自訂 GPT（也稱為「GPT」或「自訂助理」）允許個人和團隊創建 ChatGPT 的定製版本，其中嵌入說明、參考文件、工具和工作流程。自訂 GPT 易於上手，但在設計、發布或整合之前，您需要了解一些重要的限制、風險和選擇。
什麼是自訂 GPT？
自訂 GPT（在 ChatGPT 內部通常簡稱為「GPT」）是 ChatGPT 的定製版本，無需編寫程式碼即可建立。它們結合了系統指令、專業知識（文件、URL、嵌入）和可選的工具集成，使其能夠像特定領域的助手一樣工作——例如，法律摘要生成器、產品設計合作夥伴、面試教練或內部幫助台機器人。 OpenAI 將 GPT 創建體驗設計為可透過視覺化建構器存取：您可以告訴建構器您想要什麼，它會建立助手的框架，而「配置」標籤則允許您新增檔案、工具和防護欄。
為什麼要建一個？
自訂 GPT 允許團隊和個人：
- 擷取可重複的工作流程（專案入職、內容範本）。
- 執行語氣/品牌指南和問答政策。
- 表面專有知識（上傳產品文件、政策）。
- 減少摩擦：使用者與知識淵博的助手互動，而不是每次重複指示。
以下我將介紹一個專業、實用的指南：逐步建立、配置和發布、整合模式、測試和治理。
如何逐步建立自訂 GPT？
步驟 1：規劃助手的目的與約束
確定主要任務、目標使用者以及助手絕對不能做的事情（出於安全/合規考慮）。例如：「一個為法務部門設計的合約摘要器，它永遠不會提供法律建議，並且會標記出模棱兩可的條款。」提前明確這一點可以加快你的指示和測試速度。
第 2 步：開啟 GPT Builder
從 ChatGPT 左側邊欄前往 GPT → 創建 （或造訪 chatgpt.com/gpts）。建構器通常顯示「建立」（創作）標籤、用於元資料和資產的「配置」標籤以及用於即時測試的「預覽」標籤。
步驟 3：定義系統指令和角色
在配置標籤中提供簡潔但全面的說明：
- 角色：助理 is （例如，「採購團隊的合約摘要器」）。
- 行為：語氣、冗長程度和限制（例如，「總結之前務必詢問文件範圍」）。
- 禁止的行為：拒絕什麼（例如，「不要提供法律建議；總是推薦律師」）。
這些指令構成了一致行為的支柱。
步驟 4：上傳知識和範例
附加參考文件（PDF、文件）、常見問題和範例問答，以便 GPT 能夠根據您的資料提供答案。確保每個文件內容集中且結構良好——大型且嘈雜的文件會降低效能。上傳的知識有助於助手在會話期間提供一致、真實的回應（但請注意稍後討論的記憶體注意事項）。
步驟 5：如果需要，新增操作（連接 API 或工具）
如果您的助理需要外部資料（庫存檢查、日曆存取、CRM 查找），請配置 自定義動作 （也稱為工具）。操作是指助手在對話過程中可以執行的已定義 Web API 呼叫。您可以使用它們來獲取即時數據、運行事務或豐富回應。操作擴展了實用性，但也增加了複雜性和安全性要求。
- 插件 或可呼叫的即時資料（庫存、日曆）的 Web API。
- 自訂操作 透過 webhook 端點（觸發建置、發送票證）。
- 程式碼執行或進階工具 用於數學、文件解析或資料庫查找。
步驟 6：選擇模型和效能權衡
OpenAI 讓創作者可以從不同的 ChatGPT 模型（包括各種 GPT-5 系列和更緊湊的選項）中進行選擇，以平衡成本、速度和功能。請根據任務複雜度選擇模型：大型模型適用於細緻的總結或推理；小型/更便宜的模型適用於簡單的問答。擴展了對自訂 GPT 的模型支援——請關注您的帳戶可以使用哪些模型。
步驟 7：預覽、測試和迭代
使用「預覽」標籤模擬真實的使用者提示。測試邊緣情況、對抗性提示和錯誤路徑（例如，資料缺失或使用者意圖不明確）。對指令、檔案和操作進行迭代，直到行為可靠為止。
跟踪：
- 答案的準確性（事實是否基於上傳的文件？）
- 語氣和格式（它是否能以預期的結構產生可交付成果？）
- 安全回應（當被要求採取禁止行動時，它是否拒絕或升級？）
第 8 步：發布、分享或保密
您可以將 GPT 發佈到：
- 您組織的私人目錄（團隊/企業），
- 公共 GPT 商店（如果您想要更廣泛的發現），
- 或將其保密，僅供內部使用。
如果公開發布，請遵循揭露規則：說明是否使用外部 API、是否收集資料或是否有限制。 GPT 商店支援創作者發現作品，並（在某些時期）提供創收計劃。
您可以使用哪些外部 API 來整合自訂 GPT？
您可以將多種整合模式和眾多 API 插入自訂 GPT（或封裝 GPT 的應用程式）。請依照所需的功能進行選擇 — 即時數據/動作, 檢索（RAG）/知識, 自動化/編排， 或者 應用程式專用服務.
1）OpenAI / ChatGPT 插件（OpenAPI + manifest）－用於模型發起的 API 呼叫
它是什麼：一種透過以下方式向 ChatGPT 公開 REST API 的標準化方法 ai-plugin.json 清單 + OpenAPI 規範，以便模型可以 聯絡 在對話過程中監控您的終端。當您希望 GPT 取得即時資訊或執行操作（例如預訂航班、查詢庫存、執行搜尋）時，請使用此功能。
何時使用：您希望 GPT 請求資料或執行操作 中 聊天輪次（模型選擇呼叫哪個 API）。典型範例：售票系統、產品目錄、定價引擎、自訂搜尋端點。
優點：
- 自然的 LLM→API 流程（模型選擇並推理進行哪些呼叫）。
- 使用 OpenAPI，因此它與標準 API 工具整合。
缺點： - 需要建立安全的 API、清單和授權流程（OAuth 或 API 金鑰）。
- 安全表面區域－遵循最小特權的最佳實務。
2）OpenAI 助手/回應 API 和函數調用
它是什麼：OpenAI 的助手/回應/函數呼叫功能可讓您透過以程式設計方式編寫指令、工具和函數定義，在您自己的應用程式中建立助手。當您的應用程式需要確定性編排時，請使用此功能——您的應用程式調用模型，模型返回函數調用，您的應用程式執行該函數，然後您將結果回饋回來。
何時使用：您需要對工作流程進行更嚴格的控制，想要在後端調解工具調用，或者想要在記錄和驗證每個外部調用的同時將模型與現有 API 整合。
優點：
- 完全控制並更容易執行驗證和審計。
- 與伺服器端編排和安全控製配合良好。
缺點： - 您的應用程式必須實現編排層（更多的開發工作）。
- 用於程序控制
3）檢索/RAG API（向量資料庫+嵌入服務）
定義：檢索增強產生 (RAG) 使用嵌入引擎 + 向量資料庫為模型提供上下文。常見選擇： 松果, 編織, 濃度, 米爾烏斯 ——這些用於索引您的 PDF 和文檔，並在請求時將最相關的段落返回給模型。這是為 GPT 提供大規模可靠且私密的知識的標準方法。
何時使用：您需要 GPT 從大量內部文件、產品手冊、合約中做出回答，或將「記憶」儲存在外部。
優點：
- 透過確定答案，大大減少幻覺。
- 擴展到大型語料庫。
缺點： - 需要 ETL（分割、嵌入、索引）和檢索層。
- 非常大的數據集的延遲和成本考慮。
- 將 GPT 融入您的文檔
4）無程式碼/自動化平台（Zapier、Make/Integromat、n8n、Power Automate）
功能：使用自動化平台將 ChatGPT（或呼叫 ChatGPT 的後端）與數百個第三方 API（Sheets、Slack、CRM、電子郵件）連接起來。這些服務可讓您觸發工作流程（例如：根據聊天結果，請呼叫 Zap 將其發佈到 Slack、更新 Google Sheets 或建立 GitHub 問題）。
何時使用：您需要低努力的整合、快速的原型，或連接許多 SaaS 端點而無需建立黏合程式碼。
優點：
- 連線速度快；無需繁重的後端。
- 非常適合內部自動化和通知。
缺點： - 與自訂後端相比，靈活性較差，有時速度較慢。
- 必須仔細管理憑證和資料駐留。
5）特定於應用程式的 API 和 webhook（Slack、GitHub、Google Workspace、CRM）
它是什麼：許多產品整合只是您熟悉的平台 API，例如用於對話的 Slack API、用於問題/PR 的 GitHub API、Google Sheets API、Salesforce API、日曆 API 等等。 GPT 或您的業務流程層可以直接（或透過外掛程式/zaps）呼叫這些 API 來讀取/寫入資料。例如：一個透過 GitHub API 分類問題並提交 PR 的 GPT。
何時使用：需要助手與特定SaaS互動（發送訊息、開工單、讀取記錄）。
優點：
- 直接利用您的工具採取行動的能力。
缺點： - 每次外部整合都會增加授權和安全要求。
6）中間件/編排庫和代理框架（LangChain、Semantic Kernel、LangGraph等）
定義：透過提供與向量資料庫、工具和 API 的連接器，簡化 LLM 應用的建置。它們有助於建立提示、處理檢索、連結調用並提供可觀察性。 LangChain（及相關框架）通常用於將模型連接到外部 API 和 RAG 管道。
何時使用：您正在建立生產應用程序，需要可重複使用的元件，或想要在一個地方管理工具使用、重試和快取。
優點：
- 加快開發速度；許多內建連接器。
缺點： - 新增您必須維護的依賴層。
建議的整合模式（快速方法）
- 插件優先（最適合模型驅動的工作流程）： 實作安全的 REST API → 發布 OpenAPI 規範 + ai-plugin.json → 允許 GPT（啟用插件）在聊天過程中呼叫。適用於產品查找和操作。
- 應用程式編排（最適合嚴格控制）： 您的應用程式收集使用者輸入 → 使用工具/函數定義呼叫 OpenAI Assistants/Responses API → 如果模型要求某個函數，您的應用程式會根據內部 API 進行驗證和執行（或呼叫其他服務），並將結果傳回給模型。這有利於可審計性和安全性。
- RAG 支援（最適合知識密集型 GPT）： 將文件索引到向量資料庫（Pinecone/Weaviate/Chroma）→當使用者詢問時，檢索頂部段落→將檢索到的文字作為上下文傳遞給模型（或使用檢索插件）以獲得答案。
- 自動化橋（最適合黏合 SaaS）： 使用 Zapier / Make / n8n 將 GPT 輸出橋接到 SaaS API（例如發佈到 Slack、建立工單、追加行）。適用於非工程師友善整合和快速自動化。
如何設計安全的工具呼叫？
- 使用最小權限憑證（盡可能只讀）。
- 在信任所有外部回應以做出關鍵決策之前，請先驗證它們。
- 限制和監控工具使用情況，並記錄 API 呼叫以供審計。
GPT 與插件： 自訂 GPT 是 ChatGPT 內部配置的助手（無需程式碼），而插件是允許 ChatGPT 呼叫外部 API 的整合。您可以將兩者結合使用：內建指令的 GPT + 附加的插件鉤子，用於獲取即時數據或執行操作。
我應該如何測試、衡量和管理已部署的 GPT？
在推出之前我應該執行哪些測試？
- 功能測試：輸出是否符合 50-100 個代表性提示的預期？
- 壓力測試：提供對抗性或畸形的輸入來檢查故障模式。
- 隱私測試：確保助理不會將內部文件片段洩漏給未經授權的使用者。
哪些指標重要？
- 準確度/精密度 針對標記集。
- 快速成功率 （傳回可操作輸出的查詢百分比）。
- 升級率 （失敗的頻率以及需要人工交接的頻率）。
- 使用者滿意度 透過簡短的聊天評級提示。
如何維持治理？
- 維護指令更改和檔案更新的變更日誌。
- 使用基於角色的存取權限來編輯/發布 GPT。
- 安排定期重新審核資料敏感性和政策一致性。
您必須知道的重要限制和陷阱
- 自訂 GPT 可以在會話期間呼叫 API（透過插件/操作），但將資料推送到「靜止」的自訂 GPT 中存在限制。 實際上，這意味著您可以發起 GPT 呼叫（插件或函數），或者您的應用程式可以透過 API 呼叫模型，但通常無法非同步將資料推送到託管的自訂 GPT 實例，例如觸發 GPT 稍後會自動使用的外部 Webhook。請查看產品文件和社群討論帖，以了解最新行為。
- 安全和隱私： 插件和 API 整合會增加攻擊面（OAuth 流程、資料外洩風險）。在驗證之前，請將插件端點和第三方工具視為不可信，並遵循最低權限授權 + 日誌記錄原則。行業報告和審計已強調插件的安全風險；請認真對待。
- 延遲和成本： 即時 API 呼叫和檢索會增加延遲和令牌（如果您在提示中包含檢索到的文字）。請設計快取架構並限制檢索上下文的範圍。
- 治理： 對於內部 GPT，控制誰可以新增插件、可以呼叫哪些 API，並維護核准/稽核流程。
如何優化提示、減少幻覺並提高可靠性？
實用技巧
- 將答案錨定到來源：要求 GPT 從上傳的文件中提取事實時引用文件名稱和段落編號。
- 需要逐步推理：對於複雜的決策，要求提供簡短的思路或編號步驟（然後總結）。
- 使用驗證步驟：GPT 回答後，指示它對附加文件運行簡短的驗證並傳回置信度分數。
- 限制創造力：新增類似「如果助手不確定，請回覆：『我沒有足夠的資訊 - 請上傳 X 或詢問 Y。』」的指令。
使用自動化測試和人工審核循環
- 建立一個小型的“黃金提示”語料庫，並預期輸出在任何指令改變後運行。
- 在早期推出期間，使用人機互動 (HITL) 來處理高風險查詢。
最終建議
如果您剛起步，請選擇一個狹窄的用例（例如，內部入職助理或程式碼審查員），並使用 GPT Builder 的對話式建立流程快速迭代。保持知識來源簡潔並進行版本控制，建立一套小型測試，並實施嚴格的權限管理。請注意目前自訂 GPT 的記憶體限制——使用項目和上傳的參考資料來保持連續性，直到持久記憶體選項出現。
入門
CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商的 500 多個 AI 模型（例如 OpenAI 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。
首先，探索 chatgpt 模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
準備出發了嗎？ → 立即註冊 CometAPI !