摘要
1) 一句话总结 本文介绍了如何通过OpenAI的微调（Fine-tuning）和嵌入（Embeddings）技术，结合外部搜索与提示词打包，让ChatGPT突破Token限制并基于用户自有数据库或实时数据进行作答。
2) 关键要点
- 核心痛点：ChatGPT原生模型缺乏最新数据，且存在4096 Token的输入限制，无法直接处理超长文档（如长篇PDF）。
- 官方解决方案：OpenAI官方提供了两种调用接口以接入自有数据的方法：微调（Fine-tuning）和嵌入（Embeddings）。
- 微调（Fine-tuning）特点：基于GPT-3分类模型（如davinci、ada）进行预训练，一次训练长期有效，适用于数据集较小且知识内容长期不变的场景。
- 嵌入（Embeddings）特点：无需训练模型，适用于数据量大且实时更新的场景，是目前ChatPDF、ChatDOC及Chrome联网插件的主流实现方式。
- 嵌入方法工作流：接收用户问题 → 使用工具（如jieba）进行分词 → 在本地数据库（如Excel）中搜索匹配数据 → 将“预设Prompt + 提取的数据 + 用户问题”打包发送给GPT → GPT重组自然语言输出回答。
- 联网插件原理：WebChatGPT等工具通过抓取网页HTML文字内容作为数据嵌入，交由ChatGPT根据抓取数据作答，从而实现“假联网”。
- 终极解决方案：为了彻底解决长文本处理问题，OpenAI推荐使用长时记忆区和矢量数据库，这也是AutoGPT的核心驱动力。
3) 风险与不足（原文明确提及）
- Token限制：受限于4096 Token，长文本处理始终是一个难题，单纯依靠嵌入（Embeddings）只能解决部分问题。
- 模型时效性：原生模型没有最新数据，直接询问最新信息毫无意义。
- 技术门槛：作为长文本终极解决方案的“长时记忆区与矢量数据库”具有较高的技术深度，作者表示目前属于其无法理解和触及的领域。
正文
ChatGPT越来越广为人知之后，有越来越多人将他用在实际场景中。
但是ChatGPT也不是神，4096Token也如同梦魇般旋绕在头顶。
越来越多的问题暴露了出来：
比如，发现这玩意没有最新数据，问一些最新的数据毫无意义。
比如，一篇超长的PDF文档根本灌不进去。
诸如此类。
今天，想写一篇浅显的文章，跟大家聊聊OpenAI开放的能力，也是你们所见到的ChatPDF、ChatDOC、所谓Chrome联网插件等工具的原理。让大家人人都能将自己的数据灌给ChatGPT，让他根据你的数据来做答。
首先，非常推荐想研究的人去读一遍OpenAI的官方文档，里面很多东西其实已经写的非常非常傻瓜简单了，而且并不难。
在关于如何将自己的数据灌给GPT上，OpenAI官方提供了两种可以直接调用他们接口的做法：
Fine-tuning（微调）和 Embeddings（嵌入）
两者的优劣简单概括如下：
Fine-tuning（微调）只能基于GPT3的分类模型去训练，比如 davinci、ada等等，是预训练模型，一次训练终身受益，适合很久知识都不变且数据集较小的情况。
Embeddings（嵌入）无需训练模型，是将自己的 预设Pormpt+ 数据+问题打包，当作一整段话发送给GPT。让GPT根据这个预设的Prompt和灌给的数据再加问题做回答。适合数据量超大且实时更新的一些数据。
在我实际使用中，嵌入方法可能更适合大多数场景一些。ChatPDF和所谓的那个假实时联网的插件也都是这种方式。
以下，我来举个小栗子：
我现在有10000只基金的所有的最新的涨跌数据，在一个excel里，我想让ChatGPT在回答这10000只基金的相关问题时，使用我excel的数据来回答，别用他那老掉牙的21年的数据。
这是我的需求，当然正常做法可能是去数据库里面扒数据，当然原理跟从excel里取数没什么本质区别。
现在，我想问“诺安成长这只基金怎么样？”
首先，先使用jieba分词，把这句话给拆了，变成“诺安成长”“这”“只”“基金”“怎么样”“？”
然后拿这些分词出来的字段去跟搜索我们的分词表。然后发现跟分词表匹配上了，就去我们的excel里搜“诺安成长”
搜到了诺安成长这个基金之后，把整行数据提取出来，加上我们的prompt和这行数据和 “诺安成长这只基金怎么样？”这个问题，一起送给GPT。
这样，GPT就会根据我们这么长的一大段，用自然语义重新组装，给我们回答。
其实，懂一点技术的就能明白，为了解决token的问题，在外面包了一层搜索，先搜索，再嵌入。
现在很多的长文本的处理方式，也是如此。
比如我们常用的ChatDOC。
先做了一层语义搜索，然后用嵌入的方式去总结并做答。
而所谓的WebChatGPT，可访问互联网的ChatGPT。
也是将网页里的HTML文字内容给扒下来，当作数据嵌入，让ChatGPT根据这扒下来的数据回答。实现假联网。
说了这么多，相信大家对如何使用自己的数据库有一定的了解了，一篇文章，肯定不可能手把手教大家会，抛砖引玉，可以自己再去研究一下。 知道该如何让ChatGPT根据自己的数据作答。
最后，因为4096token的限制，长文本处理一直是一个非常头疼的问题。
嵌入，能解决部分问题。
而长时记忆区，矢量数据库，我觉得才是解决的唯一真谛。
这也是OpenAI推荐的方式， 更是大火的AutoGPT真正 驱动 核 心 。
同时，也是我现在无法理解和触及的领域。
呵，记忆，真的是人类生命长河中，最深奥的殿堂。
以上。