Comment utiliser plus de 20 documents avec votre GPT personnalisé
Table of Contents:
- Introduction
- GPT and Open AI
- Uploading Documents in GPT
- Increasing the Number of Uploaded Documents
- Scraping a Website for Data
- Creating Hyper_lambda Endpoint
- Using Natural Language to Generate Code
- Testing the GPT Model
- Configuring GPT with Open API
- Privacy and Security Considerations
Comment utiliser plus de 20 documents dans votre GPT
Introduction:
De nos jours, la technologie du langage naturel est devenue de plus en plus avancée et les modèles de génération de texte sont devenus incroyablement puissants. L'un de ces modèles est le GPT développé par Open AI. Cependant, une limitation commune avec les modèles GPT est la capacité limitée à charger des documents sources. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser plus de 20 documents dans votre GPT en utilisant des techniques simples et efficaces.
GPT et Open AI:
Le GPT, ou le Text Preprocessor Généralisé, est un modèle d'intelligence artificielle développé par Open AI. Il utilise des techniques d'apprentissage profond pour générer du texte qui est cohérent et fluide, imitant la façon dont les humains écrivent et communiquent. Cependant, une limitation avec le GPT est que vous ne pouvez charger que 20 documents sources pour l'utiliser comme base de conversation avec les utilisateurs.
Chargement de documents dans GPT:
Pour charger des documents dans GPT, vous devez utiliser l'interface GPT afin d'uploader les documents que vous souhaitez utiliser comme base de conversation avec l'utilisateur. Cependant, l'interface GPT n'autorise que le chargement de 20 documents, ce qui peut être limitant dans de nombreux cas. Par conséquent, nous allons explorer des méthodes pour contourner cette limitation et charger un nombre plus important de documents.
Augmentation du nombre de documents:
Pour augmenter le nombre de documents utilisables dans votre GPT, nous allons utiliser une technique appelée le scraping web. Au lieu de charger manuellement les documents, nous allons utiliser un script pour extraire des données à partir d'un site web et les utiliser comme source pour le GPT. Cela nous permettra de charger un nombre significativement plus élevé de documents, voire même de scraper un site entier si nécessaire.
Scraping d'un site web pour récupérer les données:
Pour scraper un site web et récupérer les données que nous voulons utiliser comme source pour notre GPT, nous allons utiliser un script qui va parcourir les pages du site web et extraire les portions de texte que nous voulons inclure. Par exemple, nous pouvons extraire les descriptions de produits d'un site de commerce électronique ou les articles d'un blog. Une fois les données extraites, nous pouvons les sauvegarder et les utiliser comme source pour le GPT.
Création d'un point d'accès Hyper_lambda:
Maintenant que nous avons les données que nous voulons utiliser comme source pour notre GPT, nous devons créer un point d'accès qui va permettre au GPT d'accéder à ces données. Pour cela, nous allons utiliser le module Hyper_lambda, qui est une interface de langage naturel permettant de créer du code Hyper_Lambda.
Utilisation du langage naturel pour générer du code:
Pour ajouter du code au point d'accès Hyper_lambda, nous allons utiliser le langage naturel pour décrire le code que nous voulons ajouter. Par exemple, nous pouvons utiliser une phrase comme "Créer un point d'accès get-context qui renvoie le contexte à partir des snippets d'entraînement". En utilisant cette approche, nous pouvons rapidement ajouter le code nécessaire sans avoir à écrire du code source complexe.
Test du modèle GPT:
Maintenant que nous avons configuré notre point d'accès Hyper_lambda, nous pouvons tester notre modèle GPT en posant des questions. Le modèle GPT va maintenant utiliser les données récupérées à partir du scraping web et renvoyer les réponses basées sur ces données. Cela nous permet d'utiliser un nombre significativement plus élevé de documents dans notre modèle GPT et de fournir des réponses plus précises et pertinentes.
Configuration du GPT avec Open API:
Une fois que nous avons testé notre modèle GPT, nous pouvons le configurer en utilisant l'API Open afin de spécifier les paramètres, d'ajouter une politique de confidentialité et de sécurité, et de le rendre accessible aux utilisateurs. Cela nous permet d'exploiter pleinement les fonctionnalités de notre modèle GPT et de l'utiliser dans des applications réelles.
Considerations de confidentialité et de sécurité:
Lors de l'utilisation de GPT avec un nombre important de documents, il est important de prendre en compte les considérations de confidentialité et de sécurité. Assurez-vous de respecter les lois et réglementations en matière de protection des données et de mettre en place des mesures de sécurité appropriées pour protéger les données sensibles. Gardez à l'esprit que l'utilisation de grands ensembles de données peut nécessiter des ressources informatiques supplémentaires et peut avoir un impact sur les performances du modèle.
En conclusion:
Utiliser plus de 20 documents dans votre GPT peut considérablement améliorer sa capacité à fournir des réponses précises et pertinentes. En combinant les techniques de scraping web, Hyper_lambda et l'API Open, vous pouvez charger un nombre plus important de documents et créer des modèles GPT plus puissants. Cependant, il est important de prendre en compte les considérations de confidentialité et de sécurité lors de l'utilisation de grands ensembles de données.