什麼是 GPT 聊天機器人？我要如何打造一個？

多虧了 OpenAI 的開放式 LLM，你可以用全球最先進的 AI 技術打造自己的 GPT 聊天機器人。

像 GPT 這樣的大型語言模型（LLM）每年都在快速進步。這不僅代表它們越來越強大，也意味著打造專屬 GPT 聊天機器人的方式越來越容易取得。

我們已經協助 超過 75 萬人打造並部署自己的 LLM 聊天機器人。 所以我們很了解如何運用 GPT 引擎來自訂你的聊天機器人。

在這篇文章中，我會帶你了解：

• GPT 聊天機器人的基礎知識
• GPT 模型背後的訓練方式
• 打造專屬 GPT 聊天機器人的步驟

什麼是 GPT 聊天機器人？

生成式預訓練轉換器（GPT）聊天機器人是一種利用 GPT 模型來與使用者互動的對話代理人。

通常我們提到 GPT 聊天機器人時會想到 ChatGPT。但 OpenAI 的 GPT 引擎其實能驅動各種不同類型的聊天機器人——有些直接建立在 OpenAI 上，有些則是建立在使用 GPT 引擎的 聊天機器人平台上。

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除了 ChatGPT 之外，GPT 聊天機器人可以根據你的需求進行客製化，不論是 AI 學習夥伴、客服聊天機器人、銷售聊天機器人、排程機器人，甚至是 人資聊天機器人。

這類 GPT 聊天機器人可以存在於網頁上——像 ChatGPT 或企業客服機器人——也可以部署到其他平台或通路（例如 WhatsApp 聊天機器人）。

你可以在 Telegram 等通路部署自訂的 GPT 機器人，甚至連接到 Zendesk 或 Salesforce 等平台。它能利用你的企業資料來協助顧客或幫助員工做決策。

為什麼我要用 GPT 或其他 LLM 來打造聊天機器人？

現在大多數聊天機器人都是用現有的 大型語言模型（LLM），像 GPT 來打造的。

為什麼？因為它們功能強大，每次新版本推出價格就更親民，而且這種技術對大多數公司來說太複雜，自己開發難度極高。

所以只要你有任何數位對話需求，最終很可能會用到 GPT 聊天機器人。

GPT 機器人功能強大

香港城市大學的一項研究 強調了自訂 GPT 聊天機器人的威力，說明「透過自訂資料，聊天機器人能提供更精準、個人化的資訊，提升整體用戶體驗。」

這種能夠根據情境給出個人化回應的能力，讓 GPT 聊天機器人成為不可或缺的工具——歷史上我們何曾能用先進 AI 技術幫我們訂機票或規劃餐點？

GPT 機器人每次更新都更親民

我們的用戶中（大約……有 95%）都選擇 GPT 模型而非其他公司的 LLM。為什麼？至少在本文發布時，4o 模型是最划算的選擇。

所以目前 OpenAI 的模型是最經濟實惠且可靠的 AI 體驗。但半年後，誰知道哪個模型會領先呢？

GPT 聊天機器人可以用來做什麼？

簡單來說，任何對話式 AI 任務都能用 GPT 聊天機器人來實現。

最常見的應用場景包括客服、銷售、行銷、預約機器人，以及內部員工聊天機器人（如人資或 IT 機器人）。

但如果你使用彈性的聊天機器人平台，任何你想得到的都能打造。隨身笑話機。個人行事曆。教育聊天機器人或醫療機器人。什麼都可以。

我們有客戶打造了不動產聊天機器人、餐廳聊天機器人，甚至還有飯店聊天機器人，能訂房並協調員工。

你可以從加密貨幣助手獲得每日股市更新。你可以打造 AI 學習夥伴。甚至可以為 WhatsApp 打造 GPT 聊天機器人，直接在訊息通路與用戶互動。真的，發揮空間無限大。

