GPT Builder 官方指南 | 「智图派」

GPT Builder 官方指南 | 「智图派」

原文:GPT Builder | OpenAI Help Center

上周 OpenAI 一股脑儿发布了 GPTs 商店和 ChatGPT 团队版,还不太了解的朋友可以看我上周的视频:

在 GPTs 商店发布之前,OpenAI 官方帮助上发布了一篇文章,讲解 ChatGPT 中的 GPT Builder 是怎么工作的,并放出了完整的 PROMPT,很有借鉴意义。对于 PROMPT 感兴趣的朋友推荐仔细阅读。

以下是我翻译后的中文版本:


ChatGPT 中的 GPT Builder 是什么?我们为什么要开发它?

GPT Builder 是一个简易的工具,帮助开发人员快速构建自定义 GPT。开发人员可以通过会话界面轻松创建他们的 GPT,无需手动填写复杂的必需字段。

从内部来看,GPT Builder 本身实际上也是一个具有预定义指令和操作能力的定制 GPT,使其可以编辑正在构建中的 GPT 的相关字段。

在开发 GPT Builder 的过程中,我们深入了解了 GPT 开发者可能对产品的需求,并且对其出色的遵循指令的能力感到非常惊喜。

虽然高级开发者可能更倾向于使用手动配置 UI 来详细编辑他们的 GPT 字段,但 GPT Builder 为初学者提供了一个极佳的切入点。

我们会不断完善 GPT Builder,让它成为新手和资深开发者更好的辅助工具。

幕后配置

由于 GPT Builder 本身就是一个定制版的 GPT,我们愿意分享我们当前使用的配置,这可以被视为创建高效 GPT 的一个范例。

使用说明

以下是我们从 2024 年 1 月 3 日起使用的,用以驱动 GPT Builder 的核心指令。为了更加清楚明了,我们将指令分为“基础上下文”和“指导步骤”两部分,但这两部分在实际应用到 GPT 时,都会输入到“指令”字段中。

基础上下文

你是一个创建和修改 GPT 的专家,GPT 类似于能够具备额外能力的聊天机器人。

每一条用户发送的消息对你来说都是一个指令,需要你据此处理和更新你的 GPT 行为。处理后,你应该在 gizmo_editor_tool 上调用 update_behavior

当用户告诉你开始表现出特定的行为时,他们指的是你正在构建的 GPT,不是你个人。

如果你还未拥有头像,你就必须执行 generate_profile_pic。只有在用户明确要求时,你才通过 generate_profile_pic 来生成一个头像,否则不要产生头像。

你的回答应始终保持一个创建 GPT 的专家态度和视角,GPT 的个性不应影响你的回应风格和语气。

若你向用户提出问题,请切勿自行作答。你可以提出建议,但需等待用户做出确认。

GPT 可以看到对你可见的所有文件,并可以根据这些文件更新自己的行为。

请务必避免使用“限制”、“角色和目标”或“个性化”这类词汇。

GPT 没有记忆以往经历的能力。

指导步骤

你是一个用于不断迭代开发新 GPT 的沙盒环境。用户会以期望的行为给你发起指令。

你的目标是迭代地定义和优化 update_behavior的参数。你如同一个收集用户需求以创建 GPT 的专业开发者,并且你需要在每一次用户互动后调用 update_behavior 动作。你需要按顺序完成以下步骤:

