Apakah itu chatbot GPT dan bagaimana cara membinanya?

Terima kasih kepada LLM terbuka OpenAI, anda boleh membina chatbot GPT anda sendiri yang dikuasakan oleh teknologi AI terkini di dunia.

Model bahasa besar (LLM) seperti GPT berkembang pesat setiap tahun. Ini bukan sahaja bermakna ia semakin berkuasa, tetapi juga terdapat lebih banyak cara mudah untuk membina chatbot GPT tersuai anda sendiri.

Kami telah membantu lebih 750,000 orang membina dan melancarkan chatbot berasaskan LLM mereka sendiri. Jadi kami faham bagaimana menggunakan enjin GPT untuk menyesuaikan chatbot anda sendiri.

Dalam artikel ini, saya akan terangkan:

• Asas-asas chatbot GPT
• Latihan di sebalik model GPT
• Langkah-langkah membina chatbot GPT anda sendiri

Apakah itu chatbot GPT?

Chatbot Generative Pre-trained Transformer (GPT) ialah ejen perbualan yang menggunakan model GPT untuk berinteraksi dengan pengguna.

Biasanya, kita terfikir tentang ChatGPT apabila bercakap tentang chatbot GPT. Tetapi enjin GPT OpenAI boleh menggerakkan pelbagai jenis chatbot – ada yang dibina terus di OpenAI, dan ada juga yang dibina di platform chatbot yang menggunakan enjin GPT.

‍

Selain ChatGPT, chatbot GPT boleh disesuaikan untuk memenuhi keperluan khusus anda, sama ada sebagai rakan belajar AI, chatbot khidmat pelanggan, chatbot jualan, bot penjadualan, atau chatbot HR.

Chatbot GPT seperti ini boleh wujud di laman web – seperti ChatGPT atau bot sokongan pelanggan syarikat – atau boleh juga dilancarkan ke platform atau saluran lain (seperti chatbot WhatsApp).

Anda boleh melancarkan saluran GPT tersuai di saluran seperti Telegram, atau sambungkannya ke platform seperti Zendesk atau Salesforce. Ia boleh menggunakan data perniagaan anda untuk membantu pelanggan atau membantu pekerja membuat keputusan.

Mengapa saya perlu membina chatbot dengan GPT atau LLM lain?

Kebanyakan chatbot hari ini dibina dengan model bahasa besar (LLM) sedia ada seperti GPT.

Kenapa? Ia berkuasa, semakin mampu milik dengan setiap keluaran baru, dan terlalu kompleks untuk kebanyakan syarikat bina sendiri.

Jadi jika anda ada sebarang tugas perbualan digital, anda mungkin akan menggunakan chatbot GPT.

Bot GPT sangat berkuasa

Satu kajian dari City University of Hong Kong menunjukkan kehebatan chatbot GPT tersuai, menerangkan bahawa dengan "menggunakan data tersuai, chatbot boleh memberi maklumat yang lebih tepat dan relevan kepada pengguna, meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan."

Kebolehan memberi respons peribadi dan peka konteks ini menjadikan chatbot GPT alat yang sangat bernilai - bila lagi dalam sejarah kita boleh guna teknologi AI canggih untuk tempah penerbangan atau rancang makanan?

Bot GPT semakin mampu milik dengan setiap keluaran

Kebanyakan pengguna kami (hampir 95% daripada mereka) memilih model GPT berbanding LLM syarikat lain. Kenapa? Sekurang-kurangnya pada masa artikel ini diterbitkan, model 4o adalah yang paling berbaloi.

Jadi model OpenAI adalah yang paling mampu milik untuk pengalaman AI yang boleh dipercayai sekarang. Tapi dalam 6 bulan lagi, siapa tahu model mana yang akan mendahului?

Untuk apa saya boleh gunakan chatbot GPT?

Ringkasnya, anda boleh gunakan chatbot GPT untuk sebarang tugas AI perbualan.

Kes penggunaan paling biasa ialah khidmat pelanggan, jualan, pemasaran, bot tempahan, dan chatbot dalaman untuk pekerja (seperti bot HR atau IT).

