大家好，我是 Axton。今天，我想和大家聊聊 OpenAI Playground 的妙用，特别是它新推出的 Assistants API。自从 OpenAI 开发者大会以来，AI 领域的热度持续不减，而 Assistants API 无疑是其中的一大亮点。到了 2025 年的今天（更新至 2025-05），这些工具已经更加成熟和强大。通过这篇文章，我将带你一步步实操，看看如何利用 Playground 将我们自己的数据打造成一个智能个人知识库，让你也能轻松驾驭这项前沿技术。
Assistants API 与 Playground 初探：AI 定制化的新起点
OpenAI 的 Assistants API 为我们开发者和普通用户打开了一扇全新的大门，而 Playground 则是我们亲手体验这些先进功能的绝佳试验场。 记得 OpenAI 开发者大会刚结束那会儿，全球的技术爱好者们热情高涨，甚至一度把 OpenAI 的服务器都”玩坏了”。这足以见得大家对 AI 新进展的期待。除了备受瞩目的可定制 GPTS 和性价比超高的 GPT-4 Turbo（更新至 2025-05）之外，Assistants API 绝对是重量级的发布，它极大地简化了开发者在应用程序中集成 AI 功能的复杂度。
其实，即便我们不进行复杂的编程开发，也能在 OpenAI Playground 这个”游乐场”（platform.openai.com）里体验 Assistants API 的魅力。Playground 本身是 OpenAI 提供的一个用于测试和练习 API 的在线环境。相较于以往我们熟悉的 Chat Completions Playground，现在它新增了一个专门的 “Assistants” 标签页，这就是我们今天探索的重点。在这里，我们可以创建、管理和测试自己的 AI 助手。
我之前的实战派课程中详细讲解过传统 Chat Playground 的使用方法和参数细节，今天就不再赘述。我们的焦点将完全集中在 Assistants API 的实操上。在 Playground 的 Assistants 界面，主要有两个核心区域：一个用于创建新的助手（Assistant），另一个则列出了你所有已创建的助手。我之前测试时就建立过几个，它们都静静地躺在那里，等待被调用。
实践 OpenAI Playground 使用：轻松构建博客知识库
通过一个简单的实例，我将向你展示如何在 Playground 中利用 Assistants API，将个人博客文章转化为一个可查询的知识库。 这个过程比你想象的要简单得多。首先，我们点击左上角的菜单，选择创建一个新的 Assistant。我的目标是把我过去撰写的博客文章上传，让 AI 助手能基于我的内容来回答问题，形成一个”Axton 牌”知识库。
我给这个助手命名为 “Axton 博客”。接下来是关键的 “Instruction” 部分，这其实就相当于传统 API 调用中的 System Message，也就是我们常说的 Prompt。这里的提示语可繁可简，但效果差异巨大。我精心撰写了一段 Prompt，赋予它 “Axton 的高级内容分析师” 角色，并明确指示它基于我上传的博客文章回答问题，如果内容源于文章，则需提供文件名并标注引用；若文章中无相关内容，则直接回答”我不知道”。这样做是为了确保助手优先使用我的知识，当然你也可以允许它在找不到答案时利用其通用知识。
模型我选择了当时最新的 GPT-4-1106 Preview（即 GPT-4 Turbo 模型）（更新至 2025-05）。至于函数（Functions）和代码解释器（Code Interpreter），在这个场景下我并未使用，因为我的需求是基于文本内容的问答而非代码执行。最重要的是勾选 “Retrieval” 工具，它的作用就是从你提供的文件中检索信息。然后，我点击 “Upload files”，将我博客导出的部分文章（TXT 格式）上传上去。文件上传很快，完成后切记点击 “Save” 保存助手，否则一切努力都将付诸东流。
助手创建完毕，就可以开始提问了。我先试探性地问：”请简单谈一下苹果的 AI 技术和产品逻辑”。助手很诚实地回答，在我上传的博客文章中没有找到相关信息。这正是我在 Prompt 中预设的行为。我又问：”如何方便的筛选 RSS？” 这次，它准确地从我的文章《AI 加持的自动化筛选 RSS 文章》中找到了答案，并列出了几个关键步骤。虽然它尝试给出引用链接，但当时的渲染有些小问题，有时显示为文本有时格式错乱，这在 API 初期比较常见。我还问了关于如何写出更有效 Prompt 的建议，它也成功地从我的文章中提取了要点。
完整视频请点击观看：
在 Playground 的右侧，有一个 “Logs” 窗口，可以实时看到 API 调用的过程和数据结构，这对于调试非常有帮助。我们所有的交互都会在一个 “Thread”（线程）中进行，这意味着在同一个线程内的对话，GPT 是能够记住上下文的。如果清掉线程，重新开始，那之前的对话内容它就会忘记。这个简单的博客知识库助手，从创建到测试，整个过程非常直观，核心依然在于 Prompt 的设计和文件的准备。
进阶探索 Playground：用视频字幕打造更强大的知识库
更进一步，我尝试将自己所有的 YouTube 视频字幕整合起来，构建一个内容更丰富、引用更精准的视频知识库，这对 Prompt Engineering 提出了更高的要求。 我的主要创作输出是 YouTube 视频，所以视频字幕是我知识沉淀的主要载体。然而，Assistants API 当时在 Playground 上传文件有个限制，不能超过 20 个。我的视频有几百个，远超此限。
办法总比困难多。既然单个文件上传数量有限，我就把所有字幕文件合并成一个大文件。我选择将它们整合成一个 JSON 文件。这个 JSON 文件的结构大致是这样的：每个条目包含视频的 ID（例如 kAeR80hZoNw），视频的 Title，以及 Subtitles（完整的字幕内容）。我这么做的目的是希望 AI 助手在引用我的视频内容时，不仅能指出内容，还能提供精确到时间的视频链接，比如点击后能直接跳转到视频的特定时间点。
我创建了一个名为 “Axton 视频” 的新助手。这次的 Prompt 需要更细致。我修改了之前的 Prompt，明确指示它基于上传的视频字幕（JSON 文件）回答问题，并且要求它在引用内容时，提供视频的标题 (Title) 和 ID。如果字幕中没有相关内容，则回答”我不知道”。模型依旧选择 GPT-4-1106-Preview（更新至 2025-05），并启用了 Retrieval 功能，然后上传了那个包含所有视频字幕的 JSON 文件。
保存后，我开始测试。我问：”Axton 在哪期视频当中提到过 Code Interpreter？让他给出视频的 Title 和 ID。” 它成功找到了两个视频，并给出了正确的标题和视频 ID。我点击它生成的基于视频 ID 的链接（例如 https://youtu.be/VIDEO_ID），确实跳转到了对应的视频，非常棒！接着，我追问：”Code Interpreter 最强的功能是什么呢？先给出视频链接。” API 当时不太稳定，第一次尝试失败了。但第二次，它给出了我认为正确的答案：”它最强的功能不仅体现了编程能力，还体现了 ChatGPT 本身的理解和推理能力。” 更令人惊喜的是，这次它给出的引用格式非常标准，像脚注一样，并且点击链接后，视频直接跳转到了我论述该观点的时间点！这效果已经相当不错了，尤其是在 Playground 这种演示环境中。
虽然 Prompt Engineering 能在一定程度上实现复杂功能，但要做到万无一失，特别是在生产环境中，使用外部函数（Functions）调用可能会是更稳妥的选择。但对于我们探索和实验来说，Playground 已经足够强大。
全局性核心要点总结
回顾整个探索过程，我有几点核心体会。首先，Assistants API 极大地降低了构建定制化 AI 应用的门槛，使得个性化知识库的创建变得触手可及。其次，OpenAI Playground 是一个非常出色的实验平台，它让我们能够直观、快速地测试和迭代我们的想法。再者，高质量的 Prompt Engineering 依旧是发挥 AI潜能的关键，清晰、准确的指令能够引导 AI 更好地理解我们的意图并给出满意的结果。同时，通过文件上传实现的检索增强生成（RAG）是构建领域知识库的核心技术。最后，AI 应用的开发往往是一个不断试错和优化的过程，尤其是在面对像 API 引用格式、文件处理限制等细节问题时，耐心和细致的调试必不可少。
独特深度洞见
这次在 OpenAI Playground 使用 Assistants API 的经历，让我深刻感受到我们正从通用型 AI 向高度个性化 AI 助手时代迈进。Playground 不仅仅是一个测试工具，它更像一个微缩的未来实验室，让我们得以一窥未来 AI 应用的雏形。更重要的一点是，AI 的能力固然强大，但它理解和利用知识的深度，很大程度上取决于我们如何组织和呈现这些知识。将博客文章、视频字幕等非结构化或半结构化数据，通过如 JSON 这样的格式进行预处理和结构化，能够显著提升 AI 检索和引用的准确性与效率，这对于构建真正有用的个人或企业知识库至关重要。
更多关于 AI 的前沿动态和深度分析，也可参考我的上一篇文章 👉 谷歌 AI 总动员：IO 2025 精华速览，他们是认真的 | AI 快讯 20250521
