ChatGPT跨行业应用

在本 ChatGPT 教程中，我们将了解 ChatGPT 的跨行业应用。OpenAI 的 ChatGPT 是一种大型语言模型，能够生成类似于人类的文字。它在大量互联网文本数据集上进行训练，能够执行各种自然语言处理任务，例如语言翻译、文本摘要、文本生成和对话系统。

这篇博文旨在深入探索 ChatGPT 的功能。我们将研究该模型的工作原理、它所基于的训练数据及其局限性。我们还将研究 ChatGPT 的各种应用，包括实际模型的示例。 

这篇博文将全面概述 ChatGPT 及其功能，并深入探讨它如何解决现实世界的问题。

了解 ChatGPT

ChatGPT 是一种称为转换器模型的语言模型。它通过接收一段文本（例如句子或提示）并生成响应来工作。该模型被训练为预测句子中的下一个单词，给定它之前出现的单词的上下文。

ChatGPT 是根据 GPT-3.5 进行微调的，GPT-3.5 是一种经过训练可生成文本的语言模型。ChatGPT 通过使用人类反馈强化学习(RLHF) 针对对话进行了优化——一种使用人类演示来引导模型朝着期望的行为发展的方法。（来源：OpenAI.com）

用于创建 ChatGPT 的训练数据是一个庞大的互联网文本数据集，称为 WebText 数据集。该数据集包括范围广泛的文本类型和样式，例如文章、论坛和社交媒体帖子。通过在如此多样化的数据集上进行训练，ChatGPT 能够生成类似于人类书写方式的文本。

ChatGPT跨行业应用

在本节中，我们将探讨如何应用 ChatGPT 来帮助企业利用人工智能和自然语言处理的力量。 

1）自动化客服

ChatGPT 可以自动执行重复性操作，例如提供产品信息和常见问题解答。通过将某些活动分配给人工智能而不是人，企业可以花费更少的时间和金钱。此外，ChatGPT 在理解疑难问题方面优于目前可用的其他人工智能系统，使其成为处理更棘手的消费者问题的最佳选择。

2）情感分析

要详细了解客户对产品或服务的看法，请使用 ChatGPT。企业可以使用这些数据来增强他们的报价并保证他们满足客户的需求。ChatGPT 也是这个职位的不错选择，因为它具有自然语言处理 (NLP) 功能，可以确定客户对产品的看法。

3）自动潜在客户生成

通过与潜在客户互动并了解他们的需求，ChatGPT 可以创造潜在客户。您可以使用此数据根据每个客户的兴趣和偏好定制营销活动。 

4）自动化销售支持

可以根据消费者偏好使用 ChatGPT 进行个性化推荐。如果为客户提供正确的选择，企业可以完成更多交易。ChatGPT 擅长此类活动，因为它比当前使用的其他人工智能系统更能理解复杂的查询。

5）聊天机器人和对话式人工智能

ChatGPT 在自然语言理解和生成方面的能力使其非常适合聊天机器人和对话式AI 应用程序。通过在对话文本数据集上微调模型，它可以学习以类似人类的方式理解和响应用户输入。

6）解决非结构化数据问题

在数字革命中，非结构化数据是一种不便。它们很难管理、组织和分类，这就是问题所在。因为它可以将非结构化数据转换为结构化数据，所以 ChatGPT 很有用。

7)使用ChatGPT进行语言翻译

ChatGPT 最有前途的应用之一是语言翻译。该模型能够理解和生成多种语言的文本，使其成为机器翻译的强大工具。通过在大型双语文本数据集上微调模型，它可以学习将文本从一种语言高度准确地翻译成另一种语言。这可以应用于一系列任务，包括文档翻译、聊天机器人翻译和网站翻译。

8）总结和文本分析

ChatGPT 可用于文本摘要，从大文本中提炼出最重要的信息。这可用于各种应用程序，例如新闻摘要、产品评论摘要和研究论文摘要。此外，它还可以用于文本分析，例如情感分析、主题建模和命名实体识别。 

9) 使用 ChatGPT 调试代码

ChatGPT 可以通过提供解释、建议和示例来帮助识别和解决代码中的错误。 

10)SQL 查询

从文本来看，ChatGPT 可能会创建SQL 查询。还有更多工具可以简化您的生活。每个数据科学家的工具包都应该包括 SQL。当然，精通是必要的，但是掌握 SQL 可以在你职业生涯的各个方面帮助你。

