MacBook Pro on brown wooden table

OpenAI 的 API 使用的三种层次

随着 ChatGPT 的逐步推广,我看到了大量基于 OpenAI 的产品出现,如果要将其分层,我认为可以分为三层:

Connect 层:只是在使用 OpenAI 的 API ,并没有做太多的功能提升

比如我自己做的 ChatGPT-Feishu,其实就是在这个层次,更多是将 ChatGPT 和一些现成的应用进行连接,所以差异性不大,大家大多是在技术上卷一些新的 Feature。

在我看来,这个层次的卷动是非常有限的,因为现成的应用和场景就这些,大部分时候我们能做到的也就是将 ChatGPT 和现有的生态更好的结合,但没有什么本质上的变化。

Prompt Engineering 层:预制 Prompt,帮助用户问出好问题

当我们仔细去看社交网络上的那些 ChatGPT 的用法之后,其实你会发现, 大多数人对于 ChatGPT 的用法是非常简单粗暴的 —— 问一些过去问搜索引擎的问题。ChatGPT 会给你一个看起来还不错的答案。

这个问题背后其实是大部分人是问不出一个精确、明晰、易于理解的好问题的。

而 Prompt Engineering 层的产品则可以实现对于问题的解构,将一个复杂问题拆解为一套模板 + 一些用户可以理解和输入的内容,从而降低提问的难度。

这一层的应用更多是在卷不同的场景以及对于 Prompt 的优化,以实现更加精准和优质的返回内容,从而帮助用户解决问题。

Finetune 层:对模型进行微调,以符合应用和业务的场景

OpenAI 对于模型提供了 Finetune 的能力,开发者可以准备自己的数据集,将其上传至 OpenAI,由 OpenAI 对模型进行微调,后续开发者可以使用经过微调的模型来进行自动的补全。

这个层面大家卷的就是行业领域认知和干净的数据了,就回到了 AI 经典的行业落地场景了:收集行业数据 – 清晰数据 – 训练模型 – 实际应用。只是 OpenAI 将这件事的难度给降低了。对于开发者来说,可以更加低成本完成整个流程。

如果你只是玩票,那我觉得第一层和第二层都是不错的。但如果你打算正经做个事情,那么第二层可能是必备的基础。

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