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推出了一个名为 file_search 的改进检索工具，每个助手可以处理多达 10,000 个文件，比之前提高了 500 倍。它更快速，支持通过多线程搜索进行并行查询，并具有增强的重新排名和查询重写功能。
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除了 file_search，还在 API 中引入了 vector_store 对象。一旦文件添加到向量存储器中，它将自动解析、分块和嵌入，准备好进行搜索。向量存储器可以跨助手和线程使用，简化了文件管理和计费。
现在用户可以控制 Assistants API 中每次运行使用的最大标记数，以管理标记使用成本；还可以设置每次运行中使用的先前/最近消息的数量限制。
增加了对 tool_choice 参数的支持，该参数可用于在特定运行中强制使用特定工具（如 file_search、code_interpreter 或函数）。
现在可以使用角色助手创建消息，以在 Threads 中创建自定义对话历史记录。
助手和运行对象现在支持流行的模型配置参数，如温度、响应格式（JSON 模式）和 top_p。
现在可以在 Assistants API 中使用微调模型。目前，仅支持 gpt-3.5-turbo-0125 的微调版本。
Assistants API 现在支持流式传输。
在 Node 和 Python SDK 中添加了几个流式传输和轮询辅助工具。
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