仅需 10 分钟，用 GPTs 实现文章总结助手

你好，我是小树。这是我为你写的第 88 封信。每期都会同步更新在微信公众号一颗小树。

什么是 GPTs

根据 OpenAI 官方博客文章的定义，GPTs 就是根据特定的使用场景，创建出的特定版本的 ChatGPT。

相较于之前的通用模型，GPTs 提供了一种新方式，每个人都可以根据自己的日常生活、特定任务或实际工作中的问题，定制一个专属的 ChatGPT 版本。

首先，创建专属的 ChatGPT 版本不再需要具备编码能力，整个过程都是通过自然语言对话的方式来进行。

通用的 ChatGPT 模型很强大，但想要应用到实际场景中，还是有一定距离。这就产生了大量针对垂直场景的微调工作，或者长的像一篇文章一样的 prompt。

这些工作对于普通用户来说，还是具备一定的门槛，GPTs 解决了这个问题，普通用户不再需要学习复杂的技术概念，只需要进行几轮简单的对话，就可以实现自己想要的工具。

其次，借助目前已经内置的能力，可以实现非常丰富的交互。

使用 Knowledge 能力上传你自己的内容，可以实现对私有数据的学习和理解，更贴近你真实的使用场景。

还有三个内置的功能：

第一个是 Web Browsing，也就是俗称的联网能力，只需要输入一个链接，ChatGPT 就可以帮我们理解并总结链接内容，或者是查询互联网上的公开信息。

第二个是 DALL* E 的生图能力，能够快速将脑海中的想法转化为一副图片，并且持续进行调整，直到满意为止。

第三个是 Code interpreter，即代码解释器，它能够根据你的需求，尝试读取你上传的文件，生成 Python 脚本并执行，实现数据分析等更复杂的能力。

代码解释器的效用不需要仅仅局限在数据分析，只要 Python 脚本能解决的问题，理论上都可以通过它来实现。

除此以外，借助 Actions 能力，还可以和符合 OpenAI schema 规范的内容进行联动，通过 Function Calling 的方式调用外部 AI 来实现更多的能力。

举个例子，可以让你的 GPTs 在完成数据分析之后，把结果以邮件的形式发送给你。

说了这么多，我们来实际创建一个自己要用的 GPTs 吧。

作为日常需要大量摄入长文的读者，我希望能够借助 AI 实现对文章的初筛。我的基础需求如下：

我把我的需求告诉它之后，它为我起了个 Article Analyst 的名字，我觉得不错，确认之后就为我生成了一个还不错的 logo。

与此同时，还自动生成了对功能的描述以及四个方便使用者快速开始的指令。

接着，它向我确认文章更偏向于哪一类的内容，方便它进行后续的微调。

再之后，又向我明确了是否有相关的禁忌，交互时的语气风格等等。

至此，我们的文章阅读小助手已经可以体验了。

初次尝试，效果看起来不太符合预期。

没关系，我们再尝试和它沟通，优化一下输出的结构。

最后，点击右上角的发布，就可以愉快的使用了。

在这个过程中，给我感触最深是 GPTs 的整个创建流程，基本实现了 LUI（自然语言交互界面）的能力。

无论是每一步的引导，或者在发现效果不符合预期时的调整，我只需要想明白并且用自然语言描述清楚我的诉求，它就能帮我把应用优化完成。

甚至你在反复调整后，选择第一版时，它也不会在心里默默抓狂。

当然，我认为目前的 GPTs 还有一些待优化的痛点。

当前使用入口必须在 ChatGPT 内，如果创建好的 GPTs 能够以 API 的方式输出，会和我自己的工作流结合地更为紧密。比如上面的文章总结助手，我就可以自己实现一个浏览器插件来无缝使用。
GPT4 的 3 小时 50 条限制依然存在，这决定了目前 GPTs 还是更适合即用即走的工具性质的小应用，对于更为复杂地需要长时间多轮对话的场景，还不太够用。
Knowledge 的用法不够明确，可控性不够好。最多只允许上传 10 个文档，实际输出的内容，相关性也较差。不过也可能是我姿势不对，如果有了解的小伙伴欢迎交流、指教。

我已经在着手梳理自己日常的工作流，计划将其中可以被 AI 优化的部分都使用 GPTs 来承载。

每一个 GPTs 就像是一个数字助理，一个人可以真正成为一个团队了。

你自己有哪些使用场景呢？或是希望解决自己的哪些实际问题，我可以帮你尝试解决，欢迎转发留言评论。

谢谢你的关注，我们下期再见。👋🏻

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