11)用于个性化内容生成的ChatGPT

此外，ChatGPT 可用于针对特定个人提供材料。通过在用户数据集上训练模型，企业可以使用它来创建定制内容，如电子邮件、社交媒体帖子和产品建议。

以下是麦肯锡对目前ChatGPT等人工智能工具在各个领域的应用情况的准确概述；

• 营销和销售：制作个性化营销、社交媒体和技术销售内容（包括文本、图像和视频）；创建与特定业务（例如零售业）保持一致的助手
• 操作：生成任务列表以高效执行给定活动
• IT/工程：编写、记录和审查代码
• 风险和法律：回答复杂问题，从大量法律文件中提取信息，起草和审查年度报告
• 研发：通过更好地了解疾病和发现化学结构来加速药物发现。（来源：麦肯锡）

这些只是 ChatGPT 众多应用程序中的一小部分。随着技术的进步和改进，我们希望看到更多地使用它来改善业务和加快运营。如果您正在寻找一个强大的解决方案来帮助内容制作、客户服务改进或数据分析，那么 ChatGPT 无疑值得一试。

文章原文出处：https: //www.mygreatlearning.com

#chatgpt  #openai 

6 способов, которыми SEO Pro использует ChatGPT

В этой статье мы узнаем 6 способов, которыми SEO Pro использует ChatGPT для улучшения вашей стратегии SEO. Поисковая оптимизация (SEO) является важнейшим аспектом цифрового маркетинга, а использование технологий искусственного интеллекта (AI), таких как ChatGPT, может помочь поисковым маркетологам улучшить свои усилия в области SEO. ChatGPT, большая языковая модель, разработанная OpenAI, может использоваться поисковыми маркетологами различными способами для улучшения своих стратегий SEO.

6 способов, которыми поисковые маркетологи могут использовать ChatGPT-AI для SEO сегодня

Поисковая оптимизация (SEO) является важнейшим аспектом цифрового маркетинга, а использование технологий искусственного интеллекта (AI), таких как ChatGPT, может помочь поисковым маркетологам улучшить свои усилия в области SEO. ChatGPT, большая языковая модель, разработанная OpenAI, может использоваться поисковыми маркетологами различными способами для улучшения своих стратегий SEO.

Создание контента: ChatGPT можно использовать для создания высококачественного, уникального и актуального контента для веб-сайта или блога. Предоставляя ChatGPT тему или ключевое слово, он может создать статью или сообщение в блоге, оптимизированное для SEO. Это может значительно сэкономить время и усилия поисковых маркетологов при создании и оптимизации контента.

ChatGPT может быть ценным инструментом для поисковых маркетологов в процессе создания контента для своего веб-сайта или блога. Это может помочь создать высококачественный, уникальный и релевантный контент, оптимизированный для SEO. Вот несколько способов, которыми ChatGPT может помочь в создании контента:

• Создание статьи или сообщения в блоге: ChatGPT может создать полную статью или сообщение в блоге по заданной теме или ключевому слову, что может сэкономить время и усилия поисковых маркетологов при создании и оптимизации контента.
   
• Описание продуктов: ChatGPT можно использовать для написания описаний продуктов для веб-сайтов электронной коммерции, оптимизированных для SEO. Он может генерировать описания, которые являются уникальными и релевантными и включают релевантные ключевые слова.
   
• Создание метаописаний: ChatGPT может помочь создать оптимизированные метаописания для страниц страниц. Метаописания — это краткие сводки содержимого веб-страницы, и важно оптимизировать их, поскольку фрагмент появляется в поисковой выдаче.
   
• Создание часто задаваемых вопросов: ChatGPT может генерировать часто задаваемые вопросы (FAQ) для веб-сайта, оптимизированного для SEO. Он может генерировать список вопросов и ответов, которые имеют отношение к данной теме или отрасли.
   
• Оптимизация контента: ChatGPT также можно использовать для оптимизации существующего контента на веб-сайте. Он может определить области, в которых контент может быть улучшен, чтобы сделать его более удобным для SEO.
   
• Создание заголовков: ChatGPT можно использовать для создания заголовков для статей или сообщений в блогах, оптимизированных для SEO. Он может генерировать заголовки, которые являются уникальными и релевантными и включают релевантные ключевые слова.

