Prieš metus, kai pirmą kartą išgirdau apie galimybę susikurti savo GPT versiją be jokio kodo rašymo, pagalvojau, kad tai bus dar vienas perdėtas pažadas. Praktika parodė priešingai – šis įrankis iš tiesų veikia taip, kaip žadama, ir per pastarąjį pusmetį jį naudojau bent dešimtyje skirtingų projektų, nuo klientų aptarnavimo botų iki asmeninio turinio redaktoriaus, kuris taiso mano lietuvių kalbos klaidas straipsniuose.
Jeigu iki šiol maniote, kad dirbtinio intelekto kūrimas – tai sritis, prieinama tik programuotojams ar duomenų mokslininkams, laikas persvarstyti šią nuostatą. OpenAI (ir kitos platformos, apie kurias paminėsiu vėliau) sukūrė sistemas, kuriose viskas vyksta natūralia kalba – rašote nurodymus taip, tarsi instruktuotumėte naują darbuotoją.
Kas iš tikrųjų yra Custom GPT ir kodėl tai ne tas pats, kas ChatGPT
Pradėkime nuo pagrindų, nes daug žmonių painioja šias sąvokas. Custom GPT – tai personalizuota ChatGPT versija, kurią susikuriate pagal savo poreikius, suteikdami jai konkrečią specializaciją, žinių bazę ir elgesio taisykles. Įsivaizduokite, kad turite universalų darbuotoją (bazinį ChatGPT), kuris moka daug ko, bet nespecializuojasi niekur konkrečiai. Custom GPT – tai tas pats darbuotojas, tik po specialaus mokymo kurso jūsų srityje.
Skirtumas praktikoje jaučiamas iš karto. Paprastas ChatGPT, paklaustas apie jūsų įmonės grąžinimo politiką, tikriausiai atsakys bendrai arba prisipažins nežinantis. Custom GPT, kuriam įkėlėte dokumentus su tikslia politika, atsakys konkrečiai ir tiksliai, remdamasis būtent jūsų duomenimis.
Svarbiausia – viso šio proceso metu jums nereikia rašyti nė vienos eilutės Python ar JavaScript kodo. Viskas vyksta per paprastą sąsają, kurioje aprašote instrukcijas, įkeliate failus ir nustatote elgesio parametrus.
Pirmieji žingsniai: kur pradėti ir ko jums reikia
Norint kurti Custom GPT per OpenAI platformą, pirmiausia reikalinga ChatGPT Plus arba Team prenumerata – nemokama versija šios funkcijos neturi. Kaina (apie 20 dolerių mėnesiui) daugeliui atrodo pateisinama, ypač jei GPT naudosite reguliariai darbe ar versle.
Prisijungę prie ChatGPT, kairėje pusėje pamatysite skiltį „Explore GPTs”, o ten – mygtuką kurti naują. Sistema jus nukreips į redaktorių, kuris padalintas į dvi dalis: kairėje rašote nurodymus paprastu pokalbio formatu, dešinėje matote gyvą peržiūrą, kaip jūsų GPT veiks realiu metu.
Čia slypi vienas iš patogiausių šios sistemos bruožų – jums netgi nereikia žinoti tikslios konfigūracijos kalbos. Tiesiog rašote: „Noriu sukurti asistentą, kuris padėtų mano klientams rasti tinkamiausią produktą pagal jų poreikius, kalbėtų draugiškai, bet profesionaliai, ir niekada nesiūlytų konkurentų prekių.” Sistema pati suformuoja techninius nustatymus pagal jūsų aprašymą.
Konfigūracijos langas – kur vyksta tikroji magija
Po pradinio pokalbio su kūrimo asistentu, galėsite pereiti į „Configure” skiltį, kur matysite visus nustatymus atskirai: pavadinimą, aprašymą, instrukcijas, papildomas žinias ir galimybes. Šioje vietoje rekomenduočiau praleisti daugiau laiko, nes būtent čia formuojasi jūsų GPT asmenybė ir funkcionalumas.
Instrukcijų laukelyje galite parašyti iki kelių tūkstančių simbolių teksto, aprašydami, kaip jūsų asistentas turėtų elgtis skirtingose situacijose. Kuo konkretiau – tuo geriau. Vietoj bendro „būk naudingas” parašykite konkrečius scenarijus: „Jeigu klientas klausia apie kainas, visada nurodyk, kad tikslią kainą reikia sužinoti susisiekus su pardavimų skyriumi, nes kainos priklauso nuo užsakymo apimties.”
Žinių bazė: kaip GPT „mokote” jūsų verslo specifikos
Vienas galingiausių įrankių šioje sistemoje – galimybė įkelti failus, kuriuos GPT naudos kaip papildomą žinių šaltinį. Galite įkelti PDF dokumentus, Word failus, skaičiuokles ar net paprastus tekstinius failus su instrukcijomis, produktų kainoraščiais, dažnai užduodamais klausimais ar bet kokia kita informacija.
Praktiškai tai reiškia, kad jei turite, tarkime, 50 puslapių dokumentą apie jūsų programinės įrangos funkcionalumą, galite jį tiesiog įkelti, ir GPT gebės atsakyti į vartotojų klausimus remdamasis tuo dokumentu, net cituodamas konkrečias dalis.
Čia verta paminėti vieną niuansą, kurį pastebėjau eksperimentuodamas – kuo struktūruotesnis jūsų dokumentas, tuo tiksliau GPT juo naudosis. Chaotiškas, be antraščių ir skyrių suformuotas tekstas duoda prastesnius rezultatus nei aiškiai suskirstytas dokumentas su antraštėmis, sąrašais ir logišku išdėstymu.
Failų dydžio ribos taip pat egzistuoja – vienam GPT galite įkelti iki 20 failų, kiekvienas iki 512 MB arba 2 milijonų žodžių tekstiniam turiniui. Daugeliui atvejų šito su kaupu užtenka, nebent dirbate su itin didelėmis duomenų bazėmis.
Veiksmai ir integracijos – kai GPT tampa daugiau nei pokalbių partneris
Čia prasideda įdomiausia dalis, kuri jau kiek priartėja prie „programavimo be programavimo” koncepcijos. Custom GPT galite sukonfigūruoti taip, kad jis sąveikautų su išoriniais API – tai reiškia, kad jūsų GPT galės tikrinti orus, ieškoti informacijos duomenų bazėse, kurti užduotis projektų valdymo sistemose ar net siųsti el. laiškus.
Skiltyje „Actions” galite pridėti API sąsajos aprašymą OpenAPI formatu. Tai vienintelė dalis, kur gali prireikti minimalaus techninio supratimo, tačiau ir čia yra išeitis – daugelis populiarių paslaugų (pavyzdžiui, Zapier ar Make) siūlo paruoštus šablonus, kuriuos tiesiog nukopijuojate ir įklijuojate.
Praktinis pavyzdys iš mano patirties: sukūriau GPT, kuris padeda planuoti socialinių tinklų turinį. Per Zapier integraciją jis geba automatiškai sukurti juodraštį Google Docs dokumente ir pridėti užduotį Trello lentoje, kai tik sugalvojame naują straipsnio idėją pokalbio metu. Visa tai sukonfigūravau per porą valandų, nerašydamas nei vienos kodo eilutės.
Dažniausios klaidos, kurias daro pradedantieji
Pastebėjau keletą pasikartojančių klaidų, kurias daro žmonės, pirmą kartą bandantys kurti Custom GPT. Pirmoji – per bendri, neapibrėžti nurodymai. Rašydami „būk naudingas asistentas” nesuteikiate sistemai jokios realios krypties. Kuo konkretesnis scenarijus, tuo nuspėjamesnis rezultatas.
Antra dažna problema – bandymas įdėti per daug funkcijų į vieną GPT. Matau žmones, kurie nori, kad vienas asistentas ir klientus aptarnautų, ir rašytų kodą, ir analizuotų duomenis, ir dar planuotų šventes. Praktikoje geriau veikia siauresnės specializacijos GPT – jis tiksliau supranta savo užduotį ir mažiau „pameta giją” ilgesniuose pokalbiuose.
Trečia klaida – žinių bazės ignoravimas arba, priešingai, perkrovimas nereikalinga informacija. Įkėlus penkiasdešimt dokumentų, kurių pusė dubliuoja informaciją, GPT gali pradėti painiotis tarp šaltinių arba pateikti prieštaringus atsakymus. Geriau turėti mažiau, bet aiškiai struktūruotų dokumentų.
Ir galiausiai – testavimo trūkumas. Daugelis sukuria GPT, paleidžia jį ir tik po to pradeda pastebėti keistus atsakymus realiuose pokalbiuose su vartotojais. Prieš viešindami savo kūrinį, praleiskite bent valandą bandydami įvairius scenarijus, įskaitant provokuojančius klausimus, kuriais žmonės galėtų bandyti „sulaužyti” jūsų asistento logiką.
Alternatyvos OpenAI platformai
Nors OpenAI Custom GPT šiuo metu yra populiariausias pasirinkimas, verta žinoti ir apie kitas galimybes, ypač jei jums netinka mėnesinė prenumerata ar norite daugiau lankstumo.
Anthropic siūlo Claude Projects funkciją, kuri panašiu principu leidžia sukurti specializuotą asistentą su savo žinių baze, tačiau be tokios plačios veiksmų (Actions) sistemos kaip OpenAI. Zenkite platformos, tokios kaip Voiceflow ar Chatbase, siūlo dar paprastesnę, vizualią sąsają, kur galite kurti pokalbio botus tempdami blokus, panašiai kaip Canva dizaino kūrime.
Jei planuojate integruoti GPT į savo svetainę ar mobilią programėlę, tokie įrankiai kaip Chatbase ar Botpress dažnai patogesni, nes suteikia paprastą įskiepio kodą, kurį tereikia įklijuoti į svetainės šaltinį – tai vienintelis „techninis” žingsnis visame procese.
Praktinis testas: sukuriame paprastą GPT per penkiolika minučių
Norėdamas parodyti, kaip realiai atrodo šis procesas, aprašysiu žingsnius, kuriuos atlikau kurdamas paprastą receptų asistentą sau namuose.
Pirmiausia paspaudžiau „Create a GPT” ir kūrimo asistentui parašiau: „Noriu sukurti asistentą, kuris padėtų man sugalvoti vakarienės receptus pagal tai, kokie produktai yra šaldytuve. Jis turėtų klausti, kokių produktų turiu, ir siūlyti tris skirtingus variantus, įskaitant paruošimo laiką.”
Sistema per porą sekundžių sugeneravo pavadinimą, aprašymą ir bazines instrukcijas. Peržiūrėjęs jas, konfigūracijos lange papildžiau: „Visada atsižvelk į tai, jei vartotojas paminės alergijas ar dietas – vegetarizmas, glitimo netoleravimas ir panašiai. Siūlomi receptai turėtų būti paprasti, ne daugiau nei šeši ingredientai, o gaminimo laikas neturėtų viršyti keturiasdešimt penkių minučių.”
Tada sugeneravau nuotrauką kaip GPT profilio piktogramą (tai galima padaryti tiesiog paprašius DALL-E sugeneruoti atitinkamą vaizdą), uždaviau kelis testinius klausimus, pakoregavau instrukcijas, kai pastebėjau, kad asistentas per daug ilgai aiškindavo receptus, ir po penkiolikos minučių turėjau veikiantį, naudingą įrankį.
Kaip pasiimti šitą įrankį ir panaudoti jį protingai
Jeigu iki šiol delsėte pabandyti kurti savo Custom GPT, manau, jau supratote, kad techninė kliūtis čia praktiškai neegzistuoja – viskas priklauso nuo to, kaip aiškiai mokate suformuluoti savo mintis ir kiek laiko skirsite testavimui. Didžiausia investicija čia – ne pinigai ar programavimo įgūdžiai, o laikas, praleistas galvojant, kokių tiksliai scenarijų jūsų asistentui reikės ir kaip jis turėtų reaguoti kraštutinėse situacijose.
Keletas praktinių patarimų, kuriuos verta pasiimti su savimi: pradėkite nuo siauros, konkrečios užduoties, o ne bandykite iš karto sukurti universalų sprendimą visoms problemoms. Rašykite instrukcijas taip, tarsi aiškintumėte naujam kolegai pirmą darbo dieną – su konkrečiais pavyzdžiais, o ne abstrakčiais principais. Struktūruokite žinių bazės dokumentus prieš juos įkeldami, nes GPT kokybė tiesiogiai priklauso nuo šaltinių kokybės. Ir svarbiausia – testuokite ne tik įprastais klausimais, bet ir bandydami sąmoningai suklaidinti savo kūrinį, nes realūs vartotojai anksčiau ar vėliau ras tuos pačius silpnus taškus.
Verslo kontekste Custom GPT gali tapti realiu konkurenciniu pranašumu – ne dėl to, kad tai magiškas sprendimas visoms problemoms, o todėl, kad leidžia greitai sukurti prototipą, patikrinti idėją ir, jei reikia, ją koreguoti be didelių investicijų į kūrimo komandą. Mažoms įmonėms tai reiškia galimybę turėti panašų lygį klientų aptarnavime, koks anksčiau buvo prieinamas tik didelėms korporacijoms su savo IT skyriais.
Galiausiai, svarbiausia žinutė – nebijokite eksperimentuoti. Pati kūrimo aplinka sukurta taip, kad klaidos čia nieko nekainuoja, o iteracijos vyksta akimirksniu. Sukurkite, išbandykite, pataisykite, ir per keletą bandymų greitai suprasite, kokie principai veikia geriausiai būtent jūsų atveju.
