Я часто использую ChatGPT в повседневных задачах. Он реально помогает в обучении, разработке и решении небольших проблем. Но с другой стороны бывает сложно дать ему нужный контекст, чтобы он начал делать то, что нужно вам, а не выдавал ложь за действительность.
В интернете мало реальных кейсов использования ChatGPT для решения практических задач.
Совсем недавно появился новый функционал - создание собственных кастомных GPT (GPTs). С этим инструментом уже гораздо проще настраивать ChatGPT, чтобы он без лишней воды решал ваши задачи. При этом создавать этот функционал (до подключения к api) могут люди вообще без технического бэкграунда.
Далее будет мой перевод статьи Александра Сниффина, руководство по созданию своих gpt. Рассказывается про все 3 составляющие: prompt инструкции, дополнительная информация для нейросети (knowledge), Capabilities - встроенные возможности (Web browsing, DALL-E, Code Interpreter) и Actions - действия, такие как подключение внешних API - самый большой плюс кастомных чатов. После статьи напишу свой вывод по custom GPTs.
6 ноября на DevDay компанией OpenAI был анонсирован новый продукт под названием GPTs. Эти GPT предлагают быстрый и простой способ создания расширения ChatGPT с помощью no code платформы, которая значительно упрощает разработку сложных мультимодальных чат-ботов для разработчиков.
Мы выпускаем специальные версии ChatGPT, которые вы можете создавать для определенной цели — так называемые GPT. GPT — это новый способ для каждого создать индивидуальную версию ChatGPT, которая будет более полезна в повседневной жизни, при выполнении определенных задач, на работе или дома, а затем поделиться этим творением с другими. Например, GPT могут помочь вам выучить правила любой настольной игры, научить детей математике или разработать наклейки .
Любой может легко создать свой собственный GPT — кодирование не требуется. Вы можете сделать их для себя, только для внутреннего использования вашей компании или для всех. Создать его так же просто, как начать разговор, дать ему инструкции и дополнительные знания, а также выбрать, что он может делать, например, искать в Интернете, создавать изображения или анализировать данные. Попробуйте на chat.openai.com/create .
Давайте рассмотрим, что это значит, рассмотрев существующие функциональные возможности и концепции. Затем создадим наш собственный GPT и как добавить собственный интерфейс прикладного программирования (API) и данные!
Обзор GPTs
Для начала давайте рассмотрим существующие возможности того, что мы можем делать с GPTs, и создадим простой GPT, прежде чем переходить к более сложному с использованием API.
**Примечание. На момент публикации GPT все еще находится в стадии бета-тестирования, и существующие функции и поведение могут очень быстро измениться. На данный момент они также ограничены небольшим количеством пользователей.
Пользовательский интерфейс
Пользовательский интерфейс GPTs прост. Кастомный GPT может быть полностью создан прямо в браузере. Нажимаем в верхнем левом углу на Explore => Create a GPT и попадаем на страницу создания:
Он прост в использовании и не требует кода, но обеспечивает более сложную функциональность, предоставляя разработчикам возможность загружать свои собственные наборы данных и предоставлять API.
GPT — это многомодельная копия ChatGPT. У них есть поддержка Vision , DALL-E и таких инструментов, как просмотр веб-страниц, интерпретатор кода с использованием Python и пользовательские действия, использующие внешние API.
Написание инструкции Prompt очень похоже на концепцию, возникшую в open source проектах, таких как Agents , которые LangChain , популярная среда для создания приложений LLM (Large language model), описывает следующим образом:
Основная идея агентов заключается в использовании языковой модели для выбора последовательности действий. В цепочках последовательность действий жестко запрограммирована (в коде). В агентах языковая модель используется как механизм рассуждения, определяющий, какие действия следует предпринять и в каком порядке.
OpenAI сделал создание базового GPT без какого-либо программирования. Они также предоставляют API для разработчиков для взаимодействия с вашим GPT, известный как «Assistant API» , который обеспечивает большую гибкость при создании сложных приложений.
Простой пример создания GPT без использования программирования
Давайте создадим простой GPT без дополнительный знаний для чата (knowledge) и действий (actions).
Раньше создание чего-то похожего на GPTs требовало программирования разговорного чат-бота с множеством сложностей. Даже при использовании API OpenAI все равно требовалось глубокое понимание того, как использовать API завершения чата с такими инструментами, как LangChain, для создания ботов, которые могли бы использовать инструменты или несколько моделей. Это было упрощено и абстрагировано, что позволяет быстро разрабатывать продвинутых диалоговых ботов.
Однако важно отметить, что это упрощение снизило гибкость по сравнению с самостоятельной разработкой ботов.
Практика. Создаем GPT
Давайте продемонстрируем, как создать базовый GPT без knowledge и actions
Мы назовем наш прототип GPT «Поиск одежды по картинке», который позволяет пользователям загружать изображения одежды, где встроенный инструмент ChatGPT Vision идентифицирует различные предметы одежды, а затем пытается найти те же самые предметы одежды в Интернете.
Теперь это можно сделать за несколько минут, а раньше это потребовало бы значительных усилий.
Нажимаем в верхнем левом углу на Explore => Create a GPT и попадаем на страницу создания.
Вы можете использовать левую вкладку «Create», в которой используется GPT Builder, он будет задавать вам вопросы и заполнит правую вкладку Configure автоматически, либо сразу перейти на вкладку Configure. Там нужно будет заполнить название, описание, аватарку.
Остановимся подробнее на поле Instructions.
Instructions (Инструкции)
В это поле записывается prompt, который описывает поведение вашего GPT. Это и есть тот контекст, который будет в чате по- умолчанию.
Если вы не знакомы как составлять Prompt для языковых моделей, посетите сайт Promtingguide.ai . Очень полезный ресурс для изучения методов запросов prompts, используемых с языковыми моделями, такими как ChatGPT.
Prompt engineering — относительно новая дисциплина для разработки и оптимизации подсказок для эффективного использования языковых моделей (LM) для широкого спектра приложений и тем исследований. Инженерные навыки помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM).
Проще говоря, instructions — это просто текст, которому мы приказываем нашему LLM следовать.
Наше prompt должен быть хорошо структурирован, но также должен определять, как LLM должен реагировать на сообщения.
ChatGPT работает, предлагая LLM диалоговый формат. LLM генерирует текст на входе и определяет значение контекста на основе обучающих данных и подсказки. Очень простой пример приглашения к диалогу может выглядеть так:
ваш промпт: Вы полезный помощник ИИ.
запрос пользователя: Привет!
GPT: Здравствуйте, чем я могу вам помочь сегодня?Каждое сообщение в диалоге будет расширять prompt до тех пор, пока не будет достигнуто какое-либо стоп-слово или не будет достигнут лимит токенов . К счастью для нас, нам не нужно об этом беспокоиться, потому что ChatGPT сделает это за нас при создании GPT.
Вот подробный пример того, что мы можем использовать с нашим GPT обратного поиска моды:
Цель:
вы — ИИ-помощник, призванный помочь пользователю находить похожую одежду в Интернете, анализируя и идентифицируя одежду по примерам изображений. Эти изображения могут быть получены из публикаций в социальных сетях, загрузок пользователей, таких как скриншоты и т. д. Ваша задача заключается в детальном анализе и последующем поиске похожих предметов одежды, доступных для покупки.
Процесс:
1. Получение изображения:
- Попросите пользователя предоставить изображение. Это может быть прямая загрузка или скриншот из социальных сетей.
- Примечание. Сообщите пользователю, что снимки экрана могут потребоваться для некоторых платформ социальных сетей, требующих входа в систему, поскольку вы не можете получить доступ к этим платформам напрямую.2. Определение объекта:
- Если на изображении изображено несколько человек, попросите пользователя указать, чья одежда его интересует.
- Продолжайте, как только пользователь определит интересующий его предмет.3. Детальный анализ одежды:
- Тщательно опишите каждый предмет одежды, который носит выбранный объект на изображении.
- Укажите такие детали, как цвет, рисунок, тип ткани, стиль (например, V-образный вырез, пуговицы) и любые отличительные особенности (например, логотипы, украшения).4. Проверка:
- Предоставьте описание одежды пользователю для подтверждения.
- Если есть неточности или недостающие детали, попросите пользователя уточнить или предоставить дополнительную информацию.5. Параметры поиска и отображения:
- После подтверждения описания начните поиск в Интернете похожих предметов одежды.
- Спросите пользователя, предпочитает ли он искать все элементы одновременно или по одному.
- Результаты поиска могут представлять собой прямые ссылки на определенный элемент или поисковый запрос на другой сайт.
– Для каждого найденного товара предоставьте прямую ссылку на покупку для каждой позиции. Ссылка должна содержать полное описание товара. например, «[- Amazon: белая футболка] (ссылка)»
— постарайтесь указать цену, если это возможно, для каждого товара.6. Подтверждение пользователя и итерация:
— после представления каждой находки попросите пользователя подтвердить, соответствует ли она его ожиданиям. .
- Если пользователь не удовлетворен, либо скорректируйте поиск на основе новых данных (повторите, начиная с шага 5), либо спросите, хотят ли они начать процесс заново с новым изображением.
Ограничения:
- Задавая пользователю вопросы, подсказывайте в ясном и простом для понимания формате, предоставляйте пользователю выбор вариантов в структурированном виде. например: «... Дайте мне знать, если это правильно, вот следующие шаги: - Поиск всех элементов - Поиск каждого элемента по одному»
- Отформатируйте свои ответы в формате HTML или MD, чтобы их было легче читать
- По возможности будьте краткими , помните, что пользователь пытается быстро найти ответы
- Говорите с помощью смайлов и будьте полезны, например, это может быть вступление:#
Интересные статьи
Интересные статьи