GPT 聊天機器人怎麼運作？

輸入與前處理

使用者輸入或說出訊息給聊天機器人。文字會被清理並結構化——有時還會加上對話歷史或其他中繼資料。這個前處理有助於模型正確理解需求。

語言模型處理

聊天機器人將輸入送進 GPT 引擎（例如 GPT-4o）。

GPT 會一個字一個字地預測最有可能的下一個詞，直到組成完整、自然的回應。它依靠從大量訓練資料中學到的模式，所以你不需要自己訓練它。感謝自然語言處理！

不過，如果你想讓聊天機器人學習自訂資訊（例如客戶紀錄），那麼強大的聊天機器人平台會讓你自行加入訓練資料。

對話記憶

為了追蹤持續進行的對話，聊天機器人會使用情境視窗或記憶功能。

模型本身不會記得過去的對話，所以開發者每次都要把相關歷史資料餵給它。這樣它才能像「記得」之前說過什麼一樣回應。

如果這是你要打造的聊天機器人的重要功能，記得詢問你的平台是否支援記憶功能——很多平台並沒有！像 Botpress 或 LangChain 這類平台就有記憶功能。

商業邏輯與整合

大多數 GPT 聊天機器人不只是「純 GPT」。它們會連接到工具、資料庫或 API。

這代表當你查詢訂單狀態時，聊天機器人會用 GPT 理解你的需求，然後查詢企業的訂單系統，最後用取得的資料產生自然回應。

後處理與防護機制

在訊息送到使用者前，開發者可以加上規則、過濾器或格式設定。這時會進行語氣調整、內容安全檢查或公司政策等防護措施，確保聊天機器人的回應符合品牌與合規要求。

輸出給使用者

最後，聊天機器人會透過指定通路——像網站小工具、訊息應用程式或語音助理——傳送產生的回應。接著循環進入下一輪對話。

五步驟打造 GPT 聊天機器人

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如果你想自己打造 GPT 聊天機器人，請放心。最困難的部分已經由專家完成。現在一般人也能自訂強大的 GPT 引擎來滿足自己的需求。

打造 GPT 聊天機器人主要有兩種方式：在 OpenAI 上建立自訂 GPT，或在第三方平台上建立自訂 GPT 聊天機器人。別擔心，有很多免費選擇。

步驟一：定義你的範圍

決定你的聊天機器人要做什麼。也許是個人用的機器人，幫你記錄採買支出和規劃餐點。或是公司想要一個 AI 代理人來協調客服與資訊管理。

你的範圍應該包含你想為誰打造聊天機器人——自己、顧客、員工、用戶、網路上的任何人——以及它需要具備哪些能力才能達成目標。

例如，如果你想要一個不動產或飯店用的聊天機器人，就應該找有內建 Facebook Messenger、Telegram 或 WhatsApp 整合的平台，這樣才能直接與你的受眾溝通。

