自然言語で 5 分で個人知識ベースアプリを構築する方法?私の GPT ビルダーの試み - 少数派#
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自然言語で 5 分で個人知識ベースアプリを構築する方法?私の GPT ビルダーの試み
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この記事は著者の個人的な見解を表しており、少数派はタイトルとレイアウトをわずかに修正しただけです。
開発者の想像力の扉が開かれると、私たちを迎えるのは目まぐるしい AI アプリの波の衝撃です。
興奮#
朝、私は突然 ChatGPT の最新の Create GPTs 機能が使えるようになったことに気づきました。
これは私にとって驚きでした。こんなに早く使えるとは思っていませんでした。ページの指示に従って、まだ約 1 週間待たなければならないと思っていました。そこで、私は感慨を述べました:
結果として、わずか 10 分ほど後に、私自身のロボットがオンラインになりました。そして、私は興奮してさらに 10 分以上経ってから、このことをコメント欄に追加することを思い出しました。
この記事では、私はあなたに GPT ロボットの作成プロセスと使用効果を共有します。
しかし、正題に入る前に、一部の読者に背景知識を補足する必要があります —— 私の友人の中には、今までこの OpenAI DevDay の発表会を見たことがない人がいることに気づきました。
GPTs とは何でしょうか?私は手抜きをして、卓克先生の得到アプリのコラム内容を「借用」し(ちなみに、強くお勧めします)、ChatGPT に要約を手伝ってもらいましたので、あなたに共有します:
GPTs は OpenAI の新機能で、スマートロボットのようなものです。発表会では 3 つの例が示されました:CanvaGPT はポスターをデザインするのを手伝い、ZapierGPT はスマートフォンのさまざまなアプリを接続して制御し、スケジュールを確認したり、スケジュールの衝突を解決したり、さらには WeChat で上司に会議に参加できない理由を説明するのを手伝ったりします。最後の例では、自然言語で ChatGPT とコミュニケーションを取り、個別のエージェントを生成することができます。たとえば、起業コンサルタントのようなものです。開発者や投資家にとって、この新機能は期待と懸念の両方をもたらします。なぜなら、彼らは自分の製品をアップグレードして OpenAI と競争しなければならないからです。
さて、背景紹介は終わりました。次に、この機能を使って自分の GPT スマートロボットを構築し、重要または厄介なタスクを解決する方法を見ていきましょう。
構築#
GPT を構築するプロセスは非常に簡単で、すべて対話形式で進められます。
GPT ビルダーが私に尋ねました:
こんにちは!新しい GPT を構築するお手伝いをします。あなたは「新製品の視覚効果を生成するクリエイターを作成する」や「私のコードをフォーマットするソフトウェアエンジニアを作成する」といったことを言うことができます。何を作りたいですか?
私の返答は:
公開された内容を検索するアシスタントを作成し、既に公開された内容を使って質問に答えてもらいたいです。
ChatGPT はすぐに考え始めました。
そして、すぐに結果を出しました。
この時、右側のヒントや下に示されたいくつかのヒューリスティックな初期質問に注意してください。インターフェースはすでに雛形ができています。
次に、GPT ビルダーは私に尋ねました:
素晴らしい、私たちは公開された記事を使用して質問に答えるコンテンツ検索アシスタントを作成しています。この GPT を「記事アシスタント」と呼ぶのはどうですか?それで大丈夫ですか?
翻訳すると:
素晴らしい、私たちは公開された記事を使用して質問に答えるコンテンツ検索アシスタントを作成しています。この GPT を「記事アシスタント」と呼ぶのはどうですか?それで大丈夫ですか?
もちろん、問題ありません。私は同意しました。
その後、GPT ビルダーはアイコンのデザインを始めました。
デザインが完了した後、GPT ビルダーはこのアイコンについてどう思うか尋ねました。
私はアイコンが悪くないと思いましたが、テーマから少し外れていると感じました。したがって、書籍や論文に関連する方が良いと提案しました。
GPT ビルダーはすぐに取り組み、新しいアイコンに修正しました。上の画像のように。そして、私の意見を尋ねました。
私は「非常に良い!」と答えました。
GPT ビルダーは喜んで具体的な詳細を尋ねました。
素晴らしい!では、記事アシスタントの動作方法を調整しましょう。情報を検索する際、どのようなコンテンツを優先すべきですか?
