基于知识库构建自己的ChatGPT（简明指南）

一份介绍如何快速使用OpenAI API 构建专属知识库 AI的指南

现代产品通常拥有来自不同来源的大量用户研究数据：用户研究采访、对话记录、客户电子邮件、调查、各种平台上的客户评论等。

理解所有这些数据是一项具有挑战性的任务。传统的方法是维护一个有序的数据库，配备各种相应的标签。

但如果我们可以拥有自己的个人 ChatGPT，它可以回答关于我们的用户研究数据的任何问题呢？

现在，只需要几行代码就可以实现这一点，即使没有技术背景也可以做到。接下来，我将逐步解释如何实现这一点。

1. OpenAI API

OpenAI提供了一个API来发送请求。我们需要这个API来将相关的上下文发送给模型，并保持信息的私密性。

在开始使用API之前，可以尝试通过GPT-3 Playground中的用户界面与GPT-3模型进行交互。

2. 定制知识库

我们想让ChatGPT使用我们的数据，而不仅仅是来自互联网的一般知识。我们该怎么做呢？

2.1 是否可以使用Fine-Tuning对模型进行微调？

在初步接触这个问题时，我认为可以使用我们的数据集对模型进行微调。结果发现微调是通过提供提示-响应示例来训练模型以特定方式回答问题。

微调可以有助于训练模型识别情感，例如，在训练数据中提供句子-情感值对，就像这个例子中：