整理 | 屠敏 鄭麗媛

(資料圖)

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

「亂花漸欲迷人眼」，新的一天里，OpenAI 再次丟出 " 王炸 "：ChatGPT 推出插件功能，既能聯(lián)網，也能開啟搜索，還能執(zhí)行代碼和運行計算 ......

一招下來，不僅把翻書、打開計算器的力都給省了，現如今還能用 ChatGPT 直接獲得搜索引擎提供最新消息的體驗。

從 OpenAI 推出的網絡瀏覽器、代碼解釋器到第三方工具

OpenAI 表示，" 插件是專門為語言模型設計的工具，以安全為核心原則，并幫助 ChatGPT 訪問最新的信息，運行計算，或使用第三方服務。"

具體來看，其推出的插件范圍包括 WolframAlpha、OpenTable、Slack 等第三方工具，以及官方推出的網絡瀏覽器插件和代碼解釋器。

除此之外，OpenAI 還開放了知識庫檢索插件的代碼（https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin）。

網絡瀏覽器

ChatGPT 的爆火出圈，在于它幾乎 " 無所不能 "：編代碼、寫策劃、出小說、當客服……但作為一個基于歷史數據的語言模型，ChatGPT 有個一直被詬病的問題：其訓練數據截止于 2021 年 9 月，對于更新的信息數據它無法準確回答。

而今天，這道 " 封印 " 終于解除了—— OpenAI 推出了網絡瀏覽器插件，即 ChatGPT 可以聯(lián)網了！

" 受到過去工作的啟發(fā)（包括我們自己的 WebGPT，以及 GopherCite、BlenderBot2、LaMDA2 和其他），現在我們允許語言模型從互聯(lián)網上讀取信息，嚴格擴大了其討論內容范圍，超越了訓練語料庫，可獲得當天的最新信息。"

OpenAI 展示了一個例子，通過網絡瀏覽器插件，ChatGPT 已可檢索今年最新的奧斯卡信息：

根據 OpenAI 介紹，網絡瀏覽器會調用 New Bing 的搜索 API 從網上檢索內容，因此繼承了微軟在安全方面的大量工作：（1）信息來源的可靠性和真實性；（2）防止檢索有問題內容的 " 安全模式 "。網絡瀏覽器可顯示訪問過的網站，并在 ChatGPT 的回復中引用其來源。

此外，OpenAI 明確指出該插件僅限于檢索信息，不包括表單提交等 " 事務性 " 操作。它還將在獨立服務器中運行，因此 ChatGPT 的瀏覽活動與其基礎設施是區(qū)分開來的。

代碼解釋器（Code Interpreter）

除了生成代碼，代碼解釋器（CI）還支持的功能有：

解決數學問題，包括定量和定性的數學問題

進行數據分析和可視化

在不同格式之間轉換文件

另外，OpenAI 也表示，正在邀請用戶嘗試代碼解釋器，發(fā)現其他有用的功能。

為此，國外用戶 Andrew Mayne 嘗試發(fā)現，代碼解釋器還可以分析輸出并在另一個函數中使用它。這意味著你可以把不同部分的代碼串起來，把一個部分的輸出變成另一部分的輸入。

他通過讓 CI 使用一個算法來生成一個迷宮，將迷宮轉換成塊，使用一個算法來尋找出口，使其看起來像吃豆人，然后生成一個 GIF。

以前，當開發(fā)者使用 ChatGPT 來創(chuàng)建代碼時，其中會涉及到把輸出結果放到另一個環(huán)境中來測試?，F在你可以在 ChatGPT 內做很多開發(fā)，且不需要離開用戶界面?？芍^極大地提高了開發(fā)者的編程效率。

通過 Andrew Mayne 的一些實測，我們不妨一起見證一下代碼解釋器的強大之處：

使用 OpenCV 進行人臉查找

使用 OpenCV 和一個簡單的人臉搜索算法（Haar Cascade Classifier），CI 能夠創(chuàng)建一個函數，在這張圖片中找到人臉：

行星軌道

使用 Matplotlib 庫，能夠讓 ChatGPT 模擬內行星的軌道并將其保存為 gif 圖片。

創(chuàng)建機器學習模型

雖然 ChatGPT 不能在 CI 中加載任何機器學習庫（目前），但我們可以使用 n-grams 進行一些基本的統(tǒng)計文本生成。在這個示例中，Andrew Mayne 給了它一本書名，要求它創(chuàng)建一個預測算法，然后預測文本序列中的下一個詞。其結果不會很快讓 GPT-4 擔心，但還是很有趣。

