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近期，ChatGPT的更新速度可谓相当迅猛，从对plus用户全面放开联网功能，到昨天OpenAI在苹果应用商店上线ChatGPT程序，ChatGPT正在大步地跨进我们的生活。

见实对AI的相关测试相对较早，毕竟作为自媒体的文字工作者，面对这样的浪潮，得赶紧看看自己会不会被淘汰？是不是可以给自己赋能？还能不能快乐的摸鱼（啊不是）~

测试的前提
了解ChatGPT可以做什么？

ChatGPT的应用底层是通过对话的形式，来获得生成内容。当然在最新的更新里，ChatGPT已经接入了wolfram等插件，可以完成绘图等功能，网上也很早就有了chatGPT结合midjourney等工具作图的方法。

在这个维度上，ChatGPT已经相当于我们的智能助理，接入到我们的工作和生活当中。

从自己的需求出发

测试还是从自己的需求出发，看ChatGPT对自己工作的替代程度和质量，当然大家也可以从这个角度看自己的危险程度~

我这里列举有代表性的3个需求

1.借助ChatGPT，搭建见实的私域Bot；

2.运营工作中的数据处理部分；

3.优化见实的文章处理过程。

测试的过程

1.搭建见实的私域Bot

这个是我们的的第一个需求，也是在了解到ChatGPT后最先想到的一个需求，因为见实每天都会接收到各种各样的咨询，其实都是一些基础的问题，但互联网上并没有合适的答案，那我们就想是不是可以通过将见实的文章、白皮书等内容导入，让他具备一定的专业能力，从而给出一些有建设性的答案。

于是我们尝试用langchain+ChatGPT的方式来去解决。

大概流程分为3步（具体的执行过程不做过多讲述，如感兴趣欢迎加群交流。）

第一步：配置环境（python+OpenAI、GPT Index、PyPDF2和Gradio库）

第二步：导入信息（PDF格式的见实文章、白皮书）；

第三步：测试内容（模型选用的是text-davinci-003）；

最终的结果并不理想，个人打分在45分的水平（能够给出反馈，但问答的相关度没有那么高）可用性上不如原生ChatGPT。

归因大概分为两部分：

第一部分是数据内容量还不够大，导致对私域相关信息的认知程度没有那么高；

第二部分是信息缺乏具体的标注和清洗：信息导入过程只是把见实的文章等转成了PDF，没有做一些调整和优化；

这个会在新的模型出来后继续尝试，也欢迎做过类似尝试小伙伴一起交流讨论。

这个过程中有个有意思的事情，我找的源代码一开始并没有办法用（笔者只有python二级水平，主文件代码为Github上的开源项目），但我通过cmd窗口给我的反馈，再去询问GPT寻求修改意见，在一次次迭代后，最后代码竟然得以跑通。

这个给人的震撼还是蛮大的，相当于让一个普通人在没有编程基础的情况下，可以直接通过人机交互去完成代码修改的工作，可想GPT对人的替代以及背后人效的提升。

2.运用ChatGPT处理数据

见实的运营工作中会有一部分跟数据打交道的工作，一般会用excel配合vlookup等函数处理，但在ChatGPT的帮助下，已经完全被替代了。

这里举一个小的场景：开票信息提取。

见实的电商业务主要是用小鹅通，但这个的信息分类里，并无单独的开票信息项，所以需要用问卷的形式来承接，但对应的信息都会汇聚到一个tab里，这就需要我【在一堆文字中提取固定字段的内容】。

之前这个问题是我用mid+find等函数的组合，来提取其中发票抬头、税号等信息。

但现在，我只需要把文字内容发给ChatGPT，然后让他帮我提取这个字段的信息，他就可以帮我将内容提取出来，并制作成对应的表格。

我过往写函数等不再被需要，整个【思考+调取知识+执行】的过程被简化成了问题描述。

现在ChatGPT已经被我写进了工作的SOP当中。

3.文字能力测试

这里需要提一下见实文章的生产过程：

第一个环节：我们先把采访的录音语音转文字，然后得到文字实录。

第二个环节：再将文字做精编处理，即将文字中的错别字替换，语序调整，逻辑调整、删掉无意义的文字等，得到一篇可以阅读的精编实录；

第三个环节：最后再将精编后的实录，整理成公众号发布的文章。

目前第一个环节已经有很多成熟的产品在做了，ChatGPT也有相关的产品推出，我们目前更多是想用AI来替代第二和第三个环节。

这里做的测试更多是浅层的，我们直接将文字发给大语言模型，让它们来去做调整和优化。

百分制评分大概可以做到60分的水平，其中GPT-4和国内的讯飞星火都有不错的表现。

但还有一些问题：

缺乏整理的逻辑性：如GPT-4只是精简和优化文字，并不会重新调整文字顺序；

单次输入输出限制：ChatGPT每次只能输入4096个token≈2000字；当然现在也有一些办法可以解决输入的问题，比如我们前边借助ChatGPT api和一些文字切割的方法，包括Claude已经支持单次10万token；

但随着模型的不断优化和调增，相信过不了多久，这个问题就会有个接近完美的解决方案。

测试的结果

总的来看，虽然“我们”现在还未被替代，但AI带来的冲击仍令人震撼，随着AI技术和模型的继续发展，上述的需求一定会被AI逐步解决。

对我们来讲，现在能做的可能就是更多地了解和学习相关的产品和技能，让AI帮助自己而非替代自己。除了上文列出的内容之外，我们还做了更多诸如Claude、金山AI、ChatGPT+midjourney等的测试和尝试。

我们列了几个AI相关的问题，看接下来如何提供更多的AIGC相关的产品或者信息给到大家，让见实的每个粉丝都可以用好AI的相关产品。

欢迎扫描下方二维码或点击“阅读原文”填写问卷，在问卷的最后，我们也放置了见实的AIGC讨论群，会在群里就AIGC相关的产品和功能做进一步的讨论和互动，欢迎一起。对了，。

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