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ChatGPT最佳实践系列第5篇:使用外部工具

释放双眼,带上耳机,听听看~!
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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