GPT tersuai (juga dipanggil "GPT" atau "Pembantu Tersuai") membenarkan individu dan pasukan membuat versi ChatGPT yang disesuaikan yang membenamkan arahan, fail rujukan, alatan dan aliran kerja. Ia mudah dimulakan tetapi mempunyai had, risiko dan pilihan penting yang perlu anda ketahui sebelum anda mereka bentuk, menerbitkan atau menyepadukan satu.
Apakah itu GPT tersuai?
GPT tersuai (selalunya hanya dipanggil "GPT" di dalam ChatGPT) ialah versi ChatGPT yang disesuaikan yang anda boleh buat tanpa menulis kod. Mereka menggabungkan arahan sistem, pengetahuan khusus (fail, URL, benam) dan penyepaduan alat pilihan untuk berkelakuan seperti pembantu khusus domain — cth, perumus undang-undang, rakan kongsi reka bentuk produk, jurulatih temu duga atau bot meja bantuan dalaman. OpenAI mereka bentuk pengalaman penciptaan GPT supaya boleh diakses melalui pembina visual: anda memberitahu pembina perkara yang anda mahukan dan ia berperanan kepada pembantu, manakala tab Konfigurasi membolehkan anda menambah fail, alatan dan pagar.
Mengapa membina satu?
GPT tersuai membenarkan pasukan dan individu:
- Tangkap aliran kerja yang boleh diulang (penyesuaian projek, templat kandungan).
- Menguatkuasakan garis panduan nada/jenama dan dasar Soal Jawab.
- Pengetahuan proprietari permukaan (muat naik dokumen produk, dasar).
- Kurangkan geseran: pengguna berinteraksi dengan pembantu yang berpengetahuan daripada mengulangi arahan setiap sesi.
Di bawah ini saya akan melihat panduan profesional dan praktikal: penciptaan langkah demi langkah, konfigurasi dan penerbitan, corak penyepaduan, ujian dan tadbir urus.
Bagaimanakah cara saya membuat GPT tersuai langkah demi langkah?
Langkah 1: Rancang tujuan dan kekangan pembantu
Tentukan tugas utama, pengguna sasaran dan perkara yang tidak boleh dilakukan oleh pembantu (untuk keselamatan/pematuhan). Contoh: "Ringkasan kontrak untuk operasi undang-undang yang tidak pernah memberikan nasihat undang-undang dan menandakan klausa yang samar-samar." Menjelaskan perkara ini terlebih dahulu menjadikan arahan dan ujian anda lebih pantas.
Langkah 2: Buka GPT Builder
Dari bar sisi kiri ChatGPT pergi ke GPT → Buat (atau lawati chatgpt.com/gpts). Pembina biasanya menunjukkan tab "Buat" (pengarang), tab "Konfigurasikan" untuk metadata dan aset, dan tab "Pratonton" untuk ujian langsung.
Langkah 3: Tentukan arahan sistem dan persona
Dalam tab Konfigurasikan berikan arahan ringkas tetapi komprehensif:
- Peranan: apa pembantu is (cth, "Ringkas kontrak untuk pasukan perolehan").
- Tingkah laku: nada, keterlaluan dan kekangan (cth, "Sentiasa minta skop dokumen sebelum meringkaskan").
- Tindakan terlarang: perkara yang perlu ditolak (cth, "Jangan cipta nasihat undang-undang; sentiasa mengesyorkan peguam").
Arahan ini membentuk tulang belakang tingkah laku yang konsisten.
Langkah 4: Muat naik pengetahuan dan contoh
Lampirkan fail rujukan (PDF, dokumen), Soalan Lazim dan contoh Q→A supaya GPT boleh mendasarkan jawapan pada data anda. Pastikan setiap fail fokus dan tersusun dengan baik—dokumen yang besar dan bising boleh mencairkan prestasi. Pengetahuan yang dimuat naik membantu pembantu menghasilkan respons fakta yang konsisten semasa sesi (tetapi perhatikan kaveat memori yang dibincangkan kemudian).
