刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG

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刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG
8868点击    2025-05-09 13:12

ChatGPT在深夜又更新了一波大的——


深度研究(Deep Research)功能,现在可以直接连接到GitHub了!


刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG


那么效果又是怎样的呢?


例如我们在点击“深度研究”的同时,提出一个需求:


我最近加入了团队,并接到一项任务要求熟悉我们的GitHub代码库。请提供一份简要报告,内容包括:项目目的与架构、关键模块、技术栈、值得关注的开源问题/合并请求,以及两项可执行的代码质量改进建议。


在发送问题之后,输入框底部就会出现“GitHub”的选项;之后我们可以在“Search repos”框中输入想要的内容,例如“codex”:


刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG


然后,ChatGPT就会直接连接到GitHub中的18个相关repos,基于此来生成答案:


刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG


网友们看罢,纷纷认为这是利好开发者的一次功能更新,更有人直呼:


这是真·RAG。


刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG


据了解,目前这个功能仍旧处于测试阶段,全球范围内的Team用户可用,并将陆续对Plus、Pro用户开放。


具体是如何跟GitHub联动的?


对于这个新功能,也有网友提出了不少问题。


而OpenAI也同步上线了一个Q&A文档,详细地回答了ChatGPT具体是如何与GitHub联动的。


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在使用方面,正如我们刚才所展示的,当你把GitHub和深度研究连接后,ChatGPT就能直接从你的代码库(包括代码、README文件和其他文档)中获取实时数据,并即时分析处理。


你只需要完成连接,提出问题,深度研究就会自动读取、分析你的GitHub内容,并直接引用相关片段来解答。


而除了像刚才的操作方式之外,你也可以进入ChatGPT设置,选择“已连接应用”(Connected apps),找到“连接器”(Connectors)选项,然后点击GitHub旁边的“连接”按钮。


如果之后需要调整该连接器能访问的代码库范围,只需在设置中点击GitHub旁边的齿轮图标,即可跳转至GitHub连接器的配置页面。


当你在已连接的GitHub代码库中提问时,ChatGPT会根据你的问题自动生成搜索关键词来查找相关内容。


比如你问:“能告诉我后端处理文件上传的代码在哪里吗?”


ChatGPT可能会用“file upload handler backend”这样的关键词进行搜索。


如果有需要,它还会尝试多种不同的搜索方式,确保找到最相关的代码或文件。


除此之外,网友问得比较多的一个问题就是:OpenAI会使用GitHub的内容来训练其模型吗?


对此,OpenAI的回答是:


对于企业级产品(如ChatGPT Team、Enterprise、Edu和API服务),默认情况下用户发送的内容不会用于改进我们的模型。
若您使用的是个人版服务(如ChatGPT免费版、Plus和Pro版),当开启“为所有人改进模型”选项时,我们可能会使用您的内容来训练模型


最后,还有几个注意事项:


  • 代码库需要约5分钟时间才会出现在深度研究的GitHub连接器中
  • 只能搜索GitHub仓库的名称,不支持搜索特定的文件名


强化微调也正式发布


而除了“GitHub连接器”之外,OpenAI在凌晨还发布了一个新功能——


强化微调(Reinforcement fine-tuning,RFT)


没错,正是OpenAI在去年12月预览过的那个功能,今天它可以正式在o4-mini中使用了!


具体来说,RFT使用思维链推理和任务特定评分来提高模型性能,特别适用于复杂领域。


以AccordanceAI这家公司为例,它便使用RFT微调了一个在税务和会计方面达到顶尖水平的模型,具体效果如下:


刚刚,ChatGPT的深度研究可以连接GitHub了!网友:这是真·RAG


那么对于OpenAI上新的这两个功能,你有什么看法呢?欢迎在评论区留言讨论~


参考链接:

[1]https://x.com/OpenAIDevs/status/1920556386083102844

[2]https://x.com/TheRealAdamG/status/1920577066455740850

[3]https://help.openai.com/en/articles/11145903-connecting-github-to-chatgpt-deep-research

[4]https://x.com/OpenAIDevs/status/1920531856426143825


文章来自于“量子位”,作者“金磊”。


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关键词: AI , chatGPT , 人工智能 , openai
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1
RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。

项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。

项目地址:https://github.com/langgenius/dify


【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。

项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main


【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目

项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata


【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。

项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI

2
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner