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本文详细介绍了ChatGPT使用的最佳实践，包括使用向量搜索实现高效知识检索等策略，适用于开发者和使用ChatGPT网站进行直接对话的用户。
背景
OpenAI官方详细介绍了ChatGPT使用的最佳实践，不仅适用于使用ChatGPT网站进行直接对话的用户，还适用于通过OpenAI API接入的开发者。
掌握了这些最佳实践，就能更好地利用GPT大模型。
本文是ChatGPT使用最佳实践系列第5篇 – 使用外部工具。
策略1：使用向量搜索来实现高效知识检索
用户提问的时候，如果能拿到和问题有关的信息，是有助于大模型提升回答效果的。
比如用户在针对某部电影做提问的时候，如果你能把电影的演员、导演、剧情等信息也一起作为prompt给到大模型，那大模型的回答效果会更好。
而且这一招也能解决时效性的问题，因为可以针对用户的提问实时检索最新信息，然后一起作为prompt喂给大模型。
比如Google的Bard和Baichuan就引入了搜索增强来解决时效性问题。
要实现上面说的高效检索，就可以用到向量检索的技术。
向量检索是把输入的文本转化成一个vector向量，然后基于向量之间的相似度衡量就可以找到相似的文本数据。
现在基于大模型做知识库助手，就是使用向量检索到方案来实现的。
具体用例可以参考：GPT函数调用教程。
总结
本文是ChatGPT使用最佳实践系列第5篇 – 使用外部工具。
详细讲述了3个策略，以上策略不仅适用于GPT模型，还适用于其它大语言模型。
文章和示例代码开源在GitHub: platform.openai.com/docs/guides…
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