文章主题：ChatGPT, GPT产品模式, 商业化风险, Prompt引导生成内容
🌟🚀作为一名AI技术深度探索者，我最近有幸亲身体验了ChatGPT的魔力，用AI产品经理的独特视角，对这段两个月的学习旅程进行了全面回顾。以下是我在掌握的四大产品模式、实践的四个创新项目以及潜在的商业化挑战的深度剖析，希望对你也有所启发💡。1️⃣ **AI驱动的产品革新** – 我们见证了GPT如何重塑沟通方式，探索了4种创新模式，让交流更高效流畅。2️⃣ **实战项目实践** – 通过4个小项目，我亲手验证了ChatGPT在内容生成、客户服务等领域的应用价值。3️⃣ **商业风险洞察** – 商业化道路上的挑战并不少，如数据隐私与合规、市场竞争分析等，值得我们持续关注。4️⃣ **未来趋势探讨** – 随着技术迭代，ChatGPT引领的新潮流下，如何抓住机遇，是我当前思考的重点。欲了解更多关于ChatGPT的深度解析和行业见解，欢迎随时关注我的动态或搜索与AI、ChatGPT相关的热门话题。让我们一起在这个智能时代，共同探索更多可能！🌟
🌟🚀ChatGPT大揭秘🔍——AI产品经理实战观察🔥🎓2月至今，ChatGPT开启智能新纪元，作为AI领域的明星产品，深度探索其背后的产品模式与商业挑战💡。1️⃣ **四大模式**：- 📈【动态生成】：实时内容迭代，引领内容创新潮流- 💻【代码助手】：重构编程生态，开发者福音- 🎯【知识问答】：海量信息库，教育升级加速- 🤝【协作平台】：团队沟通升级，提升效率显著2️⃣ **实战项目】：- 📦【项目1】：智能简历生成，求职者省时省力- 📈【项目2】：AI写作助手，内容创作更高效- 🎭【项目3】：个性化推荐系统，用户体验升级- 🛠️【项目4】：自动化客服，提升服务品质3️⃣ **商业化风险】：- 🚫【隐私泄露】：数据安全至关重要，合规运营是关键- 💰【版权问题】：内容原创性审查，避免侵权纠纷- 🔥【价格竞争】：市场定价需谨慎，差异化策略是王道- 🌍【监管挑战】：政策法规动态调整，适应变化是硬核能力4️⃣ **未来展望】：- 🚀ChatGPT引领AI浪潮，持续创新与优化- 📈拥抱技术迭代，紧跟市场趋势，保持敏锐洞察- 🤝携手用户共创，打造更智能、人性化的交互体验🌟成为ChatGPT时代的弄潮儿，让我们一起探索AI的无限可能！📚💻🚀
4类GPT产品模式是：Prompt类、Embedding类、Fine-Tune类、LLM类4个GPT小项目是：内容生成、做个小程序、Embedding类项目、尝试Fine-Tune自己的GPT4个商业化风险是：GPT迭代速度太快了、数据安全问题、内容审核、OpenAI政策问题
一、4类GPT产品模式
结合这段时间的项目经验，我把目前chatGPT类的产品化模式分为四类，由简单到复杂介绍一下。
1. Prompt类
仅使用chatGPT，这一类是最常见，也是商业化做得最多的。
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2. Embedding类
向量数据库 + 搜索 + chatGPT。强烈推荐大家重点看这个方向！无论是私人助理，还是智能客服，只要是结合自有知识生成回答的项目，都绕不开这个方案，产品化空间很大，我自己也是花了最多时间在这个方向。
截图是鼎鼎大名的chatPDF项目，技术方案大致如下：
文本切割:将自有的文档或知识，切割成一小块一小块的，每一块都向量化（可以用OpenAI的Embedding接口），返回这段文本的 embedding 的向量数据。存储这些数据，并且保存好对应关系。用户提问:将用户提的问题也向量化，拿到问题的向量数据。搜索向量:计算相似度。用问题的向量，在之前切割的所有向量数据里，计算和问题向量相似度最高的几个文本，可以直接使用余弦定理。调用 ChatGPT:将搜索到的知识和用户提问拼在一起，加上一段准备特殊的 prompt（例如：使用以上内容回答以下问题 ），去调用ChatGPT接口，生成回复。技术方案看起来简单明了，但在实现过程中也有非常非常多的细节，后面会结合我自己实际操作讲一下注意事项。
3. Fine-Tune类
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🌟了解了！成本确实是个挑战。GPT-3的Davinci训练费用大约是5万人民币（这笔开销不容小觑），再加上后期的部署服务，整体开支显著。不过，好消息是，针对Fine-Tuning的需求，不一定要局限在Davinci模型上。Azure的Ada分类模型在某些场景下显示出了强大的效能，据我所知，他们在特定项目中取得了不错的效果。虽然Fine-Tune的过程可能并非一帆风顺，但结果往往值得期待。待有机会分享更多细节，让我们一起探讨如何优化成本与性能的平衡。📚
4. LLM类
🌟🚀打造专属AI预训练巨擘，掌握未来技术先机！🔍💡对于志在创新的小团队，探索GPT领域的心跳从未如此强烈！像百度文心一言、王慧文的创业灵感，或许就在你手中孕育。但别忘了Meta的LLaMA开源挑战，非商业化的研究之路并非易行，就像斯坦福Alpaca的研究项目那样严谨。🚀🔍版权问题，每个创新者都需要谨慎面对。虽然我无法详尽剖析，但知识产权的重要性不容忽视。在这个过程中，每一步都需合规前行。💡🌟尽管难度不言而喻，但别轻易放弃！这是一场技术与智慧的较量，准备好迎接挑战吧！🏆记得，你的每一次尝试都是对未来的投资。💪#AI预训练 #版权法律 #技术创新
二、4个我做的小项目
1. 内容生成
最简单最容易上手的，当然是直接生产内容啦。为了验证GPT的生成能力，设计了一个小实验：利用GPT生成文案，再用剪映一键成片，从而实现批量生成视频内容。经过2天的熟悉后，很快可以15分钟内稳定输出40s视频。一周时间我制作了40条视频，收获xx点赞，x个粉丝，后面就懒得搞了，囧。
2. 自己做了一个学外语的小程序
疯狂使用GPT尝试不同的应用场景后，我发现教育是非常适合GPT特性的，也特别适合个人开发者。因为开发比较简单，我就自己顺手做了一个学习52种外语的小程序——外语易学堂，能纠正语法错误，可以模拟一个私人教练一样和你展开沟通，特别适合社恐星人，再也不用去英语角了。
3. Embedding类的项目
这个是我们参考chatPDF做的一个尝试，在在实际使用时候，效果也确实很好，怎么提问都能生成合适的回答。步骤简介在上面说过了，下面我结合业务实际使用情况，分享下当前存在的问题，包括且不限于：
富文本处理：这个是最大的问题，目前公开的GPT3.5是不支持富文本识别的，比如客户上传一个图片询问如何处理，这种答案就无法回答，15日公开的GPT4暂时也没开放图片输入的能力，等OpenAI发布新版本后我们会再次修改产品。多轮对话：这个是第二大的问题，GPT3.5支持的最大token数是4096，实际应用中4轮左右的对话就会触及上限了，继续提问就会出现“遗漏记忆”的情况。这部分我们也和Azure的同学专题沟通过，他们也没有什么特别好的办法，不过好消息是GPT4的token长度增大了不少，但是价格也太贵了，用不起用不起。其他：知识的时效性、知识权重、内容过滤、Embedding的工程化问题等，细节其实很多，大家想看下次单独起一个文章。
4. 尝试训练自己的GPT
因为GPT3没开源（我们也微调不起），就想着是不是可以利用GPT2 + RLHF试着做一个特定小领域的chatGPT，经过近20余人连续1周几千次的标记，结论是xxxx（回头再说吧，都是辛酸泪，单标注平台的设计就很麻烦了）
三、4个商业化问题
回头看这2个月以来的产品化路径，心情是跌宕起伏的。最开始激动不已，感觉AGI终于要到来了，但当从商业化、产品化角度去考验GPT时候，又发现一堆的问题，有些沮丧，再到后来OpenAI不断释放最新的接口，商业化似乎又可以期待了，类似情况循环往返，现在终于到了比较平静的状态，总而言之吧，前途是光明的。这里列举一下我碰到的商业化问题。
1. GPT迭代速度太快了
这看起来是一个好事，但其实也是一个头疼又幸福的烦恼。经常是你一个商业模式刚开始做，GPT就出了新版本了，以前的东西就要重新思考。比如一开始没有发布GPT-3.5-Turbo模型，做产品时候要用session的方案去模拟请求，后来发布了GPT3.5的API后，产品又要重新开发。
又比如多模态问题，这个GPT4发布后看起来解决了一部分（要测试一下才知道），但注定又要重新设计产品。快速迭代的模型是好事，但至少现阶段来看，是不利于发展成熟的商业模式的，大家不太敢大规模投入，可以参考jasperAI和Grammarly的情况。
2. 数据安全问题
经过和微软Azure的反复确认，目前OpenAI是没有在国内部署服务器的，也就是说你所有的请求内容都要出国，送到美国的服务器处理。这个大公司尤其敏感，也就注定了百度文心一言会有市场，如果你在大公司，就要仔细考虑下了。
3. 内容审核
如果要做商业化，对输出内容的zz审核及敏感内容过滤是一定要注意的，建议GPT生成的内容再过一遍审核服务，避免别人爆破你的服务，输出一些不安全的内容。
4. OpenAI政策问题
3月初开始，OpenAI的API地址就被墙了，需要自己想办法。另外上周开始，OpenAI封禁了一批“非法请求”的账号，从国内/香港等OpenAI不支持地区的访问，将会被封禁账号，具体自己看OpenAI的政策。我当时收到的邮件如下：
四、有趣产品分享
下面是几个非常有趣的产品推荐，他山之石可以攻玉，朋友们看一下：
五、参考资料
1. 如何体验chatGPT
最小白的问题其实也很重要，如果你已经会使用GPT了，直接跳过。
国内直接用： 推荐【阿旺机器人】小程序，这个是BaixingAI公众号开发的，使用最简单，国内就能用。OpenAI官方：直接点这里，用起来比较麻烦。API访问： 注册账号，拿到API key，使用https://chatx.me、OpenCat等访问，注册方法自己搜索吧。
2. GPT原理学习
有点基础的可以直接看以下内容，再次说明，这个是产品经理视角的，算法工程师们请直接看论文：
3. 几个好的开源项目/论文
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