什么是GPT聊天机器人，如何构建一个？

多亏了OpenAI开放的LLM，你可以用全球最新的AI技术打造属于自己的GPT聊天机器人。

像GPT这样的超大语言模型（LLM）每年都在快速进步。这不仅意味着它们更强大，也意味着构建自己的定制GPT 聊天机器人变得更加容易。

我们已经帮助超过75万人构建并部署了基于LLM的聊天机器人。因此，我们非常了解如何利用GPT引擎定制属于你的聊天机器人。

在本文中，我将为你讲解：

• GPT聊天机器人的基础知识
• GPT模型背后的训练原理
• 构建你自己的GPT聊天机器人的步骤

什么是GPT聊天机器人？

生成式预训练变换器（GPT）聊天机器人是一种利用GPT模型与用户进行对话的智能代理。

通常，我们提到GPT聊天机器人时会想到ChatGPT。但OpenAI的GPT引擎可以驱动多种类型的聊天机器人——有些直接基于OpenAI构建，有些则基于聊天机器人平台，同样使用GPT引擎。

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除了ChatGPT之外，GPT聊天机器人可以根据你的具体需求进行定制，无论是AI学习助手、客户服务机器人、销售机器人、日程安排机器人，甚至是人力资源机器人。

这类GPT聊天机器人可以部署在网页上——比如ChatGPT或企业客服机器人——也可以部署到其他平台或渠道（如WhatsApp聊天机器人）。

你可以在Telegram等渠道部署定制化的GPT机器人，甚至可以将其连接到Zendesk或Salesforce等平台。它可以利用你的业务数据为客户提供信息，或帮助员工做决策。

为什么要用GPT或其他LLM构建聊天机器人？

如今，大多数聊天机器人都是基于现有的大型语言模型（LLM）（如GPT）构建的。

为什么？它们功能强大，每次新版本发布价格都更亲民，而且对于大多数公司来说，这种技术过于复杂，难以自行开发。

所以，只要你有任何数字化对话需求，最终很可能会选择GPT聊天机器人。

GPT机器人功能强大

香港城市大学的一项研究强调了定制GPT聊天机器人的强大能力，指出“通过利用定制数据，聊天机器人可以为用户提供更有针对性和个性化的信息，提升整体用户体验。”

这种提供上下文感知、个性化回复的能力，使GPT聊天机器人变得极具价值——历史上何时我们能用先进AI帮我们订机票或规划餐食？

GPT机器人每次升级都更实惠

我们的大多数用户（几乎……95%）都选择了GPT模型而不是其他公司的LLM。为什么？至少在本文发布时，4o模型性价比最高。

因此，目前OpenAI的模型是实现可靠AI体验最实惠的选择。但6个月后，领先的模型会不会变？谁也说不准。

GPT聊天机器人可以用来做什么？

简而言之，GPT聊天机器人可以用于任何对话式AI任务。

最常见的应用场景包括客户服务、销售、市场营销、预订机器人，以及内部员工聊天机器人（如人力资源或IT机器人）。

但如果你使用的是灵活的聊天机器人平台，你可以构建任何你能想到的功能。比如随身笑话机、个人规划助手、教育机器人或医疗机器人，应有尽有。

我们的客户中，有人构建了房地产聊天机器人、餐厅聊天机器人，甚至还有酒店聊天机器人，可以预订房间并协调员工。

你可以通过加密货币助手获取每日股票更新，也可以打造AI学习伙伴，甚至为WhatsApp构建GPT聊天机器人，通过消息渠道与用户互动。实际上，只有想不到，没有做不到。