私はこの質問が非常に重要だと思い、異なる優先順位や処理方法を設定できることに気づきました。このような対話のガイドが、詳細なステップを考慮できるとは思いませんでした。
そこで、私は答えました:
私がアップロードした資料を使用してください。
GPT ビルダーはすぐに次の質問をしました:
了解しました。記事アシスタントは、あなたがアップロードした内容を優先して情報を検索します。次に、アシスタントがあなたの資料の中で直接的な答えを見つけられなかった場合、どうすべきでしょうか?明確な質問を尋ねるべきですか、それとも利用可能な情報に基づいて最善の推測を提供するべきですか?
私は、検索アシスタントを構築するので、推測だけで答えるのは信頼できないと思いました。そこで、私は指摘しました:
まず、資料庫に見つからないと正直に答え、その後、あなた自身の検索能力と知識ベースを使って回答し、詳細な出典を示してもらえますか?
GPT ビルダーの答えは:
完璧です。記事アシスタントは、あなたがアップロードしたファイルで問題を解決できない場合、あなたに通知し、ブラウジング能力と知識ベースを利用して最善の答えを提供し、詳細な出典を引用します。最後に、インタラクションに関して、アシスタントがあなたとどのようにコミュニケーションを取ることを好みますか?正式、カジュアル、またはその中間ですか?
この質問は、私をしばらく考えさせました。なぜなら、私が ChatGPT の性格を理解している限り、時には非常に「頑固」だからです。「厳格」と言えば、学者のように真面目に答え、時には少し無味乾燥になることもあります。しかし、「生き生き」と言えば、冗長で自由な発想を持って答えます。だから、私は例を挙げることにしました:
比較的フォーマルですが、あまり堅苦しくないように、熱心な図書館員が読者に参考相談を提供するような感じでお願いします。
私はこの比喩に非常に満足していました。GPT ビルダーも理解したようです。
それでは、こうしましょう。記事アシスタントは、正式で親しみやすい口調であなたとコミュニケーションを取り、研究を手伝う熱心な図書館員のようになります。右側の遊び場で記事アシスタントを試してみて、さらに改善が必要な点があれば教えてください。次に何をしたいですか?
残りのことは、対話を通じて解決する必要はなく、直接設定タブを開きました。
一番下までスライドして、ファイルをアップロードして、この GPT の知識ベースを作成しました。
私が選んだ知識ベースは、最近公開した記事(知識星球や小報童の内容を含む)です。いくつかの記事の目次は以下の通りです:
私はこれらの記事を統合し、knowledge.md
ファイルを作成してアップロードしました。
その後、私は非常に賢く(ji)デ(zei)フォルト設定をキャンセルし、データプライバシーを保護しました。
これで、設定セクションは完了しました。次に、右上のこのボタンをクリックします。
新しい GPT ロボットを作成する際、3 つの可視範囲を選択できます:
- 制作者自身
- リンクを知っているユーザー
- 公開発表
テストとして、最初は可視範囲を自分だけに設定しました。その後、GPT ビルダーは自動的に設定ページから退出し、私自身の GPT ユーザーインタラクションインターフェースに直接入りました。
テスト#
私はあまりの興奮に、震えながら Article Assistant(私が構築したばかりの GPT ロボット)に最初の質問をしました:
私がアップロードした資料には、どの描画アプリが言及されていますか?詳細に説明し、各箇所で対応するレベル 1 のタイトルを表示してください。
Article Assistant は考えています……
すぐに、結果を出しました:
最終的に提示された結果は以下の通りです:
私は答えを手動で確認し、正確であることを確認し、とても嬉しくなりました。さらにいくつかの他の方向の質問を試しました。
午前中はちょうどグループ会議があったので、学生たちにその場でデモを行いました。
私の資料庫には、GPT-4 が言及されている箇所はどこですか?
これが Article Assistant の回答です:
Article Assistant が出力する中、私と学生は一緒に興奮しながらリアルタイムで検証と議論をしました。上記の答えは確かに私が以前公開した記事からのものでした。
次に、私は Article Assistant の内蔵のマルチモーダル機能を試してみることにしました。
私の資料庫の内容をできるだけ生き生きとリアルに描写する画像を一枚作成してください。
なんと、Article Assistant は本当に描いてくれました。
私は拡大して、私の創作テーマを描写するのに適しているかどうかを見てみました。
ただし、今回は私の学生たちは先ほどの興奮とは異なり、少し心配しているようでした。庆薇は眉をひそめて言いました:
先生、これからは人が必要なくなるのでは?