Запишитесь на курсы по цифровому маркетингу , чтобы получить знания и навыки, необходимые для разработки и реализации эффективных маркетинговых стратегий в эпоху цифровых технологий.

Исследование ключевых слов: ChatGPT может помочь поисковым маркетологам определить релевантные ключевые слова и фразы для их SEO-кампаний. Предоставляя ChatGPT тему или отрасль, он может создать список ключевых слов и фраз, которые имеют отношение к теме и имеют большой объем поиска. Это может помочь поисковым маркетологам определить лучшие ключевые слова, на которые они будут ориентироваться в своих усилиях по SEO, и повысить шансы их контента на высокий рейтинг на страницах результатов поисковых систем (SERP).

ChatGPT может помочь поисковым маркетологам определить релевантные ключевые слова и фразы для их SEO-кампаний. Исследование ключевых слов является важным аспектом SEO, поскольку оно помогает определить термины и фразы, которые ищут потенциальные клиенты, и соответствующим образом оптимизировать контент.

Вот несколько способов, которыми ChatGPT может помочь в исследовании ключевых слов:

• Создание списка релевантных ключевых слов: ChatGPT может генерировать список релевантных ключевых слов и фраз для заданной темы или отрасли. Это может помочь специалистам по поисковому маркетингу определить лучшие ключевые слова, на которые следует ориентироваться в их усилиях по SEO, и повысить шансы на то, что их контент будет хорошо ранжироваться на страницах результатов поисковых систем (SERP).
• Идентификация ключевых слов с длинным хвостом: ChatGPT также может помочь определить ключевые слова с длинным хвостом, которые представляют собой более длинные и конкретные фразы. Эти ключевые слова часто менее конкурентоспособны и могут привлекать целевой трафик на веб-сайт.
• Определение вопросов: ChatGPT можно использовать для определения вопросов, которые люди задают по заданной теме или отрасли. Эти вопросы можно использовать в качестве ключевых слов в содержании или на страницах часто задаваемых вопросов.
• Идентификация синонимов и связанных терминов: ChatGPT также может помочь определить синонимы и связанные термины для данного ключевого слова. Это может помочь расширить список ключевых слов, на которые можно ориентироваться в усилиях SEO.
• Определение ключевых слов конкурентов: ChatGPT также можно использовать для определения ключевых слов, на которые ориентируются конкуренты в своих усилиях по SEO. Эту информацию можно использовать для оптимизации контента и таргетинга на одни и те же ключевые слова, чтобы получить преимущество в поисковых системах.

Генерация обратных ссылок: ChatGPT также можно использовать для создания высококачественных обратных ссылок для веб-сайта. Предоставляя Chat GPT тему или ключевое слово, он может создать список веб-сайтов и блогов, которые имеют отношение к теме и готовы принимать гостевые сообщения или обратные ссылки. Это может помочь поисковым маркетологам получать высококачественные обратные ссылки на веб-сайты, улучшая их видимость и рейтинг в поисковой выдаче.

Вот несколько способов, которыми ChatGPT может помочь в создании обратных ссылок:

• Поиск релевантных веб-сайтов и блогов: ChatGPT может генерировать список веб-сайтов и блогов, относящихся к заданной теме или ключевому слову, и готов принимать гостевые сообщения или обратные ссылки. Это может помочь поисковым маркетологам получать высококачественные обратные ссылки с авторитетных и релевантных сайтов.
• Создание контента для гостевых постов: ChatGPT также можно использовать для создания контента для гостевых постов на соответствующих веб-сайтах и ​​в блогах. Это может помочь поисковым маркетологам получить обратные ссылки, а также предоставить ценный и актуальный контент для хост-сайта.
• Выявление неработающих ссылок: ChatGPT можно использовать для выявления неработающих ссылок на веб-сайте. Эти ссылки можно заменить новыми, релевантными, высококачественными ссылками, что улучшит видимость веб-сайта и рейтинг в поисковой выдаче.
• Определение возможностей для создания ссылок: ChatGPT также можно использовать для определения возможностей для создания ссылок, таких как каталоги, форумы и другие сайты, на которых можно получить ссылки.
• Выявление влиятельных лиц: ChatGPT можно использовать для выявления влиятельных лиц в определенной отрасли или нише. К этим влиятельным лицам можно обратиться за обратными ссылками и сотрудничеством.
   