GPT聊天机器人是如何工作的？

输入与预处理

用户向聊天机器人输入或说出消息。文本会被清洗和结构化——有时还会加上对话历史或元数据等上下文标签。这样的预处理有助于模型在正确的语境下理解请求。

语言模型处理

聊天机器人将输入发送到GPT引擎（例如GPT-4o）。

GPT会逐字预测下一个最可能出现的词，直到生成完整、自然的人类回复。它依赖于从海量训练数据中学到的模式，因此你无需再训练它。感谢自然语言处理！

不过，如果你想让聊天机器人基于自定义信息（如客户日志）进行训练，强大的聊天机器人平台会允许你添加自己的训练材料。

对话记忆

为了追踪持续的对话，聊天机器人会使用上下文窗口或记忆功能。

模型本身不会记住过去的对话，因此开发者每次都要提供相关历史。这让它能够像“记得”之前说过什么一样进行回复。

如果这是你要构建的聊天机器人的重要功能，一定要向服务商咨询记忆能力——很多平台并不支持！像Botpress或LangChain这样的框架就具备记忆功能。

业务逻辑与集成

大多数GPT聊天机器人并非“纯GPT”。它们会连接到工具、数据库或API。

这意味着当你查询订单状态时，聊天机器人会用GPT理解你的请求，然后调用企业的订单系统，最后用获取到的数据生成自然回复。

后处理与防护措施

在消息发送给用户前，开发者可以添加规则、过滤器或格式化。这一步可以调整语气、检查内容安全或执行公司政策。这些防护措施确保聊天机器人的回答符合品牌和合规要求。

输出给用户

最后，聊天机器人会通过选定的渠道（如网站小部件、消息应用或语音助手）发送生成的回复。接下来就会进入下一个用户消息的循环。

五步打造GPT聊天机器人

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如果你想自己构建GPT聊天机器人，可以松一口气。最难的部分已经由专业人士完成。现在，普通用户也能根据自己的需求定制强大的GPT引擎。

构建GPT聊天机器人主要有两种方式：在OpenAI上构建自定义GPT，或在第三方平台上构建自定义GPT聊天机器人。别担心，有很多免费选项可选。

第一步：明确你的需求范围

确定你的聊天机器人将用于什么场景。也许你需要一个个人助手，帮你记录日常开销和规划餐食；也许你的公司需要一个AI智能体来协助客户服务和信息管理。

你的需求范围应包括你希望为谁构建聊天机器人——自己、客户、员工、用户，或是所有互联网用户——以及它需要具备哪些能力才能实现目标。

例如，如果你想要一个房地产或酒店聊天机器人，就应该选择支持Facebook Messenger、Telegram或WhatsApp等内置集成的平台，这样才能直接与目标用户沟通。