Langkah 5: Tambah Tindakan (sambungkan API atau alatan) jika perlu
Jika pembantu anda memerlukan data luaran (semakan inventori, akses kalendar, carian CRM), konfigurasikan Tindakan Adat (juga dipanggil alat). Tindakan ialah panggilan API web yang ditentukan yang boleh dibuat oleh pembantu semasa perbualan. Gunakannya untuk mengambil data langsung, menjalankan transaksi atau memperkayakan respons. Tindakan mengembangkan kegunaan tetapi meningkatkan kerumitan dan keperluan keselamatan.
- Plugin atau API web boleh panggil untuk data masa nyata (inventori, kalendar).
- Tindakan tersuai melalui titik akhir webhook (cetuskan binaan, hantar tiket).
- Pelaksanaan kod atau alat lanjutan untuk matematik, penghuraian fail atau carian pangkalan data.
Langkah 6: Pilih model dan tukar ganti prestasi
OpenAI membolehkan pencipta memilih daripada model ChatGPT yang berbeza (termasuk pelbagai keluarga GPT-5 dan pilihan yang lebih padat) untuk mengimbangi kos, kelajuan dan keupayaan. Pilih model berdasarkan kerumitan tugas: model besar untuk ringkasan atau penaakulan bernuansa; model yang lebih kecil/lebih murah untuk Soal Jawab mudah. Sokongan model yang diperluaskan untuk GPT tersuai—beri perhatian kepada model yang boleh digunakan oleh akaun anda.
Langkah 7: Pratonton, uji dan lelaran
Gunakan tab Pratonton untuk mensimulasikan gesaan pengguna sebenar. Kes kelebihan ujian, gesaan lawan dan laluan ralat (cth, kehilangan data atau niat pengguna yang tidak jelas). Ulangi arahan, fail dan tindakan sehingga tingkah laku boleh dipercayai.
Trek:
- Ketepatan jawapan (adakah fakta berdasarkan fail yang dimuat naik?)
- Nada dan format (adakah ia menghasilkan penghantaran dalam struktur yang dijangkakan?)
- Respons keselamatan (adakah ia menolak atau meningkat apabila diminta untuk tindakan yang dilarang?)
Langkah 8: Terbitkan, kongsi atau simpan peribadi
Anda boleh menerbitkan GPT anda kepada:
- Katalog peribadi organisasi anda (Pasukan/Perusahaan),
- Kedai GPT awam (jika anda mahukan penemuan yang lebih luas),
- Atau simpan ia peribadi untuk kegunaan dalaman sahaja.
Jika menerbitkan secara terbuka, ikut peraturan pendedahan: nyatakan jika ia menggunakan API luaran, mengumpul data atau mempunyai had. Gedung GPT mendayakan program penemuan dan (dalam beberapa tempoh) hasil untuk pencipta.
Apakah API luaran yang boleh anda gunakan untuk menyepadukan GPT tersuai?
Terdapat beberapa corak penyepaduan dan banyak API yang anda boleh palamkan ke dalam GPT tersuai (atau ke dalam apl yang membungkus GPT). Pilih berdasarkan keupayaan yang anda perlukan - data / tindakan langsung, retrieval (RAG) / pengetahuan, automasi / orkestrasi, Atau perkhidmatan khusus aplikasi.
1) Pemalam OpenAI / ChatGPT (OpenAPI + manifes) — untuk panggilan API yang dimulakan model
Apakah itu: cara piawai untuk mendedahkan API REST anda kepada ChatGPT melalui ai-plugin.json manifes + spesifikasi OpenAPI supaya model boleh memanggil titik akhir anda semasa perbualan. Gunakan ini apabila anda mahu GPT mengambil maklumat langsung atau mengambil tindakan (tempah penerbangan, inventori pertanyaan, jalankan carian).
Bila hendak menggunakannya: anda mahu GPT meminta data atau melakukan tindakan semasa giliran sembang (model memilih API yang hendak dipanggil). Contoh biasa: sistem tiket, katalog produk, enjin harga, titik akhir carian tersuai.
Kelebihan:
- LLM →Aliran API semula jadi (model memilih dan sebab yang perlu dibuat).
- Menggunakan OpenAPI, jadi ia berintegrasi dengan perkakas API standard.
