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过去,我们想要让ChatGPT结合自身业务进行针对性回答,只能通过输入大量的prompt提示,或使用官方原生Fine-Tuning模型训练。
然而,过多的prompt提示词一方面提高了使用成本,另一方面,提示词的信息量有限,无法复用于不同的问答场景,使用效率大打折扣。
而OpenAI官方原生Fine-Tuning模型训练,则更让中小企业望而却步。模型训练需要准备大量的问题,并且需要按照官方规定的格式整理。训练时动辄花费数百甚至上万元的费用,且训练效果仍难以保证。
为帮助广大用户解决ChatGPT训练难题,集简云上线了ChatGPT文档问答,帮助用户快速低成本地打造自己的智能问答机器人。
ChatGPT文档问答是集简云基于ChatGPT能力推出的的智能问答内置应用,支持自定义文档训练和问答使用,训练更简单、成本更低。
ChatGPT文档问答现支持免费体验,点击此处立即开通,即可获赠免费训练集和体验余额。
您可以使用预置的平安集团公开财报训练集提问体验,或者使用【更新文档训练集】动作的“全量更新”,将测试训练集更新为您自己的训练文档,并提问体验。
训练更简单:无需特意准备训练文档
支持多种类型的文档上传,当前已支持pdf,docx,jpg,pptx,html,xlsx,eml,epub,md,csv,mbox,json格式的训练文档,未来还将继续支持更多文档格式
支持多个文档合并为一个文件集进行问答
无需按照特定格式整理训练文档,企业内部日常培训文件、知识库文档就可以使用,支持多个文档同时上传
成本低:一个30M的训练集收费仅50元,每个训练集最多可上传约1500万汉字的训练内容。
准确率高、效果好:使用同样的训练内容训练后,ChatGPT文档问答的回复更准确
使用ChatGPT文档问答训练前:
▲回复内容不准确,无法真正投入使用。
使用ChatGPT文档问答训练后:
1 智能客服机器人
使用业务文档作为训练集,将ChatGPT文档问答与客服系统连接,打造智能客服机器人,让ChatGPT回复专业性的业务问题。
使用特定论文、期刊、文献等作为训练文档,让ChatGPT化身学术助手,供研究者随时调阅相关资料,或针对性解答学术问题。
自媒体从业者常需要花费大量时间精力进行知识管理,使用ChatGPT文档问答可以快速构建高质量的信息输入渠道,让ChatGPT帮我们阅读、总结、整理书籍和文章。
企业日常生产经营会产生大量碎片化的知识资产,却常常因格式不统一的原因难以整合。使用ChatGPT文档问答,可以将多种不同格式的文档、PPT、表格、图片、网页等文件作为训练集,应用于企业内部知识库管理,让ChatGPT自动归纳总结企业知识信息,并帮助员工快速获取所需知识,提升资源流转效率。
开通路径:集简云平台 - 插件中心 - ChatGPT文档问答 - 去开通 - 开通。
2.1 您需要提前准备好训练文件的url链接,例如“https://test.com/1.pdf”。您可以使用“集简云小程序”应用或其他软件获取url链接。
单个训练文件最大10MB,可以使用多个文件组成一个文件集,文件集大小不超过30MB。
2.2 在集简云平台新建流程,执行选择“ChatGPT文档问答”,“上传文档进行训练”动作。
将训练文档url链接添加到字段配置中,对训练集命名,再点击“发送数据”,就创建好文档训练任务了。
以“将ChatGPT文档问答接入微信公众号,打造公众号智能机器人”为例,演示使用配置步骤。
3.1 在集简云平台新建一个流程,或点击使用流程模板。
3.2 触发应用选择“微信公众号触发动作”,“当用户在微信公众号中回复文本消息时”。
扫码授权微信公众号,并在公众号发送一条消息,获取样本数据。
3.3 执行应用选择“ChatGPT文档问答”,“进行文档问答对话”动作。
选择刚刚创建的训练集。
按需选择提问方式。
如需结合上下文进行“对话式”问答聊天,选择“对话ChatGPT(集简云优化版本)”
如需使用GPT-3.5 , GPT-4模型提问,选择“对话ChatGPT (原生ChatGPT 3.5/4模型)”
如需使用自训练模型或davinci、ada、babbage、curie模型,选择“提问ChatGPT”
以“对话ChatGPT(集简云优化版本)”为例,完成字段配置填写。
3.4 进入下一步,发送数据,可以获取到训练后的ChatGPT的回复。
3.5 继续添加步骤,选择“微信公众号”,“发送文本消息给指定关注用户”。
在字段匹配中,填入发送者微信OpenID字段和response回复内容。完成并保存流程,就配置好了。
3.6 流程配置好后,每当微信公众号有用户发送文本消息时,系统会自动提问ChatGPT并参考训练集内容作答,自动回复用户。
更新训练集可通过“ChatGPT文档问答”的“更新文档训练集”动作进行。
选择“全量更新”,可清空该训练集原有训练文档,并替换为新文档。
选择“删除”,可删除原有训练集。成功删除后,即可释放出1个训练集额度,按前述流程重新创建一个新的文件集即可。
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