一旦你定義好目標受眾與聊天機器人所需功能，就可以找到支援這些需求的平台。

步驟二：選擇你的平台

不論你想打造哪種類型的聊天機器人，都有合適的平台能滿足你的需求。

例如，如果你想不寫一行程式碼就打造機器人，有無程式碼選項可用。

如果你想要高度自訂、能連接專屬系統與工作流程的聊天機器人，就要找可高度擴充的平台，讓你打造無限可能。

如果你想打造 WhatsApp GPT 機器人或Slack 聊天機器人，就要找有內建整合的平台。

如果需要靈感，可以參考我們整理的九大聊天機器人平台清單。

步驟三：收集你的資料

如果你想進行進階提示設計或微調，就需要收集能讓聊天機器人學習的資料集。

例如，如果你想打造一個能模仿客服團隊技巧的機器人，可以收集成功客服通話的逐字稿。

步驟四：自訂與整合

最令人興奮的部分？實際打造你的 GPT 聊天機器人。

你的聊天機器人平台會讓你自訂機器人的行動、語氣或個性，以及每個對話流程。

你甚至可以提示你的機器人完成某項任務，讓它自動執行。

你還需要將聊天機器人整合到必要的資訊來源。例如，如果你希望它能解釋你的產品，GPT 聊天機器人就必須連接到你的網站與產品目錄。

步驟五：部署與測試

你希望使用者在哪裡存取你的 GPT 聊天機器人？

你很可能會想把機器人部署到網站，但根據用途，也可以部署到其他通路。根據目的，你可能會想設置在顧客最常用的訊息通路，或員工最常用的平台。

當你的聊天機器人建置完成後，你或你的團隊需要測試各種情境，並持續優化。

我要如何訓練 GPT 模型？

如果你有興趣打造自己的 GPT 聊天機器人，了解 GPT 模型的誕生過程會很有幫助。

GPT 模型是透過預訓練誕生的，之後還能透過微調進一步專精。不過，你也可以打造不需微調的自訂 GPT 聊天機器人，因為微調是一個耗時且昂貴的過程。

預訓練

預訓練是一個極為耗時且資源密集的過程，目前僅有資金雄厚的企業能夠完成。如果你要打造自己的 GPT 聊天機器人，將不會進行預訓練。

預訓練是由開發團隊訓練模型，讓其能夠準確預測人類語句中的下一個詞。當模型經過大量文本訓練後，便能更精確地預測句子中詞語的順序。

團隊首先會收集大量資料集，然後將資料拆解為詞或子詞（稱為 token）來訓練模型。

這就是 GPT 中「T」的由來：這種文本處理與拆解是由一種稱為 transformer 的神經網路架構完成的。

預訓練階段結束後，模型已能廣泛理解語言，但尚未專精於任何特定領域。

微調

如果你是擁有龐大資料集的企業，微調可能是你的選項之一。

微調是指針對特定資料集訓練模型，使其成為某一專業領域的專家。

你可以用以下資料來訓練模型：

• 醫學文本，讓模型更能診斷複雜疾病
• 法律文本，讓模型能針對特定法域撰寫高品質法律文件
• 客服腳本，讓模型了解你的客戶常見的問題類型

微調後，你的 GPT 聊天機器人不僅具備預訓練階段獲得的語言能力，還能針對你的專屬應用場景發揮專業。

但對許多 GPT 聊天機器人專案來說，微調並非必要。如果你只是想自訂聊天機器人，並不需要微調。

事實上，只有當你擁有大量相關資料集（例如大型企業的客服通話記錄）時，才適合進行 GPT 聊天機器人的微調。如果資料集不夠大，微調所需的時間與成本就不值得投入。

幸運的是，進階提示設計與 RAG（檢索增強生成）幾乎總能滿足 GPT 聊天機器人的客製化需求——即使你要部署給數千名用戶。

訓練 GPT 聊天機器人還有什麼替代方案？

如果覺得訓練過程太複雜，有個好消息：你很可能根本不需要這麼做。

微調 GPT 聊天機器人對大型企業的特殊需求很有幫助——我們也有為企業客戶提供——但大多數公司和聊天機器人開發者，其實不用花大錢微調也能達到想要的效果。

如果你想訓練自己的 GPT聊天機器人來：

• 用你的品牌語氣說話
• 兼顧同理心與協助性
• 正確偵測顧客遇到的特定問題
• 傳遞特定品牌資訊

那你就不需要費心微調聊天機器人。聊天機器人開發平台會讓你進行進階提示設計，精準調整機器人行為。

進階提示設計

最好的聊天機器人平台會在你打造 GPT 聊天機器人時，提供進階提示設計的機會。

不同類型的進階提示設計能讓你指示機器人在特定情境下如何回應。如果你想讓它多推廣某種產品，或希望它能正確傳遞羅馬歷史資訊，都可以在建置階段進行提示設計。

有些開發者會用AI 提示鏈或思路鏈提示，這兩種策略能提升模型的推理與解釋能力。

RAG

檢索增強生成（RAG）是一種 AI 生成方式，指示你的聊天機器人從特定來源——通常是你的內部表格、文件或網站——擷取資訊，並根據這些資訊產生回應。

如果你擔心 GPT 聊天機器人會推薦競爭對手或給出錯誤優惠，RAG 能將機器人的答案限制在特定資料集內。大多數使用 GPT 聊天機器人的公司都會用 RAG 來保障回應品質。

「AI 幻覺問題其實很好解決，」Nvidia 執行長黃仁勳表示，並指出 RAG 讓 AI 變成「你的研究助理，幫你摘要重點。」

所以如果你沒時間或資源微調聊天機器人，別擔心。打造專屬、符合品牌的 GPT 聊天機器人根本不需要微調。

自訂訓練與臨時訓練有什麼不同？

簡而言之：自訂訓練的 GPT 以企業專屬資料進行訓練，準確度更高；而臨時訓練的 GPT 則依賴一般資料集，回應範圍較廣但專業性較低。

自訂訓練的 GPT

自訂訓練的 GPT 是透過特定資料集進行訓練所建立的。

這些資料集包含與特定企業相關的客戶詢問與解答。透過這種方式，企業能確保聊天機器人能針對組織需求，提供專業且符合需求的解決方案。

臨時訓練的 GPT

臨時訓練的 GPT 使用為一般用途設計的現有資料集。雖然這類 GPT 不需要像自訂訓練那樣大量客製化，但其準確度可能略低於自訂訓練的版本。

不過，若搭配 NLP 等先進 AI 技術，這些機器人依然能在複雜對話中產生有用的回應，成為強大的工具。

打造自訂 GPT 聊天機器人

結合 GPT 引擎的強大能力與聊天機器人平台的彈性，讓你能將最新 AI 技術應用於組織的專屬情境。

Botpress 提供拖放式 Studio，讓你能為任何應用場景打造自訂 GPT 聊天機器人。不論你想如何部署，我們都能讓 AI 為你所用。

我們擁有完善的教育平台 Botpress Academy，以及豐富的YouTube 頻道。我們的 Discord 社群有超過 20,000 名機器人開發者，隨時提供你所需的協助。

立即開始打造，完全免費。

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常見問題

GPT 是 OpenAI 專屬的嗎？

GPT 這個名稱是 OpenAI 專有的，雖然他們未獲得其版權。不過，只要有足夠資源，任何人都能建立自己的 GPT。一般提到「GPT 機器人」，通常指的是使用 GPT 模型的 LLM 聊天機器人。

我需要微調我的聊天機器人嗎？

除非你是大型企業，否則通常不需要微調你的聊天機器人。像進階提示設計（prompting）和 RAG 等方法，對大多數想打造專屬聊天機器人的公司來說已經足夠。

我該如何自訂 GPT 聊天機器人？

自訂 GPT 機器人最簡單的方法是進階提示設計或使用 RAG（檢索增強生成）。這些方式能讓你決定機器人的行為及知識來源。對多數公司來說，這些指令方式已足以打造穩健的自訂聊天機器人。

打造 GPT 聊天機器人很困難嗎？

其實打造 GPT 聊天機器人不一定很困難，尤其現在有許多低程式碼的聊天機器人平台。你甚至可以透過像 Botpress 這樣的拖拉式平台，完全不用寫程式就能建立 GPT 機器人。