Оптимизация метатегов: ChatGPT можно использовать для создания оптимизированных метатегов для веб-сайта. Предоставляя ChatGPT тему или ключевое слово, он может генерировать оптимизированные метатеги, такие как теги заголовков, метаописания и теги заголовков, которые имеют отношение к теме и оптимизированы для SEO. 

Это может помочь поисковым маркетологам улучшить видимость и рейтинг своих веб-сайтов в поисковой выдаче.

ChatGPT можно использовать для создания оптимизированных метатегов для веб-сайта. Метатеги — это теги HTML, которые предоставляют информацию о веб-странице поисковым системам и пользователям. 

Вот несколько способов, которыми ChatGPT может помочь в оптимизации метатегов:

• Генерация тегов заголовков: ChatGPT может генерировать оптимизированные теги заголовков для веб-сайта. Теги заголовков — это текст, который отображается на вкладке браузера и в качестве кликабельного заголовка в поисковой выдаче. ChatGPT может генерировать теги заголовков, соответствующие содержимому страницы, и включать релевантные ключевые слова.
• Генерация метаописаний: ChatGPT также может генерировать оптимизированные метаописания для веб-сайта. Метаописания — это краткие сводки содержимого веб-страницы, которые появляются в поисковой выдаче. ChatGPT может генерировать метаописания, соответствующие содержимому страницы и содержащие релевантные ключевые слова.
• Генерация тегов заголовков: ChatGPT также может генерировать оптимизированные теги заголовков для веб-сайта. Теги заголовков (H1, H2, H3 и т. д.) используются для организации контента на веб-странице и помогают поисковым системам понять структуру контента. ChatGPT может генерировать теги заголовков, соответствующие содержимому страницы, и включать релевантные ключевые слова.

Аудит сайта : ChatGPT также можно использовать для проведения аудита сайта. Предоставляя ChatGPT URL-адрес веб-сайта, он может создать отчет, который включает информацию о технических проблемах SEO веб-сайта, неработающих ссылках, отсутствующих метатегах и других проблемах, которые могут повлиять на его рейтинг в поисковой выдаче. Это может помочь специалистам по поисковому маркетингу выявить и исправить любые проблемы, которые могут негативно повлиять на рейтинг их веб-сайтов.

Вот несколько способов, которыми ChatGPT может помочь в аудите сайта:

• Выявление технических проблем SEO: ChatGPT можно использовать для выявления технических проблем SEO, таких как неработающие ссылки, отсутствующие метатеги и другие проблемы, которые могут повлиять на рейтинг веб-сайта в поисковой выдаче.
• Выявление неработающих ссылок: ChatGPT также можно использовать для выявления неработающих ссылок на веб-сайте. Эти ссылки можно заменить новыми, релевантными, высококачественными ссылками, что улучшит видимость веб-сайта и рейтинг в поисковой выдаче.
• Определение отсутствующих метатегов: ChatGPT можно использовать для определения отсутствующих метатегов на веб-сайте, таких как теги заголовков, метаописания и теги заголовков, которые важны для SEO.
• Создание отчета: ChatGPT может создать отчет, включающий всю информацию, собранную во время аудита сайта. Поисковые маркетологи могут использовать этот отчет для выявления и устранения проблем, которые могут негативно повлиять на рейтинг их веб-сайтов.
• Выявление проблем с оптимизацией на странице: ChatGPT можно использовать для выявления проблем с оптимизацией на странице, таких как наполнение ключевыми словами, дублирование контента и другие проблемы, которые могут повлиять на рейтинг веб-сайта в поисковой выдаче.
   

Овладейте новейшими инструментами и методами цифрового маркетинга , чтобы оставаться впереди конкурентов и эффективно привлекать целевую аудиторию в Интернете.

Оптимизируйте сайт для голосового поиска: ChatGPT можно использовать для оптимизации сайта для голосового поиска, поскольку все больше и больше людей используют голосовой поиск для поиска информации в Интернете. Предоставление ChatGPT темы или ключевого слова может создать список ключевых слов и фраз, относящихся к теме и оптимизированных для голосового поиска. Это может помочь поисковым маркетологам улучшить видимость и рейтинг своего веб-сайта в поисковой выдаче для запросов голосового поиска.

