是如何有效地管理和优化大规模文件系统的访问速度。对此可以通过预加载常用路径下的元数据信息至内存缓存中减少磁盘I/O操作次数;另外还可以考虑实施增量更新机制仅针对发生变化的部分重新编目从而节省资源开销。 ```python import os from whoosh.index import create_in, open_dir from whoosh.fields import Schema, TEXT, ID from whoosh.qparser import QueryParser def build_index(directory_path=".", indexdir="./index"): schema = Schema(title=TEXT(stored=True), path=ID(stored=True)) if not os.path.exists(indexdir): os.mkdir(indexdir) ix = create_in(indexdir, schema) writer = ix.writer() for root, dirs, files in os.walk(directory_path): for file_name in files: full_path = os.path.join(root, file_name) with open(full_path, 'r', encoding='utf8') as f: content = f.read() writer.add_document( title=file_name, path=full_path.replace("\\", "/"), content=content ) writer.commit() def search(query_string="", top_n=5, indexdir="./index"): ix = open_dir(indexdir) searcher = ix.searcher() query = QueryParser("content", ix.schema).parse(query_string) results = searcher.search(query, limit=top_n) result_list = [] for hit in results: result_list.append({ "title": hit["title"], "path": hit["path"] }) return result_list ```
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