Niestandardowe GPT (nazywane również „GPT” lub „niestandardowymi asystentami”) umożliwiają użytkownikom i zespołom tworzenie dostosowanych wersji ChatGPT, które zawierają instrukcje, pliki referencyjne, narzędzia i przepływy pracy. Są łatwe w użyciu, ale wiążą się z istotnymi ograniczeniami, ryzykiem i wyborami, o których należy wiedzieć przed zaprojektowaniem, opublikowaniem lub integracją.
Czym jest niestandardowy GPT?
Niestandardowe GPT (często nazywane po prostu „GPT” w ChatGPT) to dostosowane wersje ChatGPT, które można tworzyć bez pisania kodu. Łączą one instrukcje systemowe, specjalistyczną wiedzę (pliki, adresy URL, osadzenia) oraz opcjonalne integracje narzędzi, aby działać jak asystent w danej dziedzinie — np. streszczacz prawny, partner ds. projektowania produktów, trener ds. rozmów kwalifikacyjnych lub wewnętrzny bot pomocy technicznej. OpenAI zaprojektowało środowisko tworzenia GPT tak, aby było dostępne za pośrednictwem wizualnego kreatora: wystarczy wskazać kreatorowi, czego się chce, a on tworzy szkielet dla asystenta, a karta Konfiguruj umożliwia dodawanie plików, narzędzi i zabezpieczeń.
Po co budować?
Niestandardowe GPT umożliwiają zespołom i osobom indywidualnym:
- Rejestruj powtarzalne przepływy pracy (wdrażanie projektu, szablony treści).
- Wdrażanie wytycznych dotyczących tonu/marki oraz zasad dotyczących pytań i odpowiedzi.
- Udostępnianie zastrzeżonej wiedzy (przesyłanie dokumentacji produktu, zasad).
- Zmniejszenie tarcia: użytkownicy komunikują się z doświadczonym asystentem, zamiast powtarzać instrukcje za każdym razem.
Poniżej przedstawiam profesjonalny, praktyczny przewodnik: krok po kroku opisujący tworzenie, konfigurację i publikowanie, wzorce integracji, testowanie i zarządzanie.
Jak krok po kroku utworzyć niestandardowy GPT?
Krok 1: Zaplanuj cel i ograniczenia asystenta
Określ główne zadania, docelowych użytkowników i czego asystent nigdy nie powinien robić (ze względów bezpieczeństwa/zgodności). Przykład: „Podsumowanie umowy dla działu prawnego, które nigdy nie udziela porad prawnych i sygnalizuje niejednoznaczne klauzule”. Wyjaśnienie tego z góry przyspieszy proces szkolenia i testowania.
Krok 2: Otwórz program GPT Builder
Z lewego paska bocznego ChatGPT przejdź do GPT → Stwórz (lub odwiedź chatgpt.com/gpts). Kreator zazwyczaj wyświetla kartę „Utwórz” (tworzenie), kartę „Konfiguruj” dla metadanych i zasobów oraz kartę „Podgląd” do testowania na żywo.
Krok 3: Zdefiniuj instrukcje systemowe i persony
Na karcie Konfiguruj podaj zwięzłe, ale wyczerpujące instrukcje:
- Rola: co asystent is (np. „Podsumowanie umów dla zespołów ds. zamówień”).
- Zachowanie: ton, szczegółowość i ograniczenia (np. „Zawsze pytaj o zakres dokumentu przed podsumowaniem”).
- Zabronione działania: czego odmawiać (np. „Nie udzielaj porad prawnych, zawsze polecaj prawnika”).
Instrukcje te stanowią podstawę spójnego zachowania.
Krok 4: Prześlij wiedzę i przykłady
Dołącz pliki referencyjne (PDF-y, dokumenty), FAQ i przykładowe pytania i odpowiedzi, aby GPT mógł opierać odpowiedzi na Twoich danych. Zadbaj o to, aby każdy plik był zwięzły i dobrze ustrukturyzowany – duże, chaotyczne dokumenty mogą obniżać wydajność. Przesłana wiedza pomaga asystentowi udzielać spójnych, rzeczowych odpowiedzi podczas sesji (ale pamiętaj o zastrzeżeniach dotyczących pamięci, o których mowa później).