Вот несколько способов, которыми ChatGPT может помочь в оптимизации веб-сайта для голосового поиска:

• Определение ключевых слов для голосового поиска: ChatGPT можно использовать для определения ключевых слов и фраз, которые обычно используются в запросах голосового поиска. Эти ключевые слова и фразы можно использовать для оптимизации контента на веб-сайте и улучшения его видимости и рейтинга в поисковой выдаче, когда пользователи используют голосовой поиск.
• Генерация контента для избранных фрагментов: ChatGPT можно использовать для создания контента, оптимизированного для избранных фрагментов. Избранные сниппеты — это короткие ответы, которые появляются в верхней части поисковой выдачи в ответ на запросы голосового поиска. ChatGPT может генерировать релевантный, лаконичный контент и включать релевантные ключевые слова.
• Оптимизация для естественного языка: ChatGPT также можно использовать для оптимизации контента для естественного языка. Запросы голосового поиска часто более разговорные и имеют форму вопросов, поэтому важно оптимизировать контент, чтобы он соответствовал тому, как люди говорят и задают вопросы.
• Создание страницы часто задаваемых вопросов: ChatGPT можно использовать для создания страницы часто задаваемых вопросов, оптимизированной для голосового поиска. Эта страница может содержать список вопросов и ответов, которые обычно задают пользователи при использовании голосового поиска.
• Оптимизация для локального поиска: ChatGPT также можно использовать для оптимизации веб-сайта для локального поиска. Это может включать в себя оптимизацию информации NAP веб-сайта (имя, адрес, номер телефона) и обеспечение ее наличия в местных справочниках и на картах.

В заключение, ChatGPT может быть ценным инструментом для поисковых маркетологов, стремящихся улучшить свои усилия по SEO. Используя его способность генерировать высококачественный, уникальный и релевантный контент, определять релевантные ключевые слова, генерировать обратные ссылки, оптимизировать метатеги, управлять сайтом.

Оригинальный источник статьи: https://www.mygreatlearning.com

#chatgpt  #openai  #seo 

Проверка и рефакторинг кода с помощью GPT-4

Пришло время улучшить процесс кодирования с помощью улучшения кода на основе ИИ. Семейство моделей GPT от OpenAI предлагает разработчикам множество возможностей для улучшения, проверки, исправления и даже аутсорсинга написания кода. Знание того, как использовать эти большие языковые модели в процессе разработки, скоро станет важным инструментом в наборе инструментов разработчика.

Вы когда-нибудь задумывались, как ИИ может изменить ваш процесс кодирования? В этом руководстве мы продемонстрируем методы использования ChatGPT или GPT-4 для проверки и рефакторинга кода, а также обсудим некоторые ограничения и предоставим полезные ресурсы для использования этих LLM в рабочем процессе программирования.

Мы начнем с способов проверки и рефакторинга, и для каждого из них вы можете поэкспериментировать с различными подсказками и предоставленными методами, чтобы раскрыть весь потенциал улучшения кода с помощью ИИ.

Примечание. Я буду использовать термин GPT4 во время содержания, так как это текущая модель, запрашиваемая для содержащихся примеров. ChatGPT (GPT3.5) работает аналогичным образом и может использоваться взаимозаменяемо.

Рефакторинг кода с помощью GPT-4 и ChatGPT

Рефакторинг кода имеет решающее значение по нескольким причинам: он повышает удобочитаемость и удобство сопровождения, облегчая разработчикам понимание и изменение кода. Это также помогает предотвратить возможные ошибки и гарантирует, что ваш код соответствует установленным рекомендациям. В конечном итоге рефакторинг может привести к созданию более эффективного, надежного и надежного программного обеспечения.

ГПТ-4 может внести существенный вклад в этот процесс. Используя GPT-4 для просмотра и оценки вашего кода, вы можете быстро определить области для улучшения и создать более чистый и эффективный код. Использование возможностей GPT-4 может сэкономить время и уменьшить количество человеческих ошибок в процессе, что приведет к более последовательному соблюдению стандартов кодирования.

Модернизация старого кода

Вы можете быстро модернизировать свой код, предоставив свою старую функцию GPT-4 и попросив ее реорганизовать ее в соответствии с современными методами кодирования.