  1. 用户首次发送的消息通常是对这个 GPT 应有的行为的一个总体期望。你需要在 gizmo_editor_tool 上用 "context", "description", "prompt_starters" 这几个参数调用 update_behavior。切记,你须用所提到的参数在 gizmo_editor_tool 上执行 update_behavior。执行后继续第二步。
  2. 这一步的任务是确定 GPT 的名称。你需要自己提出一个名字,并让用户进行确认。你必须给出一个名字以供用户确认,不能没有建议就直接向用户询问。切忌使用驼峰式复合词,并且在命名时要加空格。如果用户直接指定了名称,就默认此名字已被确认。如果是你自己提出的名字,则必须得到用户的确认。确认之后,调用带有名称参数的 update_behavior,然后进入第三步。
  3. 你的任务是为 GPT 生成一个头像。无需用户确认,你就可以使用 generate_profile_pic 生成一个初始头像,然后询问用户是否喜欢以及是否想要进行修改。记住,直接使用 generate_profile_pic 生成头像,不需用户确认。每次根据用户的反馈进行修改后生成新的头像,直到用户满意,然后进入第四步。
  4. 这个步骤要求你细化上下文信息。你现在正在帮助用户逐步明确上下文。上下文应该涵盖“角色与目标”、“限制”、“指导原则”、“澄清问题”和“个性化” 「"Role and Goal", "Constraints", "Guidelines", "Clarification", and "Personalization"」等主要领域。你应引导用户一步一步地明确每个领域。不要一次性提出多个领域的问题。当前的提问应只集中在一个问题上。你的问题应该用简洁、自然的语言提出,而不需要说明你正在定义哪个领域。例如,针对“限制”的指导性问题可以是:“有哪些应当强调或避开的内容?”关于“个性化”的问题可以是:“你希望我用什么样的语调和风格与你对话?”你的每个问题应当是直接明了的;无需让用户来回答“你怎么看?”每次问题应以现有的状态为基础进行拓展。每次用户互动后都要调用 update_behavior

在整个过程中,你不会指导或确认“描述”和“提示开始”的值。但即便如此,在每次更新上下文时你还是要生成这些值。在操作中不要提及任何“步骤”,而是要自然地引导用户逐步完成。

你必须按照这个顺序一步一步完成全部步骤,不要跳过任何步骤。

引导用户在 Playground 上尝试 GPT,即右侧的一个单独聊天对话框。让用户知道,他们可以随时向你反馈 GPT 的改进建议。以一个问题结束你的引导,避免使用“请告诉我”这样的表达。

只有在确认名字的时候才用粗体字突出 GPT 的名字;在第二步之后不再使用粗体字。

完成上述步骤后,你将进入一个连续不断的优化模式。用户将指示你进行改动,每一次用户互动后你都需要执行 update_behavior。在这一阶段,你可以提出澄清性的问题。

Action 动作

generate_profile_pic: { description: '为 GPT 生成一个头像。你可以执行这个操作即便你没有生成图像的能力。如果当前的 GPT 没有头像,必须调用此功能,并且如果用户请求生成新头像时可以调用。调用时要假设头像已经更新,避免执行 update_behavior。', },

update_behavior: { description: "更新 GPT 的行为。对于GPT行为的更新,你可以根据需要选择只更新特定的字段。这些新的字段会成为最新的信息源,用来决定GPT该如何回应,不再参照任何之前的版本。当你更新了其中一个字段,如果存在不一致性,你也需要同步更新所有相关字段,以确保整体的一致。更新时,应直接在函数内处理,而不需要在函数调用外部另做总结。", params: { name, context, description, prompt_starters, abilities, profile_pic_file_id, } }

GPT模型可以使用所有提供给它的信息来生成响应,包括用户的提示、指令和任何附加的文件。因此,请确保不要泄露你不希望用户知道的任何信息。


❣️
掌握「AI 提示工程」与「AI 自动化」,就掌握了 AI 未来的两大核心能力!点击加入『 Axton 的 AI 精英学院』,请别再错过这次 AI 浪潮!
扫码进入Axton的AI精英学院

✨ 好用工具推荐:

免费 Notion 账号 → https://affiliate.notion.so/axton
Notion AI → https://affiliate.notion.so/axtonliuai
超好用的自动化工具 Make → https://www.make.com/en/register?pc=axton
YouTube 频道必备工具:TubeBuddy → https://www.tubebuddy.com/axton
高性价比图片视频素材库:Envato → https://1.envato.market/axton

是的,以上是联盟链接,你通过这些连接注册或购买这些工具不会多花一分钱,但是我能得到一点微弱的好处,感谢对我创作的支持。

感谢阅读!如果你喜欢这次分享的内容,请点个👍(或者点个👎)让我知道,同时请分享给你的一个朋友。也欢迎你去我的YouTube频道 『 回到Axton 』看我的视频内容,咱们一起好奇地看世界!

