Openai Agent Builder GPT-5+微调 知识库 构建智能客服

原创 于 2025-12-04 07:30:00 发布 · 87 阅读 · 0 ·
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1、创建知识库，上传Markdown文件（最好是转换为Markdown格式）

https://platform.openai.com/storage

2、创建工作流

3、根据业务构建工作流，选择合适的节点类型

4、选择模型，模型推理、详细程度、知识库、输出源、输出格式等设置

5、发布和预览

6、Chatkit端集成查看

7、评估效果

8、微调模型（需要先处理数据）

9、微调完成就可以在工作流中使用微调后的大模型了

丁学文武
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此次发布正值OpenAI首席科学家Lukasz Kaiser公开强调，行业重点正从一味堆砌参数的“预训练”转向构建更聪明、更能“思考”的推理模型。DeepSeek-V3.2的推出，正是这一趋势在开源领域最有力的印证。随着谷歌Gemini 3.0等模型不断重塑竞争格局，顶级开源模型的持续涌现，正在为整个AI生态带来更多元、更健康的驱动力。根据权威测评平台Artificial Analysis的数据，在测试设置相同的基准上，：结合了DeepSeek-Math的定理证明能力，在主流推理基准测试上的表现可媲美。
【新书推荐】《玩转FastGPT：像搭积木一样构建智能体》
夏天又到了的专栏
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LangChain-08 Query SQL DB 通过GPT自动查询SQL
2509_94004266的博客
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张较瘦
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本文开展首个关于LLM-based多智能体系统在软件工程（SE）数据集适配任务的实证研究。为实现SE研究工件跨数据集的自动化适配（提升可扩展性与可复现性），以搭载GPT-4.1和Claude Sonnet 4的GitHub Copilot为研究对象，针对ROCODE、LogHub2.0等基准仓库，设计五阶段评估流程（文件理解、代码编辑、命令生成、验证、最终执行），衡量成功率、分析失败模式，并验证提示干预效果。结果表明：当前系统可识别关键文件、生成部分适配代码，但极少产出功能正确的实现；而“提供执行错误信息”
当OpenAI内部命名乱成“GPT-5.1a-beta-v3-rev2”，Gateone.ai 已为你筑起一道“多模态智能的稳定防线”。
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GPT Codex CLI报错：The encrypted content gAAA...lA== could not be verified.
点亮创新之光，照亮科研梦想
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FastGPT版本体系概览
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Salesforce Einstein GPT 人机协同运营的核心应用场景与工作流分析
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
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摘要： Salesforce Einstein GPT通过深度整合大语言模型（LLM），在传统客服痛点（高并发过载、低效文本处理、情绪响应滞后）上实现突破，构建“AI+人机协同”新范式。其三大核心场景为：1）座席辅助，通过实时上下文感知生成差异化回复，缩短处理时间并保障跨渠道一致性；2）知识任务自动化，利用RAG技术激活企业知识资产，实现工单智能摘要与自优化闭环；3）情绪智能，动态监测客户情绪并触发主动干预，同时进行合规与品牌调性双重校验。该模式将AI用于执行层，人类聚焦决策与共情，推动客服从被动响应转向以
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