>기술 주변기기 >일체 포함 >GPT 모델로 Chatgpt 응답 조정에 대한 포괄적 인 가이드

GPT 모델로 Chatgpt 응답 조정에 대한 포괄적 인 가이드

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levitt원래의
2025-03-10 10:57:10738검색

AI 품질 검토 : AI를 사용하여 응용 프로그램 품질을 향상시킵니다 인공 지능 혁명은 응용 프로그램 개발 분야를 휩쓸고 새로운 컴퓨터 상호 작용의 새로운 시대를 열었습니다. 기업은 AI를 활용하여 사용자 경험을 향상 시키지만 LLM (Lange Language Model)을 기반으로 한 솔루션도 콘텐츠 무결성, 정확성 및 윤리적 표준을 유지하는 데 어려움을 제기합니다.

응용 프로그램이 통제 된 환경을 넘어서 확장함에 따라 책임있는 AI 감사의 필요성이 점점 더 분명 해지고 있습니다. 이러한 환경에서는 사용자에 대한 합리적이고 정확한 반응을 보장하는 것이 쉽지 않지만 중요합니다.

예를 들어 고객 서비스 상호 작용에서 잘못된 정보 또는 부적절한 콘텐츠는 고객 불만을 초래하고 회사의 명성을 손상시킬 수 있습니다. 그러나 개발자로서 AI 기반 애플리케이션이 사용자에게 합리적이고 정확한 응답을 제공 할 수 있도록하려면 어떻게해야합니까? 이것은 AI 감사가 시작되는 곳입니다!

이 기사는 GPT 모델을 사용하여 GPT 기반 애플리케이션을 감사하는 기술을 심층적으로 탐색합니다.

GPT 기반 품질 감사 에이전트를 구축하십시오 AI 품질 검토에는 대형 언어 모델 (LLM)을 사용할 때 편견이없고 적절한 응답이 생성되는 것이 포함됩니다. OpenAi는 이러한 감사 요구 사항을 위해 설계된 API를 출시했습니다. 모델에서 생성 된 편향 또는 부적절한 응답을 감지하거나 사용자 위법 행위를 해결하려면 Chatgpt Audit API : Input/Output Control이라는 제목의 기사에서 귀중한 통찰력을 찾을 수 있습니다.

그러나이 기사는 AI 감사에 대한 다른 접근법을 채택합니다. 우리의 초점은 모델 응답의 품질, 즉 정확성 및 사용자 요구를 충족시키는 데 중점을 둡니다. 내가 아는 한, 현재이 목적을 위해 특별히 설계된 공식 엔드 포인트는 없습니다.

그럼에도 불구하고, 다양한 응용 프로그램에서 GPT 모델을 광범위하게 사용한다는 점을 감안할 때 동일한 모델 인스턴스의 품질 검사관으로 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

우리는 GPT 모델을 사용하여 사용자 요청에 대해 모델 자체에서 생성 된 출력을 평가할 수 있습니다. 이 테스트 방법은 모호성과 잘못된 응답을 방지하고 사용자 요청을 효과적으로 만족시키는 모델의 능력을 향상시킵니다. 범위와 대상 이 기사에서는 GPT 기반 응용 프로그램의 품질과 정확성을 검토하기 위해 응용 프로그램 범위 내에서 GPT 모델을 사용하는 방법을 설명합니다.

예를 들어 예를 들어, GPT 모델을 사용하여 Enterprise Chatbot에 전원을 공급하는 경우 챗봇이 카탈로그 항목이나 기능 이외의 정보를 제공하지 않도록 매우 관심이 있어야합니다.

다음 장에서는 OpenAI Python 패키지와 유명한 Jupyter 노트북을 사용하여 OpenAI API에 간단한 전화를 걸어 마지막 예제가 생생하게됩니다. 주요 목표는 간단한 LLM 기반 애플리케이션을 생성하고 LLM 기반 품질 검사관을 사용하여 출력을 감사하는 것입니다. 이 예에서는 QA 에이전트 인 샘플 고객 서비스 에이전트 (지금부터 QA 에이전트라고 함)를 만들고 더 중요한 것은이 둘 사이의 상호 작용을 정의해야합니다. 다음 이미지는 위의 워크 플로를 잘 보여줍니다

A Comprehensive Guide to Moderating ChatGPT Responses with GPT Models

수제 사진. 감사 워크 플로우 다이어그램 : 1. 사용자는 LLM 기반 응용 프로그램 (이 경우 고객 서비스 챗봇)에 요청을 보냅니다. 2. 챗봇은 답을 생성하지만 먼저 QA 에이전트로 보냅니다. 3. QA 에이전트가 답변이 적절한 지 확인한 후에 답변을 사용자에게 다시 보냅니다.

단계별로 가자! 빌드 gpt 에이전트 상점 고객 서비스를위한 대화 에이전트를 구축하는 것으로 시작하겠습니다.

이미 실행 가능한 LLM 중심 응용 프로그램이 있거나 선호하는 예제를 구현하려면 첫 번째 부분을 건너 뛰십시오! 비즈니스가 LLM 기반 응용 프로그램의 혜택을 누릴 수 있는지 여전히 알고 싶다면 흥미로운 팟 캐스트 토론을 따라야합니다!

샘플 고객 서비스 챗봇 만들기 우리가 매장의 고객 서비스 에이전트를 구축한다고 가정 해 봅시다. 우리는이 클라이언트 에이전트 뒤에 Chatgpt와 같은 모델을 사용하여 자연어 기능을 활용하여 사용자 쿼리를 이해하고 자연스럽게 응답합니다.

고객 서비스 챗봇을 정의하려면 두 가지 주요 요소가 필요합니다.

a

예제 제품 카탈로그 에이전트를 비즈니스 범위로 제한합니다. 제품 카탈로그를 모델에 제공함으로써 모델에 사용자에게 어떤 정보를 제공할지 알 수 있습니다.

a 시스템 메시지

는 모델의 고급 동작을 정의하는 데 사용됩니다. GPT 모델은 종종 여러 작업에 대해 교육을받지 만 소위 시스템 메시지를 사용하여 모델의 동작을 제한 할 수 있습니다.

마지막으로 다른 LLM 기반 응용 프로그램과 마찬가지로 스크립트에서 OpenAI API를 호출하는 방법이 필요합니다. 이 기사에서는 OpenAi 패키지에만 의존하는 다음 구현을 사용합니다.

그 뒤에 아이디어는 각 모델 인스턴스에 대해 별도의 메시지 기록 (시스템 메시지 포함)을 초기화하고 다가오는 모델과의 상호 작용을 사용하여 지속적으로 업데이트하는 것입니다.

상호 작용을 처리하는보다 최적화 된 방법을 찾고 있다면 컨텍스트 인식 채팅 보드를 구축 할 때와 마찬가지로 Langchain 프레임 워크를 사용하는 것이 좋습니다. Langchain 프레임 워크와 함께 Chatgpt 구현.

OpenAI API에 익숙하지 않은 경우 OpenAI API 및 ChatGpt를 시작할 때 웹 세미나를 확인하십시오.

위 내용은 GPT 모델로 Chatgpt 응답 조정에 대한 포괄적 인 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명:
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.