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请收下这份 GPTs 完全指南 (二)：如何开发
这是 GPTs 系列指南的第二集，包含大量实操内容。文字所能呈现的信息有限，因此文章末尾附带了视频版作为补充。
相信各位小伙伴或多或少都有技术背景，说到 “开发” 大家应该都不陌生。但和我们以前 “写代码” 的开发途径相比，GPTs 的开发模式还是有着很大区别。
GPTs 开发界面
我们先来看看 GPTs 的开发界面。我们在 ChatGPT 界面左下角点击自己的用户名，再点击 “My GPTs” 菜单。在打开的页面中，列出了我们创建的所有 GPTs。
在这里，我们可以编辑已有 GPTs，也可以点 “Create a GPT” 创建一个新的。让我们进入创建界面继续探索。
这个界面分为左右两部分：左侧是工作区，右侧则是预览区。这样的布局允许我们在左侧进行配置和指令编写，而在右侧立刻尝试这些更改的效果，十分高效。（值得注意的是，我们在预览区的所有对话记录不会保存。）
在工作区，我们可以在 “Create” 和 “Configure” 两种模式之间切换。如果是第一次创建，我们会默认进入 “Create” 模式。这种模式是一个对话界面，我们与一个名为 “GPT Builder” 的机器人对话，通过自然语言对话的方式完成 GPTs 的创建。
对于新手而言，这种对话式的创建过程是一个极好的入门方式。而对于经验丰富的老鸟来说，可能会更倾向于采用 “Configure” 模式——通过填写详细的表单来完成配置，这种方式往往更直接、更高效。
基本信息配置
在进入创建界面之后，我们首先要做的就是配置 GPTs 的基本信息。
名称与描述（Name & Description）
首先，每个 GPTs 都需要一个名字和描述。这不只是为了标识，更是为了让使用者一目了然地知道这个 GPTs 可以做什么，它的主要功能和特点是什么。
系统提示词（Instructions）
对 GPTs 来说，提示词就是核心工作逻辑。通过精心设计的提示词，你可以引导 GPTs 执行一系列复杂的任务，从简单的问答到复杂的逻辑处理。
在编写提示词时，建议使用结构化的方式来组织语言。其中包括角色设定、任务描述、执行条件、预期的输出格式等段落。关于这种结构化提示词的写法和好处，可以参考《ChatGPT 定制化进阶：四步成为 AI 对话高手》这篇文章。
快捷启动词（Conversation starters）
还记得我们在上一集里体验过的快捷启动词吗？在这里可以详细配置它。这些快捷启动词可以引导用户更有效地使用 GPTs，让对话从一开始就走上正轨。
在配置好这些基本信息之后，我们将探索 GPTs 所具备的基础能力及其五大扩展工具。
基础能力 + 五大工具
首先，GPTs 拥有流畅的对话能力，这是依托于底层的大型语言模型实现的。它能够理解自然语言的输入，给出合理且连贯的回答，这是所有高级功能的基础。
此外，GPTs 的真正魅力在于，它拥有五大扩展工具；而且，它能够根据不同的上下文情境，决策使用哪个工具来进行下一步工作。从这个意义上来说，GPTs 已经具备了类似 “Agent” 的工具调度能力。
我们来看看 GPTs 内置的这五大工具：
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外挂知识库（Knowledge）：这允许 GPTs 访问超出其训练数据集时间范围的信息，或者访问特定的私有数据。这对于需要定制化信息回答的场景极其有用。
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网页浏览（Web Browsing）：这一工具使 GPTs 能够在回答查询时实时访问互联网信息，突破了模型训练数据的时间限制，获取最新的信息。
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绘图功能（DALL·E Image Generation）：借助 OpenAI 自家的 DALL·E 3 模型，GPTs 可以生成图像。某些时候它可以直接为用户生成想要的图片，而有些时候 GPTs 可以通过图片为对话增添更多的沉浸感。
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代码解释器（Code Interpreter）：这一高级功能允许 GPTs 生成代码、运行代码，甚至帮助用户操作上传的文件、分析数据。这对于创建一个专业场景的 GPTs 非常有用。
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外部 API（Actions）：通过定义和调用外部 API，GPTs 的功能可以无限扩展，连接到各种外部服务和数据源，实现更复杂的任务。
这些工具的集成使得 GPTs 不仅仅是一个问答机器人，而是一个多功能的 AI 智能体。接下来我们将逐一深入这些工具的应用场景和调用方法。
工具一：知识库
1. 配置
为了更清晰地演示外挂知识库的配置和效果，魔法哥单独创建了一个演示用的 GPTs。它的系统提示词很简单：
当用户提出问题时，仅在已上传的文件中寻找答案。如果在文件中找不到答案，请回复 “知识库里没有包含相关信息”。请严格遵守这一要求。
根据这个设定，它的回答只会基于这个特定的知识库来进行，而不是依赖模型的内在知识或网络搜索。
而它的知识库也很简单，取自魔法哥在《我悄悄建了一个 AI 网址导航，相信对你也有用》这篇文章里提到的开源项目 “Awesome AI”。
同时我也配置了一些快捷启动词，可以更方便地开始对话演示。
特别提醒：如果知识库内容是 Markdown 格式，把文件命名为
*.md似乎并不能让 GPTs 很好地理解。魔法哥调试了很多次，最终发现把它改成.txt扩展名才能正常工作。
2. 演示
接下来，我们点击一个快捷启动词，可以看到 GPTs 查询知识库并回答问题的过程。
当遇到知识库中不存在的信息时，这个 GPTs 也可以按照设定，直接告诉用户 “知识库里没有包含相关信息”。
当然，如果需要，我们可以让 GPTs 在这种情况下自动调用其他工具，比如网页浏览，以获取更多信息。
工具二：网页浏览
我们经常说，ChatGPT 比较让人困扰的一点就是大模型的 “幻觉”，会给出一些并不属实的信息。所以我们一直期望大模型拥有检索线上真实信息的能力。GPTs 就提供了这项重要能力。
当然这个功能也是有一定限制的，并不可以浏览任意网页，它的所有浏览行为实际上都是借助 Bing 搜索来实现的。
在接下来的演示中，魔法哥需要引入另一个 Demo GPTs。我们来看看它的系统提示词：
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下期预告
在今天的文章里，我们一步步探索了 GPTs 的开发模式，实践了五大扩展工具的调用技巧。我们不仅见证了 GPTs 的强大功能和灵活性，也体会到它在解决实际问题中的巨大潜力。
在下一集里，魔法哥将讲解 如何为 GPTs 做好安全防护，并把 GPTs 上架到 GPTs 商店。敬请期待！
附：视频版
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