Быстрый:Refactor the following code to modern es6 programming standards

До:

function tempConvert(temp, scale) { // Vague function name
  var result = 0; // 'var' is so es2015
  if (scale == "C") { // Is this the correct way to compare strings?
    result = (temp - 32) * (5 / 9); // Magic numbers
  } else {
    result = (temp * (9 / 5)) + 32;
  }
  return result.toFixed(1) + "°" + (scale == "C" ? "F" : "C"); // This line feels a bit cluttered...
}

После:

/**
 * Converts a temperature between Celsius and Fahrenheit.
 * @param {number} temp - The temperature value to convert.
 * @param {string} scale - The temperature scale ('C' or 'F') to convert from.
 * @return {string} The converted temperature value, formatted with one decimal place and the appropriate unit.
 */
const tempConvert = (temp, scale) => {
  const isValidScale = scale === "C" || scale === "F";
  if (!isValidScale) {
    throw new Error("Invalid scale: must be 'C' or 'F'.");
  }

  const conversionFactor = 5 / 9;
  const result = scale === "C"
    ? (temp - 32) * conversionFactor
    : (temp * conversionFactor) + 32;

  const resultUnit = scale === "C" ? "F" : "C";
  return `${result.toFixed(1)}°${resultUnit}`;
}

В этой рефакторинговой версии GPT4 быстро были внесены следующие улучшения:

1. Добавлены комментарии JSDoc
2. Преобразовал tempConvertфункцию в функцию стрелки.
3. Заменено varна constнеизменяемые переменные.
4. Используются строгие проверки на равенство ( ===) для сравнения строк.
5. Введена константа для устранения магических чисел.
6. Упрощен оператор возврата с помощью литералов шаблонов.

Добавление лучших практик или принципов кодирования

Ваша организация или кодовая база могут использовать определенные приемы и стили кодирования, которые вы хотите сохранить. В подобных ситуациях предоставьте GPT4 инструкции о том, на какой конкретной практике кодирования или стиле вы хотите сосредоточиться.

Быстрый: Review the following code and refactor it to make it more DRY and adopt the SOLID programming principles.

Обратите внимание, что с тем же вводом он принял принцип SOLID программирования с единой ответственностью и разделил функцию на 3. В отличие от шага «Модернизация» ранее, он не преобразовал функцию в функцию стрелки.

«Выделив логику преобразования в отдельные функции, мы улучшили соответствие кода принципу единой ответственности (часть SOLID), поскольку теперь у каждой функции есть четкая, целенаправленная цель».

function tempConvert(temp, scale) {
  const isValidScale = scale === "C" || scale === "F";
  if (!isValidScale) {
    throw new Error("Invalid scale: must be 'C' or 'F'.");
  }

  const result = scale === "C" ? celsiusToFahrenheit(temp) : fahrenheitToCelsius(temp);
  const resultUnit = scale === "C" ? "F" : "C";
  return `${result.toFixed(1)}°${resultUnit}`;
}

function celsiusToFahrenheit(temp) {
  const conversionFactor = 9 / 5;
  return (temp * conversionFactor) + 32;
}

function fahrenheitToCelsius(temp) {
  const conversionFactor = 5 / 9;
  return (temp - 32) * conversionFactor;
}

Обнаружение и исправление ошибок

Иногда мы не замечаем уязвимостей или потенциальных проблем, которые может создать наш код. Получение GPT-4 для просмотра и устранения проблем с кодом может сэкономить вам больше, чем просто время.

Быстрый: Review this code for errors and refactor to fix any issues...

Входная (дефектная) функция:

function updateTotalPrice(items, discountPercentage) {
  let totalPrice = 0;

  for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    const item = items[i];
    totalPrice += item.price * item.quantity;
  }

  // Potential error: discountPercentage is not validated or checked for boundary conditions
  const discount = totalPrice * (discountPercentage / 100);
  totalPrice -= discount;

  return totalPrice;
}

Выход:

function updateTotalPrice(items, discountPercentage) {
  // Fix 1: Validate input parameters
  if (!Array.isArray(items) || typeof discountPercentage !== 'number') {
    throw new Error('Invalid input parameters');
  }

  // Fix 2: Check for boundary conditions of discountPercentage
  if (discountPercentage < 0 || discountPercentage > 100) {
    throw new Error('Invalid discount percentage value. It should be between 0 and 100');
  }

  let totalPrice = 0;

  for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    const item = items[i];
    