繪圖

要求 ChatGPT 畫一只貓，它創(chuàng)造了類似貓的東西。

畫一只帶著藍色的高帽和嘴里有煙斗的貓。

檢索

OpenAI 開源了一個 ChatGPT 檢索插件（https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin），這個檢索插件允許 ChatGPT 搜索一個矢量數據庫的內容，比如從 ( Milvus、Pinecone、Qdrant、Redis、Weaviate 或者 Zilliz ) 作為索引搜索，并將最佳結果添加到 ChatGPT 會話中，當然前提是這些數據庫內容獲得了個人或組織的許可。

這樣開發(fā)者可以在檢索插件中添加他們被授權使用的內容，并通過自然語言提問或表達需求，從其數據源（如文件、注釋、電子郵件或公共文檔）獲取最相關的文檔片段。

第三方插件

對于第三方插件，OpenAI 表示通過候選名單的開發(fā)人員可自行為 ChatGPT 構建插件，并給出了相關步驟：

1、建立一個你希望語言模型調用的端點 API（可以是新 API、現有 API 或專門為 LLM 設計的現有 API 的包裝器）。

2、創(chuàng)建一個記錄 API 的 OpenAPI 規(guī)范，以及一個鏈接到 OpenAPI 規(guī)范并包括一些插件特定元數據的清單文件。

在 chat.openai.com 上開始對話時，用戶可選擇他們希望啟用的第三方插件。關于啟用插件的文檔會作為對話內容的一部分顯示給語言模型，使模型能根據需要調用的插件 API 來實現功能。

目前，ChatGPT 已官宣了第一批第三方插件，主要由 Expedia，FiscalNote，Instacart，KAYAK，Klarna，Milo，OpenTable，Shopify，Slack，Speak，Wolfram 和 Zapier 創(chuàng)建。

其中，計算知識引擎 Wolfram|Alpha 方面興奮表示：" 雖然還處于早期階段，但這已經非常令人印象深刻——人們可以開始看到我們所謂的‘ ChatGPT + Wolfram ’是多么驚人地強大（甚至可能是革命性的）。"

例如，上個月問 ChatGPT 土耳其牲畜的數量時，它只會編造一個合理但錯誤的數據。而如今在調用了 Wolfram 插件后，ChatGPT 可以給出一個 " 很好且權威 " 的答案，并能將其可視化：

現在就能用？

基于自由的插件和第三方服務，再也不用擔心 ChatGPT 胡說八道了。

OpenAI 對此也在安全與風險維度著重強調了這一點，通過整合對外部數據的明確訪問——例如網上的最新信息、基于代碼的計算或自定義插件檢索的信息 -- 語言模型可以通過基于證據的參考來加強其回答的質量。

這些參考資料不僅可以提高模型的效用，而且還可以使用戶評估模型輸出的可信度，并反復檢查其準確性，從而有可能減輕與過度依賴有關的風險。

那么對于開發(fā)者及用戶層面而言，什么時候能夠用上？

其實自 ChatGPT、Bard、新 Bing、文心一言等大模型工具與產品發(fā)布以來，想必很多用戶最怕簡單的一個單詞就是 "waitlist"，不出所料，這一次也毫不例外（https://openai.com/blog/chatgpt-plugins）。

OpenAI 表示，目前只有一小部分用戶（優(yōu)先少數開發(fā)者和 ChatGPT Plus 用戶）可以開始使用插件功能，其計劃在了解到更多信息后，逐步推出更大規(guī)模的訪問（針對插件開發(fā)者、ChatGPT 用戶，以及在 alpha 期之后，希望將插件整合到他們產品中的 API 用戶）。

參考資料：

https://openai.com/blog/chatgpt-plugins

https://writings.stephenwolfram.com/2023/03/chatgpt-gets-its-wolfram-superpowers/

https://andrewmayneblog.wordpress.com/2023/03/23/chatgpt-code-interpreter-magic/