この質問を聞いて、私も少し心が痛みました。みんなの気持ちを和らげるために、彼らに自分たちで質問を提案させ、その場でテストを行うことにしました。
そこで、肖骁が提案しました:
先生、彼に以前の記事での予測と判断について尋ねて、どれが現実になったかを聞いてみてください。
私はこの質問が良いと思いました。知識ベースの情報と外部の最新の検索結果を比較することができます。
そこで、私は Article Assistant に尋ねました:
私の資料庫を検索して、過去に私が未来に展望を持っていた可能性のある発展が、現在どのように現実になったかを教えてください。
これが Article Assistant の回答です:
あなたの資料庫には、過去に未来に展望を持っていた可能性のある発展が、現在現実になった具体的な例は直接言及されていません。これらの情報を確認するには、元の資料を直接確認する必要があります。特定の発展やトレンドを特定するのを手伝ってほしい場合は、より多くの文脈や指示を提供してください。
学生たちは失望しているように見えました。私は、ここで重要なのは、挫折に直面したときに問題を改善できるかどうかだと言いました。全体的な問題として、Article Assistant の回答は完全ではありませんでした。私たちはそれを分解する手助けができます。これはプロンプトエンジニアリングのテクニックの一つです。
そこで、私はまず尋ねました:
私の資料庫を検索して、どのような展望の予測や判断があるかをリストアップしてください。
Article Assistant は今回は私たちを失望させませんでした。
その後、私は続けて尋ねました:
次に、最新の資料を検索して、上記の判断が現実になったかどうかを確認し、対応する例を挙げてください。
Article Assistant の解答は完璧とは言えませんが、学生が最初に提起した質問には確かに応えました。今後は、問題の自動分割や要約の包括性が改善されることを期待しています。
制限#
それ以外にも、現在の GPTs には多くの制限や欠点があります。
例えば、私は次の質問をしました:
私の資料庫には、どのテーマが最も頻繁に登場していますか?リスト形式で列挙し、出現頻度を視覚化してください。
ページが表示されなかったので、続けてくださいと頼みました:
ここで問題が明確に見えます。
まず、テーマの出現頻度を統計するのは明らかに問題があります。重要なテーマを一度だけ言及することはあり得ません。上記の内容には、重要なテーマとは言えないものも含まれています。ここには統計方法の欠陥があるはずです。
さらに、図の中の中国語表示にも問題があります。テーマの中国語部分は、図の座標軸の下で全て四角になっています。これらの問題については、以前に Code Interpreter をデモした際に詳しく説明したので、ここでは繰り返しません。
小結#
この記事では、OpenAI DevDay で最新の GPT ビルダーの使用方法と効果を紹介しました。自分の公開された記事を知識ベースとしてアップロードすることで、私は本当に数分の時間と数回の自然言語対話で、自分の「知識の分身」を構築し、自己や学生、読者の質問に答える手助けをしてもらいました。私は今も興奮しています。多くの制限や問題があるにもかかわらず、これは始まりに過ぎないことを知っています。開発者の想像力の扉が開かれると、私たちを迎えるのは目まぐるしいアプリの波の衝撃です。
この数日間、私は友人たちが送ってくれた GPTs のサンプルを次々と見ました。その中で、私が最も深く感じたのは、立青が ChatGPT を使って BibiGPT の競合を作成した後のこの感慨です。開発者はどのような方向調整を行う必要があるのでしょうか?短い数日間でネット空間には多くの議論がありましたが、私は詳しく述べるつもりはありません。ただ、立青のこの感覚を共有し、あなたに衝撃の強さを再体験してもらいたいと思います。
祝(自然言語方式)AI アプリの作成が楽しいものでありますように!
ここまで忍耐強く読んでいただけたあなたとは、縁があると思います。私の Article Assistant を一緒にテストしてみませんか?リンクはこちら。
ただし、先に言っておきます:
第一、これはテスト版に過ぎないため、私はこのロボットアシスタントの答えの正確性を保証しません;
第二、今後いつでも「召回」される可能性があります。もし運悪く最初のタイミングで使用できなかった場合、後でリンクが開けなくなっても、私を「詐欺師」と呼ばないでください。😂
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王樹義。大学教師、終身学習者。少しだけ執筆、講演、Python、機械学習を理解しています。私の公式アカウント「玉樹芝蘭」(nkwangshuyi)をフォローしてください。