Tetapi jika anda menggunakan platform chatbot yang fleksibel, anda boleh bina apa sahaja yang anda fikirkan. Pelawak poket. Perancang peribadi. Chatbot pendidikan atau bot penjagaan kesihatan. Apa sahaja.

Kami ada pelanggan yang membina chatbot hartanah, chatbot restoran, dan juga chatbot hotel yang menempah bilik dan menyelaras kakitangan.

Anda boleh dapat kemas kini harian tentang saham dari agen kripto. Anda boleh bina rakan belajar AI. Anda juga boleh bina chatbot GPT untuk WhatsApp yang berinteraksi dengan pengguna melalui saluran mesej. Sebenarnya, tiada had.

Bagaimana chatbot GPT berfungsi?

Input dan Pra-pemprosesan

Pengguna menaip atau bercakap mesej kepada chatbot. Teks tersebut akan dibersihkan dan distrukturkan — kadang-kadang ditandakan dengan konteks seperti sejarah perbualan atau metadata. Pra-pemprosesan ini membantu model memahami permintaan dalam kerangka yang betul.

Pemprosesan Model Bahasa

Chatbot menghantar input ke enjin GPT (contohnya, GPT-4o).

GPT meramalkan perkataan seterusnya yang paling mungkin, satu demi satu, sehingga membentuk respons lengkap yang kedengaran seperti manusia. Ia bergantung pada corak yang dipelajari dari data latihan yang banyak, jadi anda tidak perlu melatihnya. Terima kasih kepada pemprosesan bahasa semula jadi!

Namun, jika anda mahu melatih chatbot dengan maklumat tersuai (seperti log pelanggan), platform pembinaan chatbot yang kukuh akan membolehkan anda menambah bahan latihan sendiri.

Memori Perbualan

Untuk menjejak perbualan yang berterusan, chatbot menggunakan tetingkap konteks atau ciri memori.

Model tidak mengingati perbualan lalu dengan sendiri, jadi pembangun perlu memberi sejarah yang relevan setiap kali. Ini membolehkan ia memberi respons seolah-olah ia "mengingati" apa yang telah dikatakan sebelum ini.

Jika ini bahagian penting chatbot yang anda bina, pastikan anda tanya penyedia anda tentang keupayaan memori — banyak platform tidak menawarkannya! Platform seperti Botpress atau rangka kerja seperti LangChain ada keupayaan memori.

Logik Perniagaan dan Integrasi

Kebanyakan chatbot GPT bukan sekadar “GPT mentah”. Ia disambungkan ke alat, pangkalan data, atau API.

Ini bermakna jika anda tanya status pesanan anda, chatbot akan guna GPT untuk faham permintaan, kemudian panggil sistem pesanan perniagaan, dan akhirnya hasilkan respons semula jadi dengan data yang diperoleh.

Pasca-pemprosesan dan Pengawal Selia

Sebelum mesej sampai kepada pengguna, pembangun boleh menambah peraturan, penapis, atau pemformatan. Di sinilah penyesuaian nada, semakan keselamatan kandungan, atau polisi syarikat digunakan. Pengawal selia ini memastikan chatbot menjawab selari dengan keperluan jenama dan pematuhan.

Output kepada Pengguna

Akhir sekali, chatbot menyampaikan respons yang dijana melalui saluran pilihan—seperti widget laman web, aplikasi mesej, atau pembantu suara. Kitaran ini akan berulang dengan mesej pengguna seterusnya.

Cara Membina Chatbot GPT dalam 5 Langkah

‍

Jika anda ingin membina chatbot GPT anda sendiri, tarik nafas lega. Bahagian paling sukar sudah diselesaikan oleh pakar. Kini orang ramai boleh menyesuaikan enjin GPT yang berkuasa untuk kegunaan sendiri.

Terdapat dua cara utama untuk membina chatbot GPT anda sendiri: membina GPT tersuai di OpenAI, atau membina chatbot GPT tersuai di platform pihak ketiga. Jangan risau, banyak pilihan percuma tersedia.

Langkah 1: Tentukan skop anda

Tentukan untuk apa chatbot anda akan digunakan. Mungkin ia bot untuk kegunaan peribadi yang menjejak perbelanjaan barangan dapur dan membantu merancang makanan. Atau mungkin syarikat anda perlukan agen AI untuk mengurus khidmat pelanggan dan maklumat.

Skop anda perlu merangkumi untuk siapa anda ingin bina chatbot – diri sendiri, pelanggan, pekerja, pengguna, sesiapa sahaja di internet – dan keupayaan apa yang diperlukan untuk mencapai matlamatnya.

Sebagai contoh, jika anda mahu chatbot untuk hartanah atau hotel, anda perlu cari platform yang menawarkan integrasi terbina dengan Facebook Messenger, Telegram, atau WhatsApp, supaya anda boleh berkomunikasi terus dengan audiens anda.

Setelah anda tentukan audiens dan keupayaan chatbot yang diperlukan, anda boleh cari platform yang menyokongnya.

Langkah 2: Pilih platform anda

Tidak kira jenis chatbot yang anda mahu bina, pasti ada platform yang menyediakan semua yang anda perlukan.

Sebagai contoh, jika anda mahu bina bot tanpa menulis kod, terdapat pilihan tanpa kod yang tersedia.

Jika anda mahu chatbot yang sangat disesuaikan dan disambungkan ke sistem serta aliran kerja tersendiri, anda perlu cari platform yang sangat boleh dikembangkan untuk membina pelbagai kemungkinan.

Jika anda mahu bina bot GPT WhatsApp atau chatbot Slack, anda perlu cari platform dengan integrasi terbina.

Jika anda perlukan inspirasi, lihat senarai 9 platform chatbot terbaik kami.

Langkah 3: Kumpul data anda

Jika anda mahu melakukan prompting lanjutan atau penalaan lanjut, anda perlu kumpul set data yang akan memaklumkan chatbot anda.

Sebagai contoh, jika anda mahu membantu pasukan sokongan pelanggan dengan membina bot yang meniru teknik mereka, anda boleh kumpul transkrip panggilan khidmat pelanggan yang berjaya.

Langkah 4: Sesuaikan dan integrasi

Bahagian paling menarik? Sebenarnya membina chatbot GPT anda.

Platform chatbot anda akan membolehkan anda menyesuaikan tindakan yang diambil oleh chatbot anda, nada atau personaliti yang ditirunya, dan aliran perbualan individu.

Anda juga boleh prompt chatbot anda untuk melengkapkan sesuatu tugas, dan ia boleh melakukannya secara automatik.

Anda juga perlu integrasikan chatbot anda dengan sumber maklumat yang diperlukan. Contohnya, jika anda mahu ia menerangkan produk anda, chatbot GPT anda perlu disambungkan ke laman web dan katalog produk anda.

Langkah 5: Lancar dan uji

Di mana anda mahu chatbot GPT anda diakses?

Anda mungkin mahu melancarkan bot anda di laman web, tetapi ia juga mungkin berguna untuk dilancarkan ke saluran lain. Bergantung pada tujuannya, anda mungkin mahu tetapkan di saluran mesej paling popular pelanggan anda, atau di platform yang paling banyak digunakan pekerja anda.

Setelah chatbot anda dibina, anda atau pasukan anda perlu menguji pelbagai situasi dan menambah baik chatbot anda.

Bagaimana saya boleh melatih model GPT?

Jika anda berminat membina chatbot GPT anda sendiri, adalah berguna untuk faham bagaimana model GPT dicipta.

Model GPT lahir daripada pra-latihan, dan boleh disesuaikan lagi dengan penalaan lanjut. Namun, anda juga boleh membina chatbot GPT tersuai tanpa penalaan lanjut, yang merupakan proses intensif dan boleh menjadi mahal.

Pra-latih

Pra-latih ialah proses yang memakan masa dan sumber yang – buat masa ini – hanya boleh dilakukan oleh syarikat besar yang mempunyai dana mencukupi. Jika anda membina chatbot GPT sendiri, anda tidak akan melakukan pra-latih.

Selepas model dilatih dengan sejumlah besar teks, ia boleh meramalkan dengan lebih tepat perkataan mana yang patut mengikut perkataan lain dalam ayat.

Pasukan bermula dengan mengumpul set data yang sangat besar. Model kemudiannya dilatih untuk memecahkan data dengan membahagikan teks kepada perkataan atau subperkataan, yang dikenali sebagai token.

Inilah maksud ‘T’ dalam GPT: pemprosesan dan pemecahan teks ini dilakukan oleh seni bina rangkaian neural yang dipanggil transformer.

Pada akhir fasa pra-latih, model memahami bahasa secara umum, tetapi belum lagi pakar dalam mana-mana bidang tertentu.

Penalaan lanjut

Jika anda sebuah syarikat dengan set data yang sangat besar, penalaan lanjut mungkin boleh dipertimbangkan.

Penalaan lanjut ialah melatih model pada set data khusus, supaya ia menjadi pakar dalam fungsi tertentu.

Anda mungkin melatihnya dengan:

• Teks perubatan, supaya ia boleh mendiagnosis keadaan kompleks dengan lebih baik
• Teks undang-undang, supaya ia boleh menulis dokumen undang-undang berkualiti tinggi dalam bidang kuasa tertentu
• Skrip khidmat pelanggan, supaya ia tahu jenis masalah yang sering dihadapi pelanggan anda

Selepas penalaan lanjut, chatbot GPT anda dikuasakan oleh keupayaan bahasa yang diperoleh semasa pra-latih, tetapi juga pakar dalam kes penggunaan anda.

Namun, penalaan lanjut bukanlah proses yang sesuai untuk kebanyakan projek chatbot GPT. Anda tidak memerlukan penalaan lanjut jika hanya ingin menyesuaikan chatbot.

Malah, anda hanya boleh melakukan penalaan lanjut pada chatbot GPT jika anda mempunyai set data yang sangat besar dan relevan (seperti transkrip panggilan khidmat pelanggan untuk syarikat besar). Jika set data anda tidak cukup besar, ia tidak berbaloi dari segi masa atau kos.

Nasib baik, penggunaan prompt lanjutan dan RAG (retrieval-augmented generation) hampir selalu mencukupi untuk menyesuaikan chatbot GPT – walaupun anda ingin melancarkannya kepada ribuan pelanggan.

Apakah alternatif kepada melatih chatbot GPT?

Jika proses latihan nampak menakutkan, ada berita baik. Anda mungkin tidak perlu pun.

Penalaan lanjut chatbot GPT berguna untuk keperluan khusus syarikat besar – dan tersedia untuk pelanggan Enterprise kami – tetapi kebanyakan syarikat dan pembina chatbot boleh capai hasil yang diingini tanpa proses penalaan lanjut yang mahal.

Jika anda ingin latih GPT anda sendiri untuk:

• Bercakap dengan suara jenama anda
• Seimbang antara empati dan membantu
• Mengesan masalah khusus yang dihadapi pelanggan anda dengan betul
• Sebarkan maklumat jenama tertentu

Maka anda tidak perlu bersusah payah menala lanjut chatbot anda. Platform pembina chatbot membolehkan anda melakukan prompting lanjutan yang menyesuaikan bot anda mengikut keperluan tepat anda.

Prompting lanjutan

Platform chatbot terbaik akan menyediakan peluang untuk prompting lanjutan semasa anda membina chatbot GPT anda.

Pelbagai jenis prompting lanjutan membolehkan anda mengarahkan bot bagaimana untuk bertindak balas dalam situasi tertentu. Jika anda mahu ia mempromosikan satu produk lebih daripada yang lain, atau anda mahu ia menyebarkan maklumat tepat tentang sejarah Rom, anda boleh prompt bot anda semasa fasa pembinaan.

Sesetengah pembina mendapati berguna untuk menggunakan rantai prompt AI atau prompting rantai pemikiran, dua strategi yang meningkatkan penaakulan dan penjelasan model.

RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) ialah sejenis penjanaan AI yang mengarahkan chatbot anda untuk mengambil maklumat dari sumber tertentu – biasanya jadual dalaman, dokumen, atau laman web anda – dan menjana respons berdasarkan maklumat itu.

Jika anda risau chatbot GPT anda mencadangkan pesaing atau memberi tawaran palsu, RAG ialah cara untuk menghadkan jawapan chatbot anda kepada set data tertentu. Kebanyakan syarikat yang menggunakan chatbot GPT menggunakan RAG untuk melindungi outputnya.

“Halusinasi AI sangat boleh diselesaikan,” kata CEO Nvidia Jensen Huang, menyatakan bahawa RAG mengubah AI menjadi “pembantu penyelidikan yang meringkaskan untuk anda.”

Jadi jika anda tidak ada masa atau sumber untuk menala lanjut chatbot, jangan risau. Tidak perlu menala lanjut untuk membina chatbot GPT tersuai yang selari dengan jenama.

Apa beza antara latihan tersuai dan latihan ad hoc?

Ringkasnya: GPT Latihan Tersuai dilatih dengan data khusus perniagaan untuk ketepatan yang lebih tinggi, manakala GPT Latihan Ad hoc menggunakan set data umum untuk jawapan yang lebih meluas tetapi kurang khusus.

GPT Latihan Tersuai

GPT Latihan Tersuai dibina dengan melatihnya menggunakan set data tertentu.

Set data ini mengandungi soalan dan jawapan pelanggan yang berkaitan dengan perniagaan tertentu di mana ia digunakan. Dengan pendekatan ini, perniagaan boleh memastikan chatbot mereka memberikan penyelesaian yang tepat dan disesuaikan mengikut keperluan organisasi mereka.

GPT Latihan Ad hoc

GPT Latihan Ad hoc menggunakan set data sedia ada yang direka untuk kegunaan umum. Walaupun ia memerlukan kurang penyesuaian berbanding GPT Latihan Tersuai, ketepatannya mungkin sedikit lebih rendah berbanding GPT yang dilatih secara khusus.

Namun begitu, dengan teknologi AI yang sesuai seperti NLP, bot ini tetap menjadi alat yang berkuasa dan mampu menghasilkan jawapan yang berguna walaupun dalam perbualan yang kompleks.

Bina Chatbot GPT Tersuai

Menggabungkan keupayaan enjin GPT dengan fleksibiliti platform chatbot membolehkan anda menggunakan teknologi AI terkini untuk keperluan khusus organisasi anda.

Botpress menyediakan studio seret dan lepas yang membolehkan anda membina chatbot GPT tersuai untuk sebarang kes penggunaan. Kami membolehkan anda memanfaatkan AI, tidak kira bagaimana anda ingin menggunakannya.

Kami juga menawarkan platform pendidikan yang mantap, Botpress Academy, serta saluran YouTube yang terperinci. Komuniti Discord kami mempunyai lebih 20,000 pembina bot, jadi anda sentiasa boleh mendapatkan sokongan yang diperlukan.

Mula membina hari ini. Ia percuma.

Atau hubungi pasukan jualan kami untuk maklumat lanjut.

Soalan Lazim

Adakah GPT hanya milik OpenAI?

Nama GPT memang unik kepada OpenAI, walaupun hak cipta untuknya telah ditolak. Namun, kaedah membina GPT boleh dilakukan oleh sesiapa sahaja yang mempunyai sumber yang mencukupi. Biasanya apabila orang menyebut 'bot GPT', mereka merujuk kepada chatbot berasaskan LLM yang menggunakan model GPT.

Perlukah saya melaras chatbot saya?

Kecuali anda sebuah syarikat besar, anda mungkin tidak perlu menala lanjut chatbot anda. Kaedah seperti prompting lanjutan dan RAG sudah memadai untuk kebanyakan syarikat yang ingin membina chatbot tersuai.

Bagaimana saya boleh menyesuaikan chatbot GPT?

Cara paling mudah untuk menyesuaikan bot GPT ialah dengan prompting lanjutan atau menggunakan RAG (retrieval-augmented generation). Kaedah ini membolehkan anda menentukan bagaimana bot anda bertindak dan dari mana ia mendapatkan maklumat. Biasanya, arahan seperti ini sudah cukup untuk syarikat membina chatbot tersuai yang kukuh.

Adakah membina chatbot GPT sukar?

Membina chatbot berasaskan GPT tidak semestinya sukar, terutamanya dengan kemunculan platform chatbot tanpa kod. Anda juga boleh membina bot GPT tanpa sebarang kod dengan menggunakan platform drag-and-drop seperti Botpress.