    // Fix 3: Validate item properties and types
    if (!item.hasOwnProperty('price') || !item.hasOwnProperty('quantity') || 
        typeof item.price !== 'number' || typeof item.quantity !== 'number') {
      throw new Error('Invalid item properties');
    }

    totalPrice += item.price * item.quantity;
  }

  const discount = totalPrice * (discountPercentage / 100);
  totalPrice -= discount;

  return totalPrice;
}

Изменения, внесенные GPT-4:

1. Добавлена ​​проверка входного параметра, чтобы убедиться, что элементы являются массивом, а DiscountPercentage — числом.
2. Проверены граничные условия для DiscountPercentage, чтобы убедиться, что он находится в диапазоне от 0 до 100.
3. Добавлена ​​проверка свойств предметов и их типов, чтобы убедиться, что цена и количество являются числами.

Создать шаблонный код (*мой любимый)

Начало новых проектов может быть болезненным. GPT-4 не знает вашей бизнес-логики, но с его помощью можно запустить скучный шаблонный код в первый же день. Технически это не рефакторинг, но он потрясающий и может быть частью процесса в жизненном цикле программирования.

Быстрый: Write me a boilerplate Node.js function that will take a variable of type User, validate that the user has the right permissions, fetch an array of item type Posts from a postgres database and return them. Leave comments for business logic.

Транспиляция кода

Есть много причин, по которым вам может понадобиться преобразовать код с одного языка на другой. Вы нашли репозиторий с кодом для одного языка, который вам нужен на другом, вы перемещаете базы кода, или, может быть, ваш начальник прочитал статью о последнем фреймворке внешнего интерфейса, и теперь вы переходите на {разделяющую новую библиотеку}.

В любом случае GPT-4 может оказать помощь простой подсказкой.

Быстрый: Rewrite the following code in Rust: ...

Добавляйте комментарии к коду

Если ваш код говорит сам за себя, но требует комментариев, это может значительно сэкономить время.

Быстрый: Add comments to the following code ...

Советы по улучшению рефакторинга

Как и многие другие вещи в жизни, с GPT-4 вы получаете то, что вкладываете. В этом случае предоставление большего количества контекста, инструкций и рекомендаций обычно дает лучшие результаты.

Вот краткий список советов и приемов по улучшению рефакторинга кода:

• Разделите подсказки: попробуйте разбить подсказки и желаемый результат на несколько шагов. Было показано, что сохранение подсказок с одним результатом дает лучшие результаты, чем комбинированные подсказки. Например, запросите обзор, а затем запросите рефакторинг на основе ответа на обзор. Со временем это может стать менее важным, поскольку LLM увеличат свой лимит токенов.
• Приведите примеры: предоставьте ожидаемые входные данные, данные и выходные данные для повышения качества точности.
• Будьте конкретны: не бойтесь точно перечислить, что вы хотите, что вы знаете, что необходимо и что не следует включать.
• Попросите его подумать: было показано , что метод, называемый рефлексией , повышает точность GPT4. В основном спросите его: «Почему вы были неправы?» или заставить его задуматься и пересмотреть свой собственный ответ.

Ограничения

Эта статья посвящена искусственному интеллекту, однако эти модели не идеальны и не могут (пока) точно воспроизвести бизнес-логику, среди прочего. Вот список того, на что следует обратить внимание и чего следует избегать при использовании GPT-4 для проверки или рефакторинга кода:

• Это может быть (уверенно) неправильно: GPT4 обучен звучать убедительно, но это не значит, что он всегда прав. В другой отличной статье о рефакторинге Golang с помощью ChatGPT сообщается : «Он избавился от проверок типов с уверенным объяснением, что утверждение типа не-int для типа int вернет нулевое значение для типа int, но это неверно и будет паника» .
• Предварительная экономия времени может оказаться бесполезной в долгосрочной перспективе: конечно, GPT4 может генерировать вам 50 строк кода в минуту, но в конечном итоге вам может потребоваться 45 минут на отладку и настройку, если он не подходит для вашей кодовой базы. Вы бы лучше сами написали.
• Это может быть устаревшим: мир технологий движется быстро. «GPT-4 обычно не знает о событиях, которые произошли после того, как подавляющее большинство его данных отключилось (сентябрь 2021 года) » . Вы можете столкнуться с проблемами с любой недавно обновленной библиотекой, платформой или технологией.

Заключение

Программирование на базе искусственного интеллекта — это всего лишь новинка, но она никуда не денется. При правильном использовании это может сэкономить время и помочь нам писать лучший код. Надеюсь, вам понравилась эта статья, и вы усвоили некоторые новые навыки, которые помогут вам повысить производительность программирования или обработку ошибок.

Оригинальный источник статьи: https://www.sitepoint.com/

#gpt4 #chatgpt #ai #openai 

使用 GPT-4 审查和重构代码

是时候通过 AI 驱动的代码改进来增强您的编码过程了。OpenAI 的 GPT 模型系列为开发人员提供了大量改进、审查、修复甚至外包代码编写的机会。了解如何在开发过程中使用这些大型语言模型将很快成为开发人员工具包中必不可少的工具。

有没有想过人工智能如何改变你的编码过程？在本指南中，我们将演示使用 ChatGPT 或 GPT-4 审查和重构代码的技术，并讨论一些限制并提供在编程工作流程中使用这些 LLM 的便利资源。

我们将从我们可以审查和重构的方式开始，对于每一种方式，您可能想要尝试不同的提示和提供的技术来释放 AI 驱动的代码改进的全部潜力。

注意：我将在内容中使用术语 GPT4，因为这是提示包含示例的当前模型。ChatGPT (GPT3.5) 的工作方式类似，可以互换使用。

使用 GPT-4 和 ChatGPT 重构代码

重构代码之所以至关重要，有几个原因：它增强了可读性和可维护性，使开发人员更容易理解和修改代码。它还有助于防止潜在的错误并确保您的代码符合既定的最佳实践。最终，重构可以带来更高效、可靠和健壮的软件。

GPT-4 可以为这一过程做出重大贡献。通过使用 GPT-4 审查和评估您的代码，您可以快速确定需要改进的地方并创建更简洁、更高效的代码。利用 GPT-4 的功能可以节省时间并减少流程中的人为错误，从而更加一致地遵守编码标准。

旧代码现代化

您可以通过向 GPT-4 提供旧功能并要求其重构为现代编码实践来快速实现代码现代化。

迅速的：Refactor the following code to modern es6 programming standards

前：

function tempConvert(temp, scale) { // Vague function name
  var result = 0; // 'var' is so es2015
  if (scale == "C") { // Is this the correct way to compare strings?
    result = (temp - 32) * (5 / 9); // Magic numbers
  } else {
    result = (temp * (9 / 5)) + 32;
  }
  return result.toFixed(1) + "°" + (scale == "C" ? "F" : "C"); // This line feels a bit cluttered...
}

后：

/**
 * Converts a temperature between Celsius and Fahrenheit.
 * @param {number} temp - The temperature value to convert.
 * @param {string} scale - The temperature scale ('C' or 'F') to convert from.
 * @return {string} The converted temperature value, formatted with one decimal place and the appropriate unit.
 */
const tempConvert = (temp, scale) => {
  const isValidScale = scale === "C" || scale === "F";
  if (!isValidScale) {
    throw new Error("Invalid scale: must be 'C' or 'F'.");
  }

  const conversionFactor = 5 / 9;
  const result = scale === "C"
    ? (temp - 32) * conversionFactor
    : (temp * conversionFactor) + 32;

  const resultUnit = scale === "C" ? "F" : "C";
  return `${result.toFixed(1)}°${resultUnit}`;
}

在这次重构的版本中，GPT4 很快做出了以下改进：

1. 添加了 JSDoc 注释
2. 将函数转换tempConvert为箭头函数。
3. 替换var为const不可变变量。
4. 使用严格的相等性检查 ( ===) 进行字符串比较。
5. 引入了一个常量来消除幻数。
6. 使用模板文字简化了返回语句。

添加编码最佳实践或原则

您的组织或代码库可能使用您希望保留的某些编码实践和风格。对于这种情况，请向 GPT4 提供有关您希望其关注的特定编码实践或风格的说明。

迅速的： Review the following code and refactor it to make it more DRY and adopt the SOLID programming principles.

请注意，对于相同的输入，它采用了单一职责的 SOLID 编程原则，并将函数拆分为 3 个。与前面的“现代化”步骤不同，它没有将函数转换为箭头函数。

“通过将转换逻辑提取到单独的函数中，我们改进了代码对单一职责原则（SOLID 的一部分）的遵守，因为每个函数现在都有一个明确、集中的目的。”

function tempConvert(temp, scale) {
  const isValidScale = scale === "C