Krok 5: Dodaj działania (połącz interfejsy API lub narzędzia), jeśli to konieczne
Jeśli Twój asystent potrzebuje danych zewnętrznych (kontrole stanu zapasów, dostęp do kalendarza, wyszukiwanie w systemie CRM), skonfiguruj Akcje niestandardowe (nazywane również narzędziami). Akcja to zdefiniowane wywołanie interfejsu API, które asystent może wykonać podczas rozmowy. Używaj ich do pobierania danych na żywo, uruchamiania transakcji lub wzbogacania odpowiedzi. Akcje zwiększają użyteczność, ale jednocześnie zwiększają złożoność i wymagania bezpieczeństwa.
- Wtyczki lub wywoływalnych interfejsów API sieci Web dla danych w czasie rzeczywistym (stan zapasów, kalendarze).
- Działania niestandardowe poprzez punkty końcowe webhook (wyzwalanie kompilacji, wysyłanie biletów).
- Wykonywanie kodu lub zaawansowane narzędzia do obliczeń matematycznych, analizy plików lub przeszukiwania baz danych.
Krok 6: Wybierz kompromisy dotyczące modelu i wydajności
OpenAI pozwala twórcom wybierać spośród różnych modeli ChatGPT (w tym różnych modeli rodziny GPT-5 i bardziej kompaktowych opcji), aby zrównoważyć koszty, szybkość i możliwości. Wybierz model w oparciu o złożoność zadania: duże modele do niuansowego podsumowania lub wnioskowania; mniejsze/tańsze modele do prostych pytań i odpowiedzi. Rozszerzona obsługa modeli dla niestandardowych GPT — zwróć uwagę na to, z jakich modeli może korzystać Twoje konto.
Krok 7: Podgląd, testowanie i iteracja
Użyj zakładki Podgląd, aby symulować rzeczywiste monity użytkownika. Testuj skrajne przypadki, monity o charakterze antagonistycznym i ścieżki błędów (np. brakujące dane lub niejednoznaczna intencja użytkownika). Iteruj instrukcje, pliki i działania, aż do momentu, gdy zachowanie będzie niezawodne.
Tor:
- Dokładność odpowiedzi (czy fakty mają odzwierciedlenie w przesłanych plikach?)
- Ton i format (czy wyniki odpowiadają oczekiwanej strukturze?)
- Reakcje w kwestiach bezpieczeństwa (czy odmawia lub eskaluje, gdy jest proszony o wykonanie zabronionych działań?)
Krok 8: Publikuj, udostępniaj lub zachowaj prywatnie
Możesz opublikować swój GPT w:
- Prywatny katalog Twojej organizacji (Teams/Enterprise),
- Publiczny sklep GPT (jeśli chcesz mieć szerszy dostęp),
- Albo zachowaj je jako prywatne i wyłącznie do użytku wewnętrznego.
Publikując publicznie, należy przestrzegać zasad ujawniania informacji: należy określić, czy publikowane treści korzystają z zewnętrznych interfejsów API, gromadzą dane lub czy obowiązują ograniczenia. Sklep GPT umożliwia wyszukiwanie treści i (w niektórych okresach) programy dochodowe dla twórców.
Jakich zewnętrznych interfejsów API można użyć do zintegrowania niestandardowego GPT?
Istnieje kilka wzorców integracji i wiele interfejsów API, które można podłączyć do niestandardowego GPT (lub do aplikacji, która go obsługuje). Wybierz w zależności od potrzeb — dane na żywo / działania, wyszukiwanie (RAG) / wiedza, automatyzacja / orkiestracjalub usługi specyficzne dla aplikacji.
1) Wtyczki OpenAI/ChatGPT (OpenAPI + manifest) — do wywołań API inicjowanych przez model
Czym jest: ustandaryzowany sposób udostępniania interfejsu API REST dla ChatGPT za pośrednictwem ai-plugin.json manifest + specyfikacja OpenAPI, dzięki której model może wezwanie Twoje punkty końcowe podczas rozmowy. Użyj tego, gdy chcesz, aby GPT pobierał informacje na żywo lub wykonywał działania (rezerwował lot, sprawdzał stan zapasów, uruchamiał wyszukiwanie).
Kiedy go używać: gdy chcesz, aby GPT zażądał danych lub wykonał działanie podczas tura czatu (model wybiera, które API wywołać). Typowe przykłady: systemy biletowe, katalogi produktów, wyszukiwarki cen, niestandardowe punkty końcowe wyszukiwania.
Plusy:
- Naturalny przepływ LLM→API (model wybiera i uzasadnia, które wywołania wykonać).
- Wykorzystuje OpenAPI, co umożliwia integrację ze standardowymi narzędziami API.
Wady: - Wymaga zbudowania bezpiecznego interfejsu API, manifestu i przepływów uwierzytelniania (OAuth lub klucz API).
