內容介紹
在這段影片中，發言者分享了一種將個人數據輸入ChatGPT的方法，讓它能夠組織、結構化並回答有關個人信息的問題，例如文件和實習歷史。影片中包含了使用ChatGPT來描述發言者過去實習經歷的範例，以及從個人數據中總結關鍵信息。發言者解釋了一個整合和利用自定義數據的教程過程，使用像LangChain這樣的工具，並強調了數據隱私的重要性。影片的後半部分涵蓋了編碼方面的內容，包括加載數據和控制輸出，並提到了關於與AI模型共享的敏感信息安全性的擔憂。影片最後以訂閱和探索其他資源的行動呼籲作結。關鍵信息
- 講者已創造出一種方法，可以將個人資料輸入到 ChatGPT 中，以幫助組織和結構化文件。
- 演講者演示了如何根據個人數據向ChatGPT請求信息，例如實習的詳細信息。
- ChatGPT 能夠回憶定制的資訊，並建議用於各種個人查詢。
- 演講者建議 ChatGPT 在管理日常約會方面的潛在應用，包括牙科訪問。
- 演講者介紹了一種名為 LangChain 的工具，用於整合自定義個人數據並執行查詢。
- 他們提到編碼的必要性，但也安慰說這可以以最小的努力完成。
- 對於提交給像 ChatGPT 這樣的模型的個人信息的數據隱私問題引發了關注。
- 講者建議在隱私問題和應用需求之間取得平衡，使用 OpenAI 的 API。
- ChatGPT 可以分析個人數據，例如履歷或日程表，擴展其使用能力。
- 提供了一個通過自定義命令運行代碼片段並驗證功能的示例。
時間軸分析
內容關鍵字
ChatGPT 整合
講者展示如何將個人自訂數據輸入 ChatGPT，讓它能夠有效地整理、構建文檔並檢索資訊。
數據自訂
使用自訂數據後，用戶可以向 ChatGPT 詢問與個人經歷（如實習）相關的具體問題，從而得到組織良好且相關的回應。
本地數據處理
視頻講解了如何設置一個個人 ChatGPT 機器人，該機器人可吸收本地自訂數據，解決隱私問題以及提供量身定制的回應的潛力。
LangChain 設置
提供了安裝 LangChain 庫的說明，以促進與個人數據的互動，使開發利用 GPT 進行自訂任務的應用程序成為可能。
Azure 和 OpenAI API
討論了 Azure OpenAI API 和原始 ChatGPT API 之間的差異，重點在於數據隱私和用於專業用途的 API 功能。
使用案例
講者探索了 ChatGPT 的各種實用應用，例如總結推文、跟踪個人日程以及根據吸收的數據生成上下文回應。
編程範例
演示實用的編程活動，例如在 Python 中處理輸入和輸出，以及使用提供的庫來提升 ChatGPT 在編程方面的能力。
隱私和數據安全
強調在使用 AI 工具時了解隱私政策和安全措施的重要性，包括控制與第三方插件共享何種數據的重要性。
科技面試輔導
講者推廣 techinterviewpro.com，提供軟件工程面試輔導，並與使用 ChatGPT 準備技術工作挑戰相連結。
相關問題與答案
什麼是 ChatGPT？
ChatGPT 是一種 AI 語言模型，可以協助處理各種基於文本的任務，包括回答問題、提供資訊以及根據提示生成文本。
我該如何將個人資料輸入到 ChatGPT 中？
您可以使用一些工具或 API，讓您上傳自訂的個人資料，以有效地與 ChatGPT 互動。
我可以使用什麼類型的個人資料與 ChatGPT？
您可以使用各種類型的個人資料，例如文件、筆記、日程安排，以及任何您希望 ChatGPT 分析或提供答案的結構化資訊。
將個人資料與 ChatGPT 整合是否需要編程？
是的，這涉及一些小的編程組件，通常使用像 Langchain 這樣的
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