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。
早晨,我突然发现 ChatGPT 最新的 Create GPTs 功能可以用了。
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:
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。
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 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。
然后它很快给出来了结果。
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。
然后,GPT builder 就开始设计图标。
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。
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!
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。
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?
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
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。
滑动到最下面,我选择上传文件,作为这个 GPT 的知识库。
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:
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。
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。
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。
新建 GPT 机器人,可以选择三种可见范围:
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。
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……
很快,它就给出来了结果:
最终呈现的结果如下:
在您提供的资料中,提到了以下绘图应用及其相关的一级标题:
这些应用都是在 AI 和机器学习技术帮助下,让用户能够更加便捷地进行绘图和创造视觉艺术品。
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:
在您的资料库中,提到了 GPT-4 的几个方面:
以上总结涉及 GPT-4 的性能、限制、以及在自动化、编程、逆向工程和协作方面的应用。
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。
我放大一下,你看看用来描述我的创作主题是否合适?
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:
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。
答案为:
在您的资料库中,以下是一些关于未来发展的预判和论断:
这些预判和论断从各个角度展望了人工智能在不同领域的应用前景,以及对未来工作和研究的可能影响。
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
Article Assistant 的解答为:
关于您的资料库中提出的展望预判和论断,以下是一些已经成为现实的对应例子:
目前,LinkedIn 上列出的 AI 工作岗位超过 15,000 个,这一数字展示了 AI 技术在多个行业的广泛应用和需求,从技术公司到咨询、医疗保健、零售和媒体公司,都在寻求 AI 专业人才。
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。
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
一页没有显示完,我让它继续:
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。
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。我现在还沈浸在兴奋中。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。