- Obszar bezpieczeństwa — postępuj zgodnie z najlepszymi praktykami, aby ograniczyć uprawnienia.
2) API asystentów/odpowiedzi OpenAI i wywoływanie funkcji
Na czym polega: Funkcje asystentów/odpowiedzi/wywoływania funkcji OpenAI umożliwiają tworzenie asystentów w ramach własnej aplikacji poprzez programowe tworzenie instrukcji, narzędzi i definicji funkcji. Użyj tej funkcji, gdy Twoja aplikacja potrzebuje deterministycznej orkiestracji — Twoja aplikacja wywołuje model, model zwraca wywołanie funkcji, Twoja aplikacja je wykonuje, a Ty przekazujesz wynik.
Kiedy z niego korzystać: gdy potrzebujesz większej kontroli nad przepływem pracy, chcesz pośredniczyć w wywołaniach narzędzi w zapleczu lub gdy chcesz zintegrować modele z istniejącymi interfejsami API, jednocześnie rejestrując i weryfikując każde wywołanie zewnętrzne.
Plusy:
- Pełna kontrola i łatwiejsze egzekwowanie walidacji i audytów.
- Dobrze współpracuje z koordynacją po stronie serwera i kontrolą bezpieczeństwa.
Wady: - Twoja aplikacja musi implementować warstwę orkiestracji (więcej prac programistycznych).
- do sterowania programowego
3) Interfejsy API pobierania/RAG (bazy danych wektorowe + usługi osadzania)
Na czym polega: Generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG) wykorzystuje silnik osadzania i bazę danych wektorów, aby zapewnić kontekst dla modelu. Typowe opcje: szyszka, Tkać, Chroma, Milvus — służą do indeksowania plików PDF i dokumentów oraz zwracania najistotniejszych fragmentów do modelu w momencie żądania. To standardowy sposób na zapewnienie GPT niezawodnej, prywatnej wiedzy na dużą skalę.
Kiedy stosować: GPT jest potrzebny do pobierania danych z dużych zbiorów dokumentów wewnętrznych, instrukcji obsługi produktów, umów lub do przechowywania danych w pamięci zewnętrznej.
Plusy:
- Znacznie redukuje halucynacje poprzez uziemienie odpowiedzi.
- Skale do dużych korpusów.
Wady: - Wymaga ETL (podziału na fragmenty, osadzania i indeksowania) oraz warstwy pobierania.
- Rozważania na temat opóźnień i kosztów w przypadku bardzo dużych zbiorów danych.
- do uziemienia GPT w dokumentach
4) Platformy bez kodu / automatyzacji (Zapier, Make/Integromat, n8n, Power Automate)
Na czym polega: Użyj platform automatyzacji, aby połączyć ChatGPT (lub swój back-end wywołujący ChatGPT) z setkami zewnętrznych interfejsów API (Arkusze, Slack, CRM, e-mail). Te usługi umożliwiają uruchamianie przepływów pracy (na przykład: po otrzymaniu wyniku czatu, wywołanie Zapa, który publikuje w Slacku, zaktualizowanie Arkuszy Google lub utworzenie zgłoszenia w GitHubie).
Kiedy go używać: gdy chcesz przeprowadzić integrację wymagającą niewielkiego wysiłku, szybko tworzyć prototypy lub połączyć wiele punktów końcowych SaaS bez konieczności pisania kodu łączącego.
Plusy:
- Szybkie podłączanie; nie wymaga ciężkiego osprzętu.
- Świetnie nadaje się do automatyzacji wewnętrznych i powiadomień.
Wady: - Mniej elastyczne i czasami wolniejsze niż niestandardowe zaplecza.
- Należy ostrożnie zarządzać danymi uwierzytelniającymi i miejscem przechowywania danych.
5) Interfejsy API i webhooki specyficzne dla aplikacji (Slack, GitHub, Google Workspace, CRM)
Na czym to polega: Wiele integracji produktów to po prostu znane już interfejsy API platformy — API Slacka do rozmów, API GitHub do zgłoszeń/żądań dostępu, API Arkuszy Google, API Salesforce, API kalendarza itd. GPT lub warstwa orkiestracji może wywoływać te API bezpośrednio (lub za pośrednictwem wtyczek/zapów) w celu odczytu/zapisu danych. Przykład: GPT, który klasyfikuje zgłoszenia i otwiera żądania dostępu za pośrednictwem API GitHub.
Kiedy używać: asystent musi wchodzić w interakcje z konkretną usługą SaaS (publikować wiadomości, otwierać zgłoszenia, odczytywać rekordy).
Plusy:
- Bezpośrednia możliwość działania za pomocą Twoich narzędzi.
Wady: - Każda integracja zewnętrzna zwiększa wymagania dotyczące uwierzytelniania i bezpieczeństwa.
6) Biblioteki oprogramowania pośredniczącego/orkiestracji i struktury agentów (LangChain, Semantic Kernel, LangGraph itp.)
Czym jest: Biblioteki upraszczające tworzenie aplikacji LLM poprzez udostępnianie łączników do wektorowych baz danych, narzędzi i interfejsów API. Pomagają one w strukturyzacji komunikatów, obsłudze pobierania, łączeniu wywołań i zapewniają obserwowalność. LangChain (i powiązane frameworki) są powszechnie używane do łączenia modeli z zewnętrznymi interfejsami API i potokami RAG.
Kiedy z tego skorzystać: tworzysz aplikację produkcyjną, potrzebujesz komponentów wielokrotnego użytku lub chcesz zarządzać wykorzystaniem narzędzi, ponownymi próbami i buforowaniem w jednym miejscu.
Plusy:
- Przyspiesza rozwój; wiele wbudowanych złączy.
Wady: - Dodaje warstwę zależności, którą musisz utrzymywać.
Sugerowane wzorce integracji (szybkie przepisy)
- Najpierw wtyczka (najlepsze rozwiązanie dla przepływów pracy opartych na modelach): Wdrożenie bezpiecznego interfejsu API REST → opublikowanie specyfikacji OpenAPI + pliku ai-plugin.json → umożliwienie GPT (z włączoną wtyczką) wywoływania go podczas czatów. Przydatne do wyszukiwania produktów i wykonywania akcji.
- Zorganizowane przez aplikację (najlepsze do ścisłej kontroli): Twoja aplikacja zbiera dane wejściowe od użytkownika → wywołuje API asystentów/odpowiedzi OpenAI z definicjami narzędzi/funkcji → jeśli model żąda funkcji, aplikacja weryfikuje i wykonuje ją w oparciu o wewnętrzne API (lub wywołuje inne usługi) i zwraca wyniki do modelu. To dobre dla audytowalności i bezpieczeństwa.
- Wspierane przez RAG (najlepsze dla GPT opartych na wiedzy): Indeksuj dokumenty w wektorowej bazie danych (Pinecone/Weaviate/Chroma) → gdy użytkownik zapyta, pobierz najważniejsze fragmenty → przekaż pobrany tekst do modelu jako kontekst (lub użyj wtyczki do pobierania), aby usystematyzować odpowiedzi.
- Most automatyzacji (najlepszy do łączenia SaaS): Użyj Zapiera / Make / n8n do połączenia wyników GPT z API SaaS (publikowanie na Slacku, tworzenie zgłoszeń, dodawanie wierszy). Przydatne w przypadku integracji nieprzystosowanych do potrzeb inżynierów i szybkich automatyzacji.
Jak projektować bezpieczne wywołania narzędzi?
- Używaj danych uwierzytelniających o najniższych uprawnieniach (w miarę możliwości tylko do odczytu).
- Zweryfikuj wszystkie zewnętrzne odpowiedzi zanim na ich podstawie podejmiesz kluczowe decyzje.
- Ograniczanie szybkości i monitorowanie wykorzystania narzędzi oraz rejestrowanie wywołań API na potrzeby audytu.
GPT a wtyczka: Niestandardowy GPT to skonfigurowany asystent w ChatGPT (bez konieczności pisania kodu), natomiast wtyczka to integracja umożliwiająca ChatGPT wywoływanie zewnętrznych interfejsów API. Można połączyć oba: GPT z wbudowanymi instrukcjami + dołączone haki wtyczki, aby pobierać dane w czasie rzeczywistym lub wykonywać działania.
Jak powinienem testować, mierzyć i zarządzać wdrożonym GPT?
Jakie testy powinienem przeprowadzić przed wdrożeniem?
- Testy funkcjonalne:czy wyniki odpowiadają oczekiwaniom w przypadku 50–100 reprezentatywnych pytań?
- Testy warunków skrajnych:podaj dane wejściowe niezgodne z oczekiwaniami lub nieprawidłowe, aby sprawdzić tryby awarii.
- Testy prywatności: upewnij się, że asystent nie ujawni wewnętrznych fragmentów dokumentacji nieupoważnionym użytkownikom.
Które wskaźniki są istotne?
- Dokładność/precyzja w stosunku do zestawu oznaczonego.
- Szybki wskaźnik sukcesu (procent zapytań, które zwróciły wyniki umożliwiające podjęcie działań).
- Szybkość eskalacji (jak często dochodziło do awarii i konieczności przekazania funkcji przez człowieka).
- Zadowolenie użytkownika za pomocą krótkich pytań o ocenę na czacie.
Jak utrzymać ład korporacyjny?
- Prowadź rejestr zmian instrukcji i aktualizacji plików.
- Użyj dostępu opartego na rolach, aby edytować/publikować GPT.
- Zaplanuj okresowe ponowne audyty w celu sprawdzenia wrażliwości danych i zgodności z polityką.
Ważne ograniczenia i pułapki, które musisz znać
- Niestandardowe GPT mogą wywoływać interfejsy API w trakcie sesji (za pośrednictwem wtyczki/akcji), ale istnieją ograniczenia dotyczące przesyłania danych do niestandardowego GPT „w stanie spoczynku”. W praktyce oznacza to, że możesz inicjować wywołania (wtyczki lub funkcje) za pomocą GPT lub Twoja aplikacja może wywoływać model za pośrednictwem API, ale generalnie nie możesz asynchronicznie przesyłać danych do hostowanej instancji niestandardowego GPT, np. uruchamiając zewnętrzne webhooki, które GPT automatycznie wykorzysta później. Sprawdź dokumentację produktu i wątki społeczności, aby uzyskać aktualne informacje na temat działania.
- Ochrona i prywatność: Wtyczki i integracje API zwiększają powierzchnię ataku (przepływy OAuth, ryzyko wycieku danych). Traktuj punkty końcowe wtyczek i narzędzia innych firm jako niezaufane do czasu weryfikacji i stosuj uwierzytelnianie z minimalnymi uprawnieniami i logowanie. Raporty branżowe i audyty wskazują na zagrożenia bezpieczeństwa wtyczek; traktuj to poważnie.
- Opóźnienie i koszt: Wywołania API na żywo i pobieranie dodają opóźnienie i tokeny (jeśli uwzględniasz pobrany tekst w monitach). Zaprojektuj buforowanie i ogranicz zakres pobranego kontekstu.
- Zarządzanie: w przypadku wewnętrznych GPT kontroluj, kto może dodawać wtyczki, które interfejsy API mogą być wywoływane i utrzymuj proces zatwierdzania/audytu.
Jak mogę zoptymalizować komunikaty, ograniczyć halucynacje i poprawić ich niezawodność?
Techniki praktyczne
- Odpowiedzi kotwic do źródeł:poproś GPT o podawanie nazwy dokumentu i numeru akapitu podczas wyciągania wniosków z przesłanych plików.
- Wymagaj rozumowania krok po kroku:w przypadku złożonych decyzji poproś o krótki ciąg myśli lub ponumerowane kroki (następnie podsumuj).
- Użyj kroków weryfikacji:po udzieleniu odpowiedzi przez GPT, należy wykonać krótką weryfikację załączonych plików i zwrócić wynik weryfikacji wiarygodności.
- Ograniczyć pomysłowość: dodaj instrukcję w stylu „Jeśli asystent nie ma pewności, odpowiedz: «Nie mam wystarczających informacji — prześlij X lub zapytaj Y»”.
Korzystaj z testów automatycznych i pętli przeglądu przeprowadzanych przez ludzi
- Zbuduj niewielki zbiór „złotych podpowiedzi” i oczekiwanych wyników, które będą uruchamiane po każdej zmianie instrukcji.
- W początkowej fazie wdrażania w przypadku zapytań wysokiego ryzyka należy korzystać z modelu HITL (ang. human-in-the-loop).
Ostateczne zalecenia
Jeśli dopiero zaczynasz, wybierz wąski przypadek użycia (np. wewnętrzny asystent wdrażania lub recenzent kodu) i szybko iteruj, korzystając z konwersacyjnego przepływu tworzenia w GPT Builder. Zadbaj o zwięzłość i wersjonowanie źródeł wiedzy, stwórz niewielki zestaw testów i egzekwuj ścisłe uprawnienia. Pamiętaj o ograniczeniach pamięci dla niestandardowych GPT już dziś — korzystaj z projektów i przesłanych referencji, aby zapewnić ciągłość do czasu wprowadzenia trwałych opcji pamięci.
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców – takich jak seria OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Midjourney, Suno i innych – w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację funkcji AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych, czy potoki analityczne oparte na danych, CometAPI pozwala na szybszą iterację, kontrolę kosztów i niezależność od dostawców – a jednocześnie wykorzystuje najnowsze osiągnięcia w ekosystemie AI.
Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu chatgpt Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !