chatgpt.webp” alt=”So nutzen Sie Ihre eigenen Daten mit ChatGPT” width=”700″ height=”466″ srcset=”https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/uploads/2023/09/How-to-use-your-own-data-with-ChatGPT.webp 700w, https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/uploads/2023/09/How-to-use-your-own-data-with-ChatGPT-300×200.webp 300w, https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/uploads/2023/09/How-to-use-your-own-data-with-ChatGPT-75×50.webp 75w” sizes=”(max-width: 700px) 100vw, 700px”/>Während ChatGPT bei der Verarbeitung natürlicher Sprache unglaublich vielseitig ist, kann die Einbindung benutzerdefinierter Daten in diese Modelle seine Fähigkeiten auf ein neues Niveau heben, insbesondere in Kombination mit dem Langchain-Framework. Lassen Sie uns zunächst verstehen, warum Sie dies möchten Verwenden Sie Ihre eigenen Daten mit ChatGPT. Benutzerdefinierte Daten, die Sie möglicherweise mit ChatGPT verwenden möchten, können von Kalendereinträgen und alten Codebeispielen bis hin zu Forschungsarbeiten und persönlichen Tagebüchern reichen.

Die Idee ist Machen Sie ChatGPT kontextbewussterDadurch ist es in der Lage, genauere und relevantere Antworten zu geben. Unabhängig davon, ob Sie Details zu früheren Praktika abrufen oder Code in einem Stil generieren möchten, der Ihrem eigenen ähnelt, kann die Verwendung benutzerdefinierter Daten einen Mehrwert bieten neue Ebene der Funktionalität zu ChatGPT, das beim Zusammenstellen von Antworten zu bestimmten Themen genauer ist.

Die Integration Ihrer Daten in ChatGPT ist jedoch nicht immer einfach, da viele vorhandene Plugins oder Schnittstellen eine benutzerdefinierte Datenerfassung nicht einfach ermöglichen. Hier kommt Langchain ins Spiel. Erwähnenswert ist auch, dass Sie bei kleinen Datenmengen, die Sie mit ChatGPT analysieren möchten, auch das verwenden können Erweiterte Datenanalyse Funktion, die früher als Code Interpreter bekannt war. Das wurde erst kürzlich von OpenAI hinzugefügt. Dadurch können Sie bis zu 10 einzelne Dateien hochladen, die ChatGPT verwenden und analysieren kann. So können Sie in allen Bereichen Fragen stellen und auf Daten verweisen.

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Was ist Langchain?

Langchain ist ein Framework, das speziell dafür entwickelt wurde, datenbasierte und agentenbasierte Anwendungen auf Basis von Sprachmodellen zu ermöglichen. Es bietet modulare Komponenten für die Arbeit mit Sprachmodellen und „Ketten“, die diese Komponenten für bestimmte Anwendungsfälle zusammenstellen. Das Framework ermöglicht ChatGPT nicht nur die Interaktion mit benutzerdefinierten Daten, sondern auch die Interaktion mit seiner Umgebung und bietet so ein zusammenhängenderes und bereichertes Benutzererlebnis.

Die Stärken von Langchain liegen in seinen zwei Hauptvorteilen: Komponenten und anwendungsfallspezifische Ketten. Komponenten sind modulare Abstraktionen, die für die Interaktion mit Sprachmodellen erforderlich und einfach zu verwenden sind. Ketten hingegen sind Schnittstellen auf höherer Ebene, die diese Komponenten zusammenstellen, um bestimmte Anwendungsfälle abzudecken. Sie sind so konzipiert, dass sie anpassbar sind, sodass Entwickler das Framework leichter an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen können.

So nutzen Sie Ihre eigenen Daten mit ChatGPT

Der im folgenden Video beschriebene Ansatz von TechLead kann heruntergeladen werden unter GitHub und umfasst etwa 10 Codezeilen, wobei LangChain für den größten Teil der schweren Arbeit verwendet wird.

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Während die genauen Schritte von der Langchain-Dokumentation abhängen, besteht die allgemeine Idee darin:

  1. Installieren Sie das Langchain-Framework.
  2. Verwenden Sie die Komponenten von Langchain, um ChatGPT mit Ihren benutzerdefinierten Datenquellen zu verbinden.
  3. Konfigurieren Sie die Ketten so, dass sie Ihrem spezifischen Anwendungsfall dienen.

Über Langchain können Sie ein ganzes Datenverzeichnis aufnehmen oder sogar benutzerdefinierte und externe Daten zusammenführen, um ein zusammenhängenderes Weltmodell für ChatGPT zu erstellen.

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TechLead erwähnt außerdem, dass OpenAI einen kostenlosen API-Schlüssel mit einem Budget von 5 US-Dollar anbietet, was den Einstieg finanziell erschwinglich macht. Darüber hinaus speichert OpenAI ab dem 1. März die über die API gesendeten Daten maximal 30 Tage lang ausschließlich zur Missbrauchs- und Missbrauchsüberwachung, ohne sie für Schulungen oder Verbesserungen zu verwenden. Für diejenigen, die Wert auf Datensicherheit legen, gibt es eine Azure OpenAI-API, die Daten innerhalb von Microsoft speichert und verschlüsselt.

Die möglichen Anwendungen dieses Ansatzes sind umfangreich. TechLead schlägt vor, Kundenbewertungen zu analysieren, kurze Zusammenfassungen der Bewertungen zu erstellen oder sogar eine spezielle Kalender-App zu erstellen. Die Agentenfähigkeiten von Langchain könnten es ChatGPT ermöglichen, mit der Umgebung zu interagieren und Türen für Echtzeitaktualisierungen oder automatisierte Aktionen basierend auf den benutzerdefinierten Daten zu öffnen.

Die Integration Ihrer eigenen Daten in ChatGPT kann dessen Nutzen und Anpassungsfähigkeit erheblich verbessern. Langchain bietet das Framework und die Tools, um dies zu erreichen, und bietet einen vielversprechenden Weg für Entwickler und Datenbegeisterte gleichermaßen. Da sich der Bereich der Sprachmodelle ständig weiterentwickelt, ebnen Initiativen wie diese den Weg für intelligentere, kontextbewusstere und interaktivere Anwendungen, die einem immer größeren Spektrum menschlicher Bedürfnisse gerecht werden.

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Nina Weber
Nina Weber is a renowned Journalist, who worked for many German Newspaper's Tech coloumns like Die Zukunft, Handelsblatt. She is a contributing Journalist for futuriq.de. She works as a editor also as a fact checker for futuriq.de. Her Bachelor degree in Humanties with Major in Digital Anthropology gave her a solid background for journalism. Know more about her here.

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