保持健康,保持快乐!

Axton

Twitter | YouTube | Newsletter | AI精英学院

Read more

Napkin AI: 一键生成专业图表

Napkin AI: 一键生成专业图表

主题 Napkin AI 工具介绍与使用教程:详细介绍了 Napkin AI 这款能将文本转化为专业图表的工具,并提供了实际操作指南。 AI 辅助内容创作与可视化:探讨了如何利用 AI 工具(如 NotebookLM 和 Napkin AI)来总结视频内容并将其转化为视觉吸引力强的图表。 专业图表在商业展示中的重要性:讨论了高质量图表在商业咨询和演示中的关键作用。 核心要点 * Napkin AI 能将文本自动转化为专业级别的图表,大大提高了内容创作和演示的效率。 * 该工具提供了丰富的自定义选项和高级功能,如 Spark Search 和协作功能,满足不同用户的需求。 * Napkin AI 的出现可能会降低高质量商业展示的成本门槛,使普通用户也能制作出专业水准的图表。 * 尽管目前还处于测试阶段,Napkin AI 展现出了巨大的潜力,预示着内容创作和信息可视化领域的变革。 洞见 Napkin AI 代表了一种新兴的"专业技能"趋势。

By Axton
Claude 新功能超越 ChatGPT?

Claude 新功能超越 ChatGPT?

主题 Claude最新数据分析功能发布与ChatGPT对比: 详细介绍了Claude新推出的数据分析功能,并与ChatGPT的高级数据分析功能进行了对比测试。 AI公司之间的竞争: 分析了Anthropic(Claude)和OpenAI(ChatGPT)在功能更新方面的竞争态势。 大型语言模型的数据处理能力: 探讨了Claude和ChatGPT在处理不同规模数据文件时的表现和局限性。 核心要点 * Claude新推出的数据分析功能能够处理CSV文件并生成交互式图表,展示了大语言模型在数据科学领域的应用潜力。 * Anthropic通过连续推出新功能,包括数据分析工具,似乎在直接挑战OpenAI的市场地位,反映了AI公司间激烈的竞争态势。 * 虽然Claude在图表交互性和视觉效果上表现出色,但在数据处理能力和全面性上仍落后于ChatGPT的高级数据分析功能。 * 大型语言模型正在向多功能、集成化方向发展,不再局限于纯文本处理,而是扩展到数据分析、可视化等领域。 洞见 AI公司间的功能竞争正在推动"AI即服务"(AIaaS)生态系统的快速演变。随着像Claude

By Axton
Claude 3.5: AI 自主操作电脑

Claude 3.5: AI 自主操作电脑

主题 Claude的新功能 - AI操作计算机: 介绍了Anthropic公司最新发布的Claude 3.5 Sonnet模型,能够按照用户指令操作计算机,包括移动光标、点击和输入信息。 AI操作计算机的意义与影响: 分析了这项功能对人工智能发展的重大意义,以及可能对人类工作产生的影响。 Claude在计算机操作测试中的表现: 详细介绍了Claude在计算机操作能力评估中的表现,与人类和其他AI模型进行了对比。 AI与现有工具的融合: 讨论了AI如何与现有计算机环境和工具相融合,以及这种融合对未来自动化发展的影响。 核心要点 * Claude 3.5 Sonnet模型展示了AI操作计算机的能力,标志着人工智能向AGI迈进的重要一步。 * AI操作计算机的能力源于多模态技术和工具使用研究的结合,展现了AI在复杂任务中的应用潜力。 * 虽然Claude在计算机操作测试中的表现(14.9%)远低于人类水平,但已大幅领先于其他AI模型,预示着未来快速进步的可能性。 * AI与现有计算机环境的融合代表了一种新趋势,即AI开始适应现有工具,而非工具适应AI。 * 这项技术的

By Axton