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步骤 1：该步骤的标题如期出现在这里

ChatGPT 令人惊叹。这是一款革命性的人工智能产品，让任何人都能提出问题，并得到可信的高质量回复。GPT-3.5 和ChatGPT 的发布以及由此引发的反响令人印象深刻，以至于刺激微软向 OpenAI 增加了 100 亿美元的投资。据传，就连谷歌也在争先恐后地寻找替代方案，否则其主要产品谷歌搜索（Google Search）就有可能落后于时代。事实上，谷歌的 Deepmind 公司也有一款名为 Sparrow 的类似产品，他们可能很快就会发布。与ChatGPT 不同的是，Sparrow 会提供引文来支持自己的主张，这在一定程度上解决了ChatGPT 目前的一个主要问题：它容易让人产生幻觉。随着人工智能取得这些突破性进展，对于聊天机器人构建平台来说，这是一个特别激动人心的时刻，因为人工智能的飞跃有望带来更好的机器人。

在本文中，我们将讨论generative AI 将改进chatbots 的一些方法，包括使企业chatbots 更像ChatGPT 。ChatGPT从目前的形式来看，"语音识别 "是一个非常有用的工具。但是，在不久的将来，它的威力以及大型语言模型的威力有很多方法可以并将被用于新的用例。

Botpress 知识库

Botpress 我们将很快发布一些重要公告，介绍我们正在构建的、可让您为自己的业务创建类似ChatGPT 的机器人的功能。我们即将提供的一个重要用例是 知识库，我们的聊天机器人生成功能可以在几分钟内根据简短的描述和您网站的链接创建一个聊天机器人。自动生成的聊天机器人可以立即使用并与他人分享。

什么是ChatGPT 和 GPT-3？

简而言之，ChatGPT 是一款通用聊天应用程序，在测试阶段向公众开放。它可以回答你提出的任何问题，并使用可能的答案。

而 GPT 是一个文本补全引擎，GPT-3 是最新版本。GPT-3 有多种型号，有的速度更快，有的逻辑更好，但速度更慢，成本更高。最新、最好的型号是 text-davinci-003，ChatGPT 。当使用 GPT-3 而不是ChatGPT 时，您可以调整一些变量，如回答长度、逐字重复您所给的内容的可能性，或更换主题或保持跟踪的频率。对于 GPT 初学者来说，ChatGPT 更容易使用，因为它包含了用于人类对话的 GPT 的合理默认值。另一方面，GPT-3 可用于编写代码或遵循模式，并有一个 API 供开发人员轻松使用。例如，它可以生成姓名列表，方便输入到婴儿姓名应用程序中。

ChatGPT 结合了用户界面和经过高度调整的 GPT-3 引擎，用于响应文本。例如，ChatGPT ，除非另有说明，否则会偏爱长而完整的答案，如学校作业中的答案。由于答案较长，您通常可以看到看似思考的过程。对于最终用户应用来说，这通常是不必要的，但对于演示来说却是非常好的。

从理论上讲，只有真正需要 GPT-3 才能制作出令人惊叹的内容，但在实践中，ChatGPT ，让每个人（行业专业人士除外）都能更轻松地使用这项技术。在研究ChatGPT 用于构建机器人的功能时，我们使用 GPT-3 来更好地控制过程。

是魔法吗？

这就不难理解为什么每个人都对这种人工智能产品如此感兴趣了--它可以无缝地工作，无需额外的努力。对于大多数用例（除非是逻辑性很强的情况），你很可能会得到一个很好的答案。

遗憾的是，虽然ChatGPT 在某些情况下可能 "只是工作"，但在创建一个输出不可靠的机器人时，仍然存在一些风险。例如，有人询问酒店机器人早餐时间，得到的回复是早上 7 点在前台附近开始供应早餐，而事实上酒店并不提供早餐！诸如此类的错误回复会损害企业的利益，并迅速打击企业主和用户的积极性。

传统的机器人项目需要列出用例，提出你希望机器人知道的信息，然后测试一切以确保其工作正常。使用 GPT 可以从根本上简化和缩短收集机器人信息的过程，从而消除机器人构建过程中最大的痛苦。

利用新模式

ChatGPT简单地说，"预测 "有两项功能，这两项功能的结合赋予了它超强的预测能力。首先，它可以搜索或访问你提供的任何信息，以及 2022 年之前它所知道的任何信息。第二项能力是编写文本，以理解这些信息。

让我们用一个简单的查询来说明搜索：

英国著名的石碑叫什么名字？
巨石阵。

‍"生成 "的显示要复杂一些。你可以说上面的例子只是在搜索，并没有产生新的东西。让我们来试试另一个回忆问题：

英国著名的城堡叫什么名字？
英国最有名的城堡是温莎城堡。

虽然文字更多一些，但仍然不明确。让我们把两者结合起来，让这两种能力显现出来：

英国最著名的城堡和英国最著名的石碑分别叫什么名字，它们之间的距离有多近？
英国最有名的城堡是位于英格兰伯克郡的温莎城堡。它位于伦敦以西约 25 英里处。英国最有名的石碑是巨石阵，位于英格兰威尔特郡。它位于伦敦西南约 90 英里处。因此，这两个地点相距甚远，相距约 65 英里。