Cons: - Memerlukan membina API selamat, manifes dan aliran pengesahan (OAuth atau kunci API).
- Kawasan permukaan keselamatan — ikut amalan terbaik untuk mendapat keistimewaan yang paling rendah.
2) OpenAI Assistants / Responses API & fungsi-panggilan
Apakah itu: Ciri Pembantu/Respons/Fungsi OpenAI membolehkan anda membina pembantu di dalam apl anda sendiri dengan mengarang arahan, alatan dan definisi fungsi secara pemrograman. Gunakan ini apabila aplikasi anda memerlukan orkestrasi deterministik — apl anda memanggil model, model mengembalikan panggilan fungsi, apl anda melaksanakannya dan anda menyuap semula hasilnya.
Masa untuk menggunakannya: anda memerlukan kawalan yang lebih ketat ke atas aliran kerja, ingin mengantara panggilan alat di bahagian belakang anda atau ingin menyepadukan model dengan API sedia ada anda semasa mengelog dan mengesahkan setiap panggilan luaran.
Kelebihan:
- Kawalan penuh dan lebih mudah untuk menguatkuasakan pengesahan dan pengauditan.
- Berfungsi dengan baik dengan orkestrasi sisi pelayan dan kawalan keselamatan.
Cons: - Apl anda mesti melaksanakan lapisan orkestrasi (lebih banyak kerja pembangun).
- untuk kawalan program
3) API Pengambilan semula / RAG (DB vektor + perkhidmatan benam)
Apakah itu: Penjanaan tambahan perolehan (RAG) menggunakan enjin benam + pangkalan data vektor untuk menyediakan konteks kepada model. Pilihan biasa: kon pain, Menenun, Chroma, Milvus — ini digunakan untuk mengindeks PDF, dokumen anda dan mengembalikan petikan yang paling berkaitan kepada model pada masa permintaan. Ini ialah cara standard untuk memberi GPT pengetahuan peribadi yang boleh dipercayai pada skala.
Bila hendak menggunakannya: anda memerlukan GPT untuk menjawab daripada korpora besar dokumen dalaman, manual produk, kontrak atau untuk mempunyai "memori" yang disimpan secara luaran.
Kelebihan:
- Sangat mengurangkan halusinasi dengan mengasaskan jawapan.
- Timbangan kepada korpora besar.
Cons: - Memerlukan ETL (chunking, embedding, indexing) dan lapisan retrieval.
- Latensi dan pertimbangan kos untuk set data yang sangat besar.
- untuk membumikan GPT dalam dokumen anda
4) Platform tanpa kod / automasi (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Apakah itu: Gunakan platform automasi untuk menyambungkan ChatGPT (atau bahagian belakang anda yang memanggil ChatGPT) dengan ratusan API pihak ketiga (Helaian, Slack, CRM, e-mel). Perkhidmatan ini membolehkan anda mencetuskan aliran kerja (contohnya: pada hasil sembang, panggil Zap yang menyiarkan ke Slack, mengemas kini Helaian Google atau mencipta isu GitHub).
Bila hendak menggunakannya: anda mahukan penyepaduan rendah usaha, prototaip pantas atau untuk menyambungkan banyak titik akhir SaaS tanpa membina kod gam.
Kelebihan:
- Cepat untuk menyambung; tiada bahagian belakang yang berat diperlukan.
- Hebat untuk automasi dalaman dan pemberitahuan.
Cons: - Kurang fleksibel dan kadangkala lebih perlahan daripada hujung belakang tersuai.
- Mesti mengurus bukti kelayakan dan pemastautin data dengan teliti.
5) API dan webhook khusus apl (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM)
Apakah itu: Banyak penyepaduan produk hanyalah API platform yang anda sedia maklum — API Slack untuk perbualan, API GitHub untuk isu/PR, API Helaian Google, API Salesforce, API kalendar, dll. GPT atau lapisan orkestrasi anda boleh memanggil API tersebut secara terus (atau melalui pemalam/zap) untuk membaca/menulis data. Contoh: GPT yang mencuba isu dan membuka PR melalui API GitHub.