一旦明确了目标用户和所需功能，就可以找到支持这些需求的平台。

第二步：选择你的平台

无论你想构建哪种类型的聊天机器人，总有一个平台能满足你的需求。

比如，如果你想零代码构建机器人，有无代码选项可选。

如果你需要高度定制、能连接自有系统和工作流的聊天机器人，就要选择可扩展性强的平台，支持无限可能。

如果你想构建WhatsApp GPT机器人或Slack聊天机器人，就需要选择带有内置集成的平台。

如果需要灵感，可以看看我们的九大聊天机器人平台推荐。

第三步：收集你的数据

如果你想进行高级提示工程或微调，就需要收集能为你的聊天机器人提供信息的数据集。

例如，如果你想通过机器人减轻客服团队压力，让它模仿客服技巧，可以收集成功客服通话的记录。

第四步：定制与集成

最令人兴奋的部分？就是实际构建你的GPT聊天机器人。

你的聊天机器人平台会允许你定制机器人的行为、语气或个性，以及具体的对话流程。

你甚至可以让机器人自主完成某项任务，只需给出指令即可。

你还需要将聊天机器人与必要的信息源集成。例如，如果你希望它能介绍你的产品，GPT聊天机器人就需要连接到你的网站和产品目录。

第五步：部署与测试

你希望用户在哪里访问你的GPT聊天机器人？

你很可能会选择将机器人部署到网站，但根据实际需求，也可以部署到其他渠道。比如，可以设置在客户最常用的消息渠道，或员工最常用的平台上。

聊天机器人搭建完成后，你或你的团队需要测试各种场景，并不断优化。

我如何训练GPT模型？

如果你有兴趣构建自己的GPT聊天机器人，了解GPT模型的创建过程会很有帮助。

GPT模型通过预训练诞生，可以通过微调进一步专精。不过，你也可以构建无需微调的定制GPT聊天机器人，因为微调过程复杂且成本高昂。

预训练

预训练是一个耗时且资源密集的过程，目前只有资金雄厚的企业才能完成。如果你在构建自己的GPT聊天机器人，一般不会涉及预训练。

预训练是指开发团队训练模型，使其能够准确预测人类语句中的下一个词。模型在大量文本上训练后，能更准确地预测句子中词语的顺序。

团队首先会收集海量数据集。随后，模型被训练将文本分解为单词或子词，即“标记”。

这就是GPT中“T”的由来：这种文本处理和分解由一种称为变换器的神经网络架构完成。

在预训练阶段结束时，模型对语言有了广泛的理解，但尚未专注于任何特定领域。

微调

如果你拥有庞大的数据集，微调可能是一个可行的选择。

微调是指在特定数据集上训练模型，使其成为某一特定功能的专家。

你可以用以下数据进行训练：

• 医学文本，使其能更好地诊断复杂疾病
• 法律文本，使其能在特定司法管辖区撰写更高质量的法律文件
• 客户服务脚本，让其了解你的客户常见问题类型

经过微调后，你的GPT聊天机器人不仅具备预训练获得的语言能力，还能专注于你的定制场景。

但对于许多GPT聊天机器人项目来说，微调并不是必需的。如果你只是想定制聊天机器人，其实不需要微调。

实际上，只有当你拥有大量相关信息的数据集（比如大型企业的客户服务通话记录）时，才值得对GPT聊天机器人进行微调。如果你的数据集不够大，微调的时间和成本都不划算。

幸运的是，先进的提示工程和RAG（检索增强生成）几乎总能满足GPT聊天机器人的定制需求——即使你要为成千上万的客户部署。

训练GPT聊天机器人还有哪些替代方案？

如果觉得训练过程太复杂，有个好消息：你很可能不需要这么做。

微调GPT聊天机器人适用于大型企业的特定需求——我们的企业客户可以使用——但大多数公司和开发者无需昂贵的微调过程也能实现目标。

如果你想训练自己的GPT聊天机器人，让它：

• 用你的品牌语气说话
• 兼具同理心和实用性
• 准确识别客户遇到的特定问题
• 传播特定品牌信息

那么你无需费力微调聊天机器人。聊天机器人开发平台会让你通过高级提示工程，精准定制机器人的表现。

高级提示工程

优秀的聊天机器人平台会在构建GPT聊天机器人时提供高级提示工程的机会。

不同类型的高级提示工程可以让你指导机器人在特定场景下如何回应。如果你希望它更倾向于推荐某类产品，或希望它传播准确的罗马历史知识，都可以在搭建阶段进行提示。

有些开发者会用AI提示链或思维链提示，这两种策略能提升模型的推理和解释能力。

RAG

检索增强生成（RAG）是一种AI生成方式，指示你的聊天机器人从特定来源（通常是内部表格、文档或网站）获取信息，并基于这些信息生成回复。

如果你担心GPT聊天机器人推荐竞争对手或发布虚假优惠，RAG可以将机器人的回答限定在特定数据集内。大多数使用GPT聊天机器人的公司都会用RAG来保障输出安全。

“AI幻觉问题完全可以解决，”Nvidia CEO黄仁勋表示，他指出RAG让AI变成了“为你总结的研究助理”。

所以，如果你没有时间或资源进行微调，也不用担心。无需微调也能打造定制化、符合品牌的GPT聊天机器人。

定制训练和临时训练有什么区别？

简而言之：定制训练的GPT基于企业专属数据进行训练，准确性更高；而临时训练的GPT依赖通用数据集，响应范围更广但专业性较弱。

定制训练的GPT

定制训练的GPT是通过在特定数据集上进行训练而创建的。

这些数据集包含与特定企业相关的客户咨询和解答。通过这种方式，企业可以确保其聊天机器人能够针对自身需求，提供专业且贴合实际的解决方案。

临时训练的GPT

临时训练的GPT使用为通用场景设计的现有数据集。与定制训练的GPT相比，它们所需的定制化工作更少，但准确性可能略低于定制训练的版本。

不过，配备了如自然语言处理（NLP）等先进AI技术后，这些机器人依然能够在复杂对话中生成有用的回复，成为强大的工具。

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常见问题

GPT是OpenAI独有的吗？

GPT这个名称是OpenAI独有的，尽管他们未获得该名称的版权。但只要拥有足够的资源，任何人都可以创建GPT。通常人们提到“GPT机器人”时，指的是使用GPT模型的LLM驱动聊天机器人。

我需要对我的聊天机器人进行微调吗？

除非你是大型企业，否则通常不需要对聊天机器人进行微调。对于大多数希望打造专属聊天机器人的公司来说，采用高级提示和RAG等方法已经足够。

如何定制GPT聊天机器人？

定制GPT机器人的最简单方法是使用高级提示或RAG（检索增强生成）。这些方法可以让你决定机器人如何响应以及知识来源。这些指令方式通常足以帮助企业打造强大的定制聊天机器人。

构建GPT聊天机器人难吗？

借助低代码聊天机器人平台，构建基于GPT的聊天机器人并不一定困难。你甚至可以通过像Botpress这样的拖拽式平台，无需编写代码就能创建GPT机器人。