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今日頭條：從最新數據看私域

今日三條：更新17條私域動態(tài)

(資料圖片僅供參考)

近期，ChatGPT的更新速度可謂相當迅猛，從對plus用戶全面放開聯網功能，到昨天OpenAI在蘋果應用商店上線ChatGPT程序，ChatGPT正在大步地跨進我們的生活。

見實對AI的相關測試相對較早，畢竟作為自媒體的文字工作者，面對這樣的浪潮，得趕緊看看自己會不會被淘汰？是不是可以給自己賦能？還能不能快樂的摸魚 （啊不是） ~

測試的前提

了解ChatGPT可以做什么？

ChatGPT 的 應用底層是通過對話的形式，來獲得生成內容。當然在最新的更新里，ChatGPT已經接入了wolfram等插件，可以完成繪圖等功能，網上也很早就有了chatGPT結合midjourney等工具作圖的方法。

在這個維度上，ChatGPT已經相當于我們的智能助理，接入到我們的工作和生活當中。

從自己的需求出發(fā)

測試還是從自己的需求出發(fā)，看ChatGPT對自己工作的替代程度和質量，當然大家也可以從這個角度看自己的危險程度~

我這里列舉有代表性的3個需求

1.借助ChatGPT，搭建見實的私域Bot；

2.運營工作中的數據處理部分；

3.優(yōu)化見實的文章處理過程。

測試的過程

1.搭建見實的私域Bot

這個是我們的的第一個需求，也是在了解到ChatGPT后最先想到的一個需求，因為見實每天都會接收到各種各樣的咨詢，其實都是一些基礎的問題，但互聯網上并沒有合適的答案，那我們就想是不是可以通過將見實的文章、白皮書等內容導入，讓他具備一定的專業(yè)能力，從而給出一些有建設性的答案。

于是我們嘗試 用langchain+ChatGPT的方式 來去解決。

大概流程分為3步（具體的執(zhí)行過程不做過多講述，如感興趣歡迎加群交流。）

第一步：配置環(huán)境（python+OpenAI、GPT Index、PyPDF2和Gradio庫）

第二步：導入信息（PDF格式的見實文章、白皮書）；

第三步：測試內容（模型選用的是text-davinci-003）；

最終的結果并不理想，個人打分在45分的水平 （能夠給出反饋，但問答的相關度沒有那么高）可用性上不如原生ChatGPT。

歸因大概分為兩部分：

第一部分是數據內容量還不夠大 ，導致對私域相關信息的認知程度沒有那么高；

第二部分是信息缺乏具體的標注和清洗： 信息導入過程只是把見實的文章等轉成了PDF，沒有做一些調整和優(yōu)化；

這個會在新的模型出來后繼續(xù)嘗試，也歡迎做過類似嘗試小伙伴一起交流討論。

這個過程中有個有意思的事情，我找的源代碼一開始并沒有辦法用（筆者只有python二級水平，主文件代碼為Github上的開源項目），但我通過cmd窗口給我的反饋，再去詢問GPT尋求修改意見，在一次次迭代后，最后代碼竟然得以跑通。

這個給人的震撼還是蠻大的，相當于讓一個普通人在沒有編程基礎的情況下，可以直接通過人機交互去完成代碼修改的工作，可想GPT對人的替代以及背后人效的提升。

2.運用ChatGPT處理數據

見實的運營工作中會有一部分跟數據打交道的工作，一般會用excel配合vlookup等函數處理，但在ChatGPT的幫助下，已經完全被替代了。

這里舉一個小的場景：開票信息提取。

見實的電商業(yè)務主要是用小鵝通，但這個的信息分類里，并無單獨的開票信息項，所以需要用問卷的形式來承接，但對應的信息都會匯聚到一個tab里，這就需要我 【在一堆文字中提取固定字段的內容】。

之前這個問題是我用mid+find等函數的組合，來提取其中發(fā)票抬頭、稅號等信息。

但現在，我只需要把文字內容發(fā)給ChatGPT，然后讓他幫我提取這個字段的信息，他就可以幫我將內容提取出來，并制作成對應的表格。

我過往寫函數等不再被需要，整個【思考+調取知識+執(zhí)行】的過程被簡化成了問題描述。

現在ChatGPT已經被我寫進了工作的SOP當中。

3.文字能力測試

這里需要提一下見實文章的生產過程：

第一個環(huán)節(jié)：我們先把采訪的錄音語音轉文字，然后得到文字實錄。

第二個環(huán)節(jié)：再將文字做精編處理，即將文字中的錯別字替換，語序調整，邏輯調整、刪掉無意義的文字等，得到一篇可以閱讀的精編實錄；

第三個環(huán)節(jié)：最后再將精編后的實錄，整理成公眾號發(fā)布的文章。

目前第一個環(huán)節(jié)已經有很多成熟的產品在做了，ChatGPT也有相關的產品推出，我們目前更多是想用AI來替代第二和第三個環(huán)節(jié)。

這里做的測試更多是淺層的，我們直接將文字發(fā)給大語言模型，讓它們來去做調整和優(yōu)化。

百分制評分大概可以做到60分的水平，其中GPT-4和國內的訊飛星火都有不錯的表現。

但還有一些問題：

缺乏整理的邏輯性： 如GPT-4只是精簡和優(yōu)化文字，并不會重新調整文字順序；

單次輸入輸出限制： ChatGPT每次只能輸入4096個token≈2000字；當然現在也有一些辦法可以解決輸入的問題，比如我們前邊借助ChatGPT api和一些文字切割的方法，包括Claude已經支持單次10萬token；

但隨著模型的不斷優(yōu)化和調增，相信過不了多久，這個問題就會有個接近完美的解決方案。

測試的結果

總的來看，雖然“我們”現在還未被替代，但AI帶來的沖擊仍令人震撼，隨著AI技術和模型的繼續(xù)發(fā)展，上述的需求一定會被AI逐步解決。

對我們來講，現在能做的可能就是更多地了解和學習相關的產品和技能，讓AI幫助自己而非替代自己。 除了上文列出的內容之外，我們還做了更多諸如Claude、金山AI、ChatGPT+midjourney等的測試和嘗試。

我們列了幾個AI相關的問題，看接下來如何提供更多的AIGC相關的產品或者信息給到大家，讓見實的每個粉絲都可以用好AI的相關產品。

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