Bila hendak menggunakannya: anda memerlukan pembantu untuk berinteraksi dengan SaaS tertentu (menyiarkan mesej, membuka tiket, membaca rekod).
Kelebihan:
- Keupayaan langsung untuk bertindak dalam alatan anda.
Cons: - Setiap penyepaduan luaran meningkatkan keperluan pengesahan dan keselamatan.
6) Pustaka middleware / orkestrasi dan rangka kerja ejen (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph, dsb.)
Apakah itu: Perpustakaan yang memudahkan pembinaan apl LLM dengan menyediakan penyambung kepada DB vektor, alatan dan API. Mereka membantu menyusun gesaan, mengendalikan pengambilan semula, panggilan berantai, dan menyediakan kebolehmerhatian. LangChain (dan rangka kerja yang berkaitan) biasanya digunakan untuk menyambungkan model kepada API luaran dan saluran paip RAG.
Masa untuk menggunakannya: anda sedang membina apl pengeluaran, memerlukan komponen boleh guna semula atau ingin mengurus penggunaan alat, cuba semula dan caching di satu tempat.
Kelebihan:
- Mempercepatkan pembangunan; banyak penyambung terbina dalam.
Cons: - Menambah lapisan pergantungan yang anda mesti kekalkan.
Corak penyepaduan yang dicadangkan (resipi cepat)
- Plugin-first (terbaik untuk aliran kerja dipacu model): Laksanakan API REST yang selamat → terbitkan spesifikasi OpenAPI + ai-plugin.json → benarkan GPT (didayakan pemalam) memanggilnya semasa sembang. Baik untuk carian dan tindakan produk.
- Terancang aplikasi (terbaik untuk kawalan ketat): Apl anda mengumpul input pengguna → memanggil OpenAI Assistants/Responses API dengan definisi alatan/fungsi → jika model meminta fungsi, apl anda mengesahkan dan melaksanakan terhadap API dalaman anda (atau memanggil perkhidmatan lain) dan mengembalikan hasil kepada model. Baik untuk kebolehaudit dan keselamatan.
- Disokong RAG (terbaik untuk GPT yang mempunyai pengetahuan): Indeks dokumen ke dalam vektor DB (Pinecone/Weaviate/Chroma) → apabila pengguna bertanya, dapatkan petikan teratas → hantar teks yang diambil kepada model sebagai konteks (atau gunakan pemalam dapatkan semula) untuk menjawab jawapan.
- Jambatan automasi (terbaik untuk melekatkan SaaS): Gunakan Zapier / Make / n8n untuk merapatkan output GPT kepada API SaaS (siarkan ke Slack, buat tiket, tambah baris). Baik untuk penyepaduan yang tidak mesra jurutera dan automasi pantas.
Bagaimanakah saya mereka bentuk panggilan alat selamat?
- Gunakan kelayakan keistimewaan yang paling sedikit (baca sahaja jika boleh).
- Sahkan semua respons luaran sebelum mempercayai mereka untuk keputusan kritikal.
- Hadkan kadar dan pantau penggunaan alat, dan log panggilan API untuk audit.
GPT vs pemalam: GPT tersuai ialah pembantu yang dikonfigurasikan dalam ChatGPT (tiada kod diperlukan), manakala pemalam ialah penyepaduan yang membolehkan ChatGPT memanggil API luaran. Anda boleh menggabungkan kedua-duanya: GPT dengan arahan terbina dalam + cangkuk pemalam yang dilampirkan untuk mengambil data masa nyata atau mengambil tindakan.
Bagaimanakah saya harus menguji, mengukur dan mengawal GPT yang digunakan?
Apakah ujian yang perlu saya jalankan sebelum pelancaran?
- Ujian fungsional: adakah output sepadan dengan jangkaan merentas 50–100 gesaan wakil?
- Ujian tekanan: suapan input lawan atau cacat untuk menyemak mod kegagalan.
- Ujian privasi: pastikan pembantu tidak membocorkan coretan dokumen dalaman kepada pengguna yang tidak dibenarkan.
Metrik mana yang penting?
- Ketepatan/ketepatan terhadap set berlabel.
- Kadar kejayaan segera (peratusan pertanyaan yang mengembalikan output boleh diambil tindakan).
- Kadar peningkatan (berapa kerap ia gagal dan memerlukan penyerahan manusia).
- Kepuasan pengguna melalui gesaan rating dalam sembang pendek.
Bagaimana untuk mengekalkan tadbir urus?
- Mengekalkan log perubahan untuk perubahan arahan dan kemas kini fail.
- Gunakan akses berasaskan peranan untuk mengedit/menerbitkan GPT.
- Jadualkan audit semula berkala untuk sensitiviti data dan penjajaran dasar.
Had & gotcha penting yang anda mesti tahu
- GPT tersuai boleh memanggil API semasa sesi (melalui pemalam/tindakan), tetapi terdapat had untuk menolak data ke dalam GPT Tersuai "sedang berehat". Dalam amalan ini bermakna anda boleh mempunyai panggilan (plugin atau fungsi) yang dimulakan GPT atau apl anda boleh memanggil model melalui API, tetapi anda biasanya tidak boleh menolak data secara tidak segerak ke dalam tika GPT Tersuai yang dihoskan seperti menyalakan cangkuk web luaran yang GPT akan gunakan secara automatik kemudian. Semak dokumentasi produk dan urutan komuniti untuk mengetahui tingkah laku terkini.
- Keselamatan & privasi: pemalam dan penyepaduan API meningkatkan permukaan serangan (aliran OAuth, risiko penyusutan data). Anggap titik akhir pemalam dan alatan pihak ketiga sebagai tidak dipercayai sehingga disahkan, dan ikuti pengelogan + pengelogan yang mempunyai keistimewaan paling rendah. Pelaporan dan audit industri telah menyerlahkan risiko keselamatan pemalam; layan ini dengan serius.
- Latensi & kos: panggilan API secara langsung dan pengambilan menambah kependaman dan token (jika anda memasukkan teks yang diambil dalam gesaan). Arkitek untuk caching dan hadkan skop konteks yang diambil.
- Tadbir Urus: untuk GPT dalaman, kawal siapa yang boleh menambah pemalam, API yang boleh dipanggil dan mengekalkan proses kelulusan/audit.
Bagaimanakah saya boleh mengoptimumkan gesaan, mengurangkan halusinasi dan meningkatkan kebolehpercayaan?
Teknik praktikal
- Sauh jawapan kepada sumber: minta GPT untuk menyebut nama dokumen dan nombor perenggan semasa menarik fakta daripada fail yang dimuat naik.
- Memerlukan penaakulan secara berperingkat: untuk keputusan yang rumit, minta rantai pendek pemikiran atau langkah bernombor (kemudian ringkaskan).
- Gunakan langkah pengesahan: selepas GPT menjawab, arahkan ia menjalankan pas pengesahan pendek terhadap fail yang dilampirkan dan mengembalikan skor keyakinan.
- Hadkan daya cipta: tambah arahan seperti “Jika pembantu tidak pasti, balas: 'Saya tidak mempunyai maklumat yang mencukupi — sila muat naik X atau tanya Y.'”
Gunakan ujian automatik dan gelung semakan manusia
- Bina korpus kecil "gesaan emas" dan output yang dijangka akan dijalankan selepas sebarang perubahan arahan.
- Gunakan human-in-the-loop (HITL) untuk pertanyaan berisiko tinggi semasa pelancaran awal.
Cadangan akhir
Jika anda baru bermula, pilih kes penggunaan yang sempit (cth, pembantu onboarding dalaman atau penyemak kod) dan lelaran dengan cepat menggunakan aliran Buat perbualan GPT Builder. Pastikan sumber pengetahuan ringkas dan versi, bina set kecil ujian dan kuatkuasakan kebenaran yang ketat. Berhati-hati dengan had memori untuk GPT tersuai hari ini — gunakan Projek dan rujukan yang dimuat naik untuk menyediakan kesinambungan sehingga pilihan memori berterusan berkembang.
Bermula
CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.
Untuk bermula, terokai keupayaan model chatgpt dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.
Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !