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2023-11-13-如何用自然语言 5 分钟构建个人知识库应用?我的 GPTs builder 尝试 - 少数派

如何用自然语言 5 分钟构建个人知识库应用?我的 GPTs builder 尝试 - 少数派

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如何用自然语言 5 分钟构建个人知识库应用?我的 GPTs builder 尝试

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文章代表作者个人观点,少数派仅对标题和排版略作修改。


开发者的想象力闸门一旦打开,迎接我们的必然是目不暇接的 AI 应用浪潮冲击。

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兴奋

早晨,我突然发现 ChatGPT 最新的 Create GPTs 功能可以用了。

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这太让我意外了,没想到这么快。根据页面上的提示,我一直以为还得等上一周左右。于是我就发了个感慨:

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结果,就在短短 10 几分钟以后,我自己的机器人上线了。而我激动到又过了 10 多分钟,才想起来把这个事儿补到评论区。

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本文我就来跟你分享一下 GPT 机器人的创建过程,以及使用效果。

不过进入正题之前,我还得先给部分读者补充一下背景知识 —— 你别嫌我啰唆,我发现真有自己的朋友到现在还没看过这场 OpenAI DevDay 发布会的。

GPTs 是什么呢?我为了偷懒,直接「借鉴」卓克老师的得到 App 专栏内容(顺便说一句,强烈推荐),让 ChatGPT 帮我做了总结,分享给你:

GPTs 是 OpenAI 的新功能,它像一个智能机器人。发布会上展示了三个例子:CanvaGPT 可以帮你设计海报;ZapierGPT 可以连接和控制手机里的各种 App,比如帮你查看日程,解决日程冲突,甚至帮你在微信上和领导解释你不能参加会议的原因;最后一个例子是,你可以用自然语言和 ChatGPT 沟通,生成个性化的 Agent,比如一个创业咨询师。对于开发者和投资人来说,这个新功能既让人期待又让人担忧,因为他们需要升级自己的产品才能与 OpenAI 竞争。

好了,背景介绍完毕。下面咱们就来看看,如何用这个功能构造你自己的 GPT 智能机器人,帮你解决重要或棘手的任务。

构建

构建 GPT 的过程非常轻松,因为都是引导对话式。

GPT builder 问我:

嗨!我来帮助您构建一个新的 GPT。您可以说类似于 「制作一个能为新产品生成视觉效果的创意师」 或者 「制作一个能帮助格式化我的代码的软件工程师」。您想要做什么?

我的答复是:

做一个文章已发布内容查询助理,帮我用已经发布的内容来回答问题

ChatGPT 立即开始思考。

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然后它很快给出来了结果。

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注意此时右侧的提示,以及下面给出的若干启发式初始问题。界面已经有了雏形。

下面它接着问我:

Great, we're making a content retrieval assistant that will use published articles to answer questions. How about we call this GPT "Article Assistant"? Would that work for you?

翻译过来为:

太好了,我们正在制作一个内容检索助手,它将使用已发布的文章来回答问题。我们可以把这个 GPT 称为 「文章助手」,你觉得这样行吗?

那当然没问题了。我表示赞同。

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然后,GPT builder 就开始设计图标。

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设计好后,GPT builder 问我这个图标怎么样?

我觉得图标画得并不差,但和主题偏差有点儿远。于是提出,最好和书籍、论文有关。

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GPT builder 立即着手,并且修改成新的图标。如上图所示。然后问我的意见。

我表示:非常好!

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GPT builder 很开心地问我具体细节了。

太棒了!现在,让我们来调整一下文章助手的工作方式。在搜索信息时,它应该优先考虑哪种内容?

我觉得这个问题很关键,可以设定不同的优先级和处理方式。我没想到这种对话引导,居然能将细节步骤考虑如此周详。

于是我回答说:

使用我上传的资料吧。

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GPT builder 立刻给出了后续的追问:

明白。文章助手将优先考虑您上传的内容进行信息检索。接下来,如果助手在您的材料中找不到直接答案,它应该怎么做?您希望它询问澄清问题还是尝试根据可用信息提供最佳猜测?

既然我要建造的是个查询助手,全靠猜测来回答就不靠谱了。于是我指出:

先如实回答说在资料库中找不到,然后再尝试用你自身的检索能力 + 知识库来回答,并且给出详细的出处,如何?

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GPT builder 的答复为:

完美,文章助手将在无法通过您上传的文件解决您的问题时通知您,并通过利用其浏览能力和知识库提供最佳答案,引用详细来源。最后,在互动方面,您对助手如何与您沟通有任何偏好吗?应该是正式的、随意的还是介于两者之间?

这个问题,着实让我思索了一会儿。因为根据我对 ChatGPT 脾气的了解,是有的时候很「轴」。如果你说「严肃」,它就跟个学究差不多,回答起来一本正经不苟言笑,甚至有些干巴巴的;可你要说「生动」,它就贫嘴饶舌,天马行空一通乱诹。那我干脆就给它举个例子好了:

比较 formal,但不要太死板就好,如同一个热心的图书馆员为读者提供参考咨询就行

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我对自己的这个比方,还是很满意的。GPT builder 也似乎是听明白了。

那就这样定了。文章助手将以正式而亲近的语气与您交流,就像一位专注的图书管理员准备帮助您进行研究。请随意在右侧的游乐场中尝试使用文章助手,并且如果有任何需要进一步改进的地方,请告诉我。接下来你想做什么?

剩下的事儿,我就不需要对话来解决了,而是直接点开了设定标签。

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滑动到最下面,我选择上传文件,作为这个 GPT 的知识库。

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我选取的知识库,是自己最近一段时间发布的文章(包括知识星球和小报童内容)。部分文章目录如下:

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我把这些文章,进行了合并,做成了一个 knowledge.md 文件上传了上去。

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然后,我非常机 (ji) 智 (zei) 地取消了下面这个默认设定,以保障数据隐私。

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至此,咱们的设置环节就算搞定了。然后,点击右上角这个按钮。

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新建 GPT 机器人,可以选择三种可见范围:

  • 创作者自己
  • 知道链接的用户
  • 公开发布

作为测试,我一开始选择的可见范围只包括了自己。然后,GPT builder 自动退出了设置页面,直接进入了我自己的 GPTs 用户交互界面。

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测试

我过于激动,颤颤巍巍向 Article Assistant(我刚刚构建的 GPT 机器人)提出了自己的第一个问题:

我上传的资料中,都提到了哪些绘图的应用?请详细说明,并且在每一处举例时,都把对应的一级标题显示出来

Article Assistant 在思考……

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很快,它就给出来了结果:

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最终呈现的结果如下:

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我人工检视了答案,准确无误,非常开心。又尝试了几个其他方向的问题。

上午正好赶上组会,于是我给学生们当场做了演示。

在我的资料库中,哪些地方提到了 GPT-4 ?

这是 Article Assistant 的回答:

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Article Assistant 一边输出,我和学生一边共同兴奋地实时检验和讨论。上述答案确实都来自于我之前发布的文章。

下面我决定尝试调用一下 Article Assistant 内置的多模态功能。

请用一张图,尽可能生动形象真实描绘我的资料库内容

居然,Article Assistant 真的就画出来了。

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我放大一下,你看看用来描述我的创作主题是否合适?

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只不过,这次我的学生们似乎没有刚刚的兴奋,而是有些担忧。庆薇皱起眉头:

老师,以后还要人来干啥啊?

这个问题,我听了心里也不大是滋味儿。为了调解一下大伙儿的情绪,我让他们自己提个问题,现场测试。

于是肖骁提出:

老师,你问问他之前在文章里的预测和判断,后来都有哪些变成了现实?

我觉得这个问题好啊。可以把知识库信息和外部最新查询结果进行比对。

于是我问 Article Assistant :

查询我的资料库,有哪些过去我认为未来有前景的可能发展,现在已经变成了现实?

这是 Article Assistant 的回答:

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在您的资料库中,没有直接提到过去认为未来有前景的可能发展,现在已经变成现实的具体实例。您可能需要直接查看原始资料以确定这些信息。如果您需要帮助确定特定发展或趋势,请提供更多上下文或指导。

学生们看起来很失望。我说这里就得看你会不会在遭遇挫折的时候,改进问题了。既然作为一个整体问题,Article Assistant 回答并不完满。我们可以帮它拆解。这是 prompt engineering 的技巧之一。

于是我先问:

查询我的资料库,看有哪些展望的预判和论断,一一列出

Article Assistant 这次并没有让我们失望。

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然后,我就继续追问:

下面请你查询最新资料,看上述论断是否已经变成了现实?举出对应的例子

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Article Assistant 的解答要说完满,我觉得算不上。因为它给出的例子,只是答复和印证了上一个问题答案中「就业机会」创造部分。但是两个问题下来,它的回答确实回应了学生提出的最初问题。希望以后它能在问题的自动划分,和总结的全面性上改进得更好。

限制

除此之外,目前 GPTs 还是有不少限制和缺憾。

例如我提出下面这个问题:

在我的资料库中,都有哪些主题最常出现?请列表方式列出,并对出现频次进行可视化绘图

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一页没有显示完,我让它继续:

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这里你就可以清楚看到问题。

首先,统计主题词出现频率肯定有问题。因为我不可能对重要主题词只提及一遍。上述的内容有的根本就不算是重要主题词。这里应该有统计方式的缺陷。

另外,就是绘图里面中文显示依然有问题。主题的中文部分,在图中的坐标轴下全都变成了方框。这些问题,我在当初给你演示 Code Interpreter 时曾经详细介绍过,此处就不赘述了。

小结

本文我为你介绍了 OpenAI DevDay 最新发布的 GPT builder 使用方式和效果。通过上传自己的已发布文章作为知识库,我真的只用了几分钟的时间和数个轮次的自然语言对话,就构造了自己的「知识分身」,还能帮助自己和学生、读者来解答问题。我现在还沉浸在兴奋中。尽管它还有很多限制与问题,但我知道这仅仅是个开始。开发者的想象力闸门一旦打开,迎接我们的必然是目不暇接的应用浪潮冲击。

这几天,我陆续看到了朋友们发来的 GPTs 样例。其中,让我感受最深的,就是立青使用 ChatGPT 创建 BibiGPT 竞品后的这一条感慨。开发者需要进行怎样的方向调整?短短几天内网络空间已经有了很多讨论,我不想赘述。只希望用立青的这个感受分享,再让你体验一下冲击的烈度。

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祝(自然语言方式) AI 应用创建愉快!

你能耐心读到这里,咱们也算是有缘。我邀请你一起来测试一下我的 Article Assistant 吧。链接在这里

不过我有言在先:

第一、因为这只是个测试版本,所以我不保证该机器人助手答案的准确;

第二、后续随时可能「召回」。如果你不巧没有第一时间使用,后续打不开链接,也不要急着骂我「骗子」哦。😂

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王树义。大学教师,终身学习者。稍微懂一点儿写作、演讲、Python 和机器学习。欢迎关注我的公众号 “玉树芝兰”(nkwangshuyi)。

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