太好了！现在我们已经展示了回忆和生成。请注意，"生成 "是多么像人类。这正是代表公司的机器人所需要的素质。最后，我们还展示了一些新东西：它不会做基本的几何运算，而且在提供答案时完全不知羞耻。

早在ChatGPT 去年年底问世之前，我们的团队就一直在使用 GPT-3，甚至还发布了一款产品，利用它和其他解决方案让机器人根据事实列表准确回答问题。与目前的聊天机器人工程师相比，机器人回答的准确性有了很大提高，但仍然需要用户提交一份事实清单，机器人才能工作。

自从ChatGPT 出现和 GPT-3 更新到最新版本后，我们一直在研究一些新的聊天机器人构建方法，不久就会公布。我们即将演示的一个用例是利用生成功能缩短机器人构建时间的能力，这样构建体验就像使用ChatGPT 一样神奇（它就是能用！）。

在理想情况下，构建一个机器人应该很简单，只需回答几个关于您想要什么的问题，然后审查较不确定的事实是否准确，然后按下启动按钮即可。

企业利用 GPT 的困难

企业在利用 GPT 时会遇到一些问题。下面让我们通过实际的 GPT-3 输出来探讨几个常见的陷阱。

假阳性答案：这是一类常见的答案，在一定程度上不可避免。

‍ 用户：我可以申请银行贷款吗？
GPT 聊天机器人可以！我们是一家成立于 1991 年的银行。

本应公开但根本没有公开的答案：这可能是市场营销中为了简单起见而省略的内容、过于具体的问题，或者是一些从一开始就应该包含的详细免责声明

‍User: why is my phone's performance degrading with time?
GPT-chatbot[good / bad?]：
GPT-chatbot [good / bad?]：我不确定，但这听起来像是产品问题。请联系 [email protected]。

必须推断的东西：这要么是通过父子关系，如商店里的产品，要么是在没有明确说明的情况下，找出帮助用户的最佳方法。

‍User: what is this chair's return policy?
GPT-chatbot[bad]: this chair doesn't have a return policy.
GPT-chatbot[good]: this chair doesn't have a particular policy, but the shop offers free returns before 30 days.‍
‍
用户：我如何申请软件工程职位？
GPT-chatbot[bad]：我不知道该怎么帮你。我们似乎没有招聘页面。
GPT-chatbot[good]：我不太确定，但也许您可以试试 "联系我们 "页面中的电子邮件。

不应公开的内容（如沃尔玛杂货店的退款审批流程）：有些内容不应公开，在这种情况下，机器人不应猜测或试图帮助用户。

‍用户：如果我申请网上购物退款，你们是如何评估是否批准我的申请的？
GPT-chatbot[bad]：我们会进行背景调查，查看您的信用卡是否有欺诈交易记录，以及超出平均水平的退款率。
GPT-chatbot [好]：我不太清楚。也许您可以从 [email protected] 得到答案。

有些事情是私人的、间接的或与个人有关的：无论回答是或否都是危险的，说 "我不知道 "也无济于事。

‍User: Can I get a refund?
GPT-chatbot[bad]：当然可以退款。只需登录您的账户，打开订单并点击退款即可。
GPT-chatbot[good]：我不太确定。请登录您的账户，打开订单并点击退款。

以上所述都取决于机器人是否可以回复。这本身就很棘手，因为决定聊天机器人的范围通常需要一些规划和决策。如果承诺的范围太小，聊天机器人就会感觉毫无用处。如果什么都想做，就会失败。聊天机器人项目要想取得成功，就必须在两者之间取得平衡。

我们Botpress 的目标是创建克服这些挑战的工具，以便您可以利用 GPT 的大部分功能，同时克服这些陷阱。

机器人的未来

像 GPT-3 这样的大型语言模型将提供给谷歌搜索和必应等服务；这是对这些服务存在的威胁，这也是它们投入巨资使其更像ChatGPT 的原因。挑战并不单纯是技术上的。谷歌需要考虑商业模式，因为与聊天机器人互动可能不会带来同样的广告收入机会。目前，以这种方式使用大型语言模型的成本太高，但毫无疑问，随着创新速度的加快，成本问题很快就会不复存在。

这些搜索引擎别无选择，只能提高理解和回答自然语言问题的能力，否则将面临搜索引擎领域新玩家的破坏。在这项技术上的巨额投资对机器人构建平台来说是个好消息，因为它们将能利用这些搜索引擎（索引所有公开内容），以对话方式回答查询。

当没有任何关于特定查询的信息时，生成答案就会变得非常棘手--这种情况比人们想象的要经常发生！在使用我们的研究工具开发机器人时，我们发现网站不会以对话的方式编写信息，这使得信息提取变得非常棘手。这些网站甚至经常完全不提供重要信息（例如，职业页面，而只提供联系电子邮件）。这就意味着机器人开发者必须完成一项艰巨的任务，即找到解决问题的标准方法（例如，当有人在电子商务网站上要求打折时，机器人应该如何回应？）和读懂字里行间的意思（例如，当没有职业页面时，应该如何回答就业问题？）当用户被告知他们订购的商品将在两周后到货，而商店本身却因为寒假而关闭，还没有发货时，机器人应该如何回应？

机器人需要处理的事情数不胜数，而搜索引擎根本无法预测或无法访问这些事情--这将是研究的方向，这样才能拥有真正出色且易于使用的机器人构建工具，与ChatGPT 等成熟的机器人构建工具相抗衡！