GPT商店本周开业啦,为大家带来了一个激动人心的赚钱机会。在今天这个AI驱动的时代,为特定任务或话题打造定制AI工具不仅新颖,而且是个很有前景的赚钱途径。
引领这一浪潮的就是OpenAI的GPT模型。有了这些,你可以开发出适用于任何需求的ChatGPT变体,无论是语言学习还是技术支持。这个教程会指导你如何为GPT商店的开业做准备,创建你的GPT。
第一步:访问GPT构建器
首先,导航到OpenAI的GPT编辑器。或者,你也可以访问OpenAI聊天网站,选择你的名字,然后选择“My GPTs”。一旦到了那里,继续前往OpenAI平台的“Explore”部分,点击“Create a GPT”。这一步是你旅程的开始。
第二步:构建你的GPT
在“创建”标签页,你会找到GPT构建器。在这里,你可以描述你想要的GPT类型。例如,“设计一个烹饪GPT,根据饮食偏好建议创新食谱”或“开发一个专门提供历史分析的GPT,用于教育目的”。让我们创建一个GPT大厨吧。
如你所见,GPT构建器几乎完成了所有工作????。我们提供额外的背景信息,以确保它提供最高质量的食谱。
第三步:配置
我们要通过链接到一个食谱API来增强这个GPT。首先,前往RapidAPI并设置一个账户。我们的目标是利用这个特定的食谱API来开发一个OpenAPI架构。这个演示将展示如何为GPT配备行动和高级功能,真正发挥GPT的全部潜力。
我们将使用这个定制GPT来帮助我们创建一个OpenAPI架构JSON。请复制示例请求。
然后交给OpenAPI架构GPT,让它为我们构建JSON:
这是JSON:
{ "openapi" : "3.0.0" , "info" : { "title" : "Spoonaulous Recipe Food Nutrition API" , "description" : "用于复杂食谱和食品营养搜索的 API。" , "版本" : "1.0.0" } , "服务器" : [ { "url" : "https://spoonaulous-recipe-food-nutrition-v1.p.rapidapi.com" } ] , "路径" : { "/recipes/complexSearch" : { "get" : { "summary" : "复杂食谱搜索" , "operationId" : "complexRecipeSearch" , "tags" : [ "食谱搜索" ] , "parameters" : [ { " name" : "query" 、"in" : "query" 、"description" : "搜索查询(例如,'pasta')" 、"required" : false、"schema" : { "type" : "string" } } , { "name" : "number" , "in" : "query" , "description" : "要返回的结果数" , "required" : false , "schema" : { "type" : "string" } } ] , "responses" : { "200" : { "description" : "成功搜索" , "content" : { "application/json" : { "schema" : { "type" : "object" , "properties" :{ “结果” :"" "401" : { "描述" : "未经授权" } } , "安全" : [ { "RapidAPIKeyAuth" : [ ] } ] } } } , "组件" : { "模式" : { } } , "安全" : [ { “RapidAPIKeyAuth” :[ ] } ] }
返回到GPT构建器,转到“配置”标签页。这个部分允许你选择你的GPT可以执行的操作,比如浏览网页或创建图片。在最下面的部分,点击“创建新动作”。
复制OpenAPI架构并添加你的API密钥。
第四步:发布你的创作
一旦对你的GPT满意,点击“发布”。然后你可以与他人分享,标志着你的GPT创建完成。恭喜你!???? 你已经成功创建了你的第一个可以访问外部API的定制GPT。现在,你已经准备好探索各种API,并打造一个专门解决特定问题的独特AI助手。
挑战
像ChatGPT和其他基于语言模型的助手一样,GPT面临着几个共同的挑战:
- 幻觉:生成不准确或虚构的信息。
- 对抗性攻击:易受设计来欺骗模型的误导输入的影响。
- 偏见:反映训练数据的固有偏见。
- 确定性问题:在一贯遵循指令方面的困难。
GPT特有的其他问题包括:
- 错误倾向:更高的犯错几率。
- 令牌配额和节流:在广泛的系统提示期间迅速限制。
- 工具和行动推理:偶尔在使用工具和行动(如架构错误)时出错。
- 处理RAG:在处理大型复杂数据集时,检索增强生成的挑战。
对这些问题的理解预计会随着平台和技术的发展而进化。
文章来自于微信公众号 “AI远航指南”
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