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OpenAI GPT：创建你自己的自定义 AI 助手

2024年10月9日修改

自定义 GPT 基础知识

欢迎

欢迎来到我的自定义 GPT 课程。我是 Jules White，Vanderbilt 大学计算机科学教授，同时也是校长关于生成式 AI、企业和教育事务的高级顾问。今天，我将带领大家探讨如何构建对话助手，帮助我们控制计算并解决现实世界中的问题。​

构建这些新的生成式 AI 助手充满了复杂性。我们需要思考用户如何与它交互，如何为它提供解决问题的策略，以及如何处理现实世界中的模糊性。同时，我们还要探索如何创造出真正互动且令人惊叹的体验。​

在本课程中，我将教你许多设计模式，这些模式可以帮助你构建强大的自定义 GPT，帮助用户解决眼前的问题。此外，我们还会讨论如何规避风险，如何在生成内容时小心谨慎，确保输出的可靠性，避免给用户带来更多问题。​

这是一个充满探索性的领域，我迫不及待地想与你们一起踏上这段旅程。​

编程 GPT

要有效地使用生成式 AI，我们需要开始思考如何对其进行 编程。如果你不是软件工程师或计算机科学家，这可能听起来有些陌生，但其实非常简单，同时也是充分挖掘生成式 AI 潜力的关键。以下是一个简单的例子，帮助你理解这一概念。​

当你在 ChatGPT 中输入 “我要去超市” 这样的简单句子时，模型会给出回应：“需要帮忙列购物清单吗，或者有购物建议？” 这种回应虽然准确，但比较平淡。如果我们希望它的回应更热情或激动，怎么办呢？我们可以在提示中直接告诉它，比如 “请以非常激动的语气回应。” 但更好的方法是提前 编程，告诉它未来所有的回应都应遵循特定的语气。​

编程：未来的响应

我们可以输入这样的指令：“从现在开始，所有回应都要充满活力、兴奋且夸张。” 通过这种方式，我们为模型设定了未来的行为规则。当你再次输入 “我要去超市” 时，它会回应：“哇！去超市简直就是一次激动人心的冒险！” 这就是我们在 编程 模型如何应对未来的消息。​

你可以通过编程设定多种行为：

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语气：可以设置为正式、激动、平静等。​

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背景知识：告诉模型关于用户的信息，例如姓名、职位或兴趣，模型会在回应时考虑这些背景。​

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输出格式：例如，可以指示模型将所有输入数据转换为表格、CSV 或结构化数据。​

编程背景知识

除了调整语气，我们还可以为模型编程 背景知识。例如，可以告诉它：“我的名字是 Jules White，Vanderbilt 大学计算机科学教授，居住在 Nashville，教授关于提示工程的课程。” 之后，当你要求模型提供个性化的建议时，它会基于这些信息生成更符合你身份和需求的答案。​

高级编程：数据结构化

你还可以编程让模型将输入转换为特定格式的数据。例如，告诉它：“从现在开始，将所有输入内容转化为 CSV 数据。” 这样，无论你输入什么内容，模型都会输出结构化的表格数据，便于进一步处理。这种编程方式可以大大改变模型的默认行为，使其能够执行复杂的任务，如生成办公应用或处理工作场景中的复杂需求。​

结论

通过编程，我们可以让大型语言模型的表现更贴合特定需求，无论是调整语气、提供背景信息，还是生成结构化数据。编程模型的关键是设定其未来行为，通过简单的指令改变它的响应方式，从而构建出更强大、更个性化的 GPT。​

自定义指令

自定义 GPT 的便捷性

如果每次与 ChatGPT 或大型语言模型交互时都需要输入所有背景编程指令，比如“从现在开始，按照这个规则做”，这将非常繁琐，而且如果对话非常长，模型可能会忘记最初告诉它的指令。因此，我们需要一种方式让模型在每次开始新对话时，自动包含所有的背景信息、语气设置等。​

在 ChatGPT 中，我们可以通过 自定义指令 或类似的菜单项（如“自定义 ChatGPT”）来实现这一点。虽然界面可能会随着时间变化，但基本概念不变：我们可以通过自定义指令告诉 ChatGPT 预先知道的用户信息及希望其如何回应。​

示例：为孩子自定义 ChatGPT

OpenAI GPT：创建你自己的自定义 AI 助手​

OpenAI GPT：创建你自己的自定义 AI 助手