GPT商店本周开业啦，为大家带来了一个激动人心的赚钱机会。在今天这个AI驱动的时代，为特定任务或话题打造定制AI工具不仅新颖，而且是个很有前景的赚钱途径。

引领这一浪潮的就是OpenAI的GPT模型。有了这些，你可以开发出适用于任何需求的ChatGPT变体，无论是语言学习还是技术支持。这个教程会指导你如何为GPT商店的开业做准备，创建你的GPT。

第一步：访问GPT构建器

首先，导航到OpenAI的GPT编辑器。或者，你也可以访问OpenAI聊天网站，选择你的名字，然后选择“My GPTs”。一旦到了那里，继续前往OpenAI平台的“Explore”部分，点击“Create a GPT”。这一步是你旅程的开始。

第二步：构建你的GPT

在“创建”标签页，你会找到GPT构建器。在这里，你可以描述你想要的GPT类型。例如，“设计一个烹饪GPT，根据饮食偏好建议创新食谱”或“开发一个专门提供历史分析的GPT，用于教育目的”。让我们创建一个GPT大厨吧。

如你所见，GPT构建器几乎完成了所有工作????。我们提供额外的背景信息，以确保它提供最高质量的食谱。

第三步：配置

我们要通过链接到一个食谱API来增强这个GPT。首先，前往RapidAPI并设置一个账户。我们的目标是利用这个特定的食谱API来开发一个OpenAPI架构。这个演示将展示如何为GPT配备行动和高级功能，真正发挥GPT的全部潜力。

我们将使用这个定制GPT来帮助我们创建一个OpenAPI架构JSON。请复制示例请求。

然后交给OpenAPI架构GPT，让它为我们构建JSON：

这是JSON：

{ "openapi" :  "3.0.0" , "info" :  { "title" :  "Spoonaulous Recipe Food Nutrition API" , "description" :  "用于复杂食谱和食品营养搜索的 API。" , "版本" :  "1.0.0"  } , "服务器" :  [     { "url" :  "https://spoonaulous-recipe-food-nutrition-v1.p.rapidapi.com"    }   ] , "路径" :  { "/recipes/complexSearch" :  { "get" :  { "summary" :  "复杂食谱搜索" , "operationId" :  "complexRecipeSearch" , "tags" :  [ "食谱搜索"        ] , "parameters" :  [           { " name" :  "query" 、"in" :  "query" 、"description" :  "搜索查询（例如，'pasta'）" 、"required" :  false、"schema" :  { "type" :  "string"            }           } ,           { "name" :  "number" , "in" :  "query" , "description" :  "要返回的结果数" , "required" :  false , "schema" :  { "type" :  "string"            }           }         ] , "responses" :  { "200" :  { "description" :  "成功搜索" , "content" :  { "application/json" :  { "schema" :  { "type" :  "object" , "properties" ：{                     “结果” ：""           "401" :  { "描述" :  "未经授权"          }         } , "安全" :  [           { "RapidAPIKeyAuth" :  [ ]           }         ]       }     }   } , "组件" :  { "模式" :  { }   } , "安全" :  [     {       “RapidAPIKeyAuth” ：[ ]     }   ] }

返回到GPT构建器，转到“配置”标签页。这个部分允许你选择你的GPT可以执行的操作，比如浏览网页或创建图片。在最下面的部分，点击“创建新动作”。

复制OpenAPI架构并添加你的API密钥。

第四步：发布你的创作

一旦对你的GPT满意，点击“发布”。然后你可以与他人分享，标志着你的GPT创建完成。恭喜你！???? 你已经成功创建了你的第一个可以访问外部API的定制GPT。现在，你已经准备好探索各种API，并打造一个专门解决特定问题的独特AI助手。

挑战

像ChatGPT和其他基于语言模型的助手一样，GPT面临着几个共同的挑战：

• 幻觉：生成不准确或虚构的信息。
• 
  
• 对抗性攻击：易受设计来欺骗模型的误导输入的影响。
• 
  
• 偏见：反映训练数据的固有偏见。
• 
  
• 确定性问题：在一贯遵循指令方面的困难。
• 
  

GPT特有的其他问题包括：

• 错误倾向：更高的犯错几率。
• 
  
• 令牌配额和节流：在广泛的系统提示期间迅速限制。
• 
  
• 工具和行动推理：偶尔在使用工具和行动（如架构错误）时出错。
• 
  
• 处理RAG：在处理大型复杂数据集时，检索增强生成的挑战。
• 
  

对这些问题的理解预计会随着平台和技术的发展而进化。

文章来自于微信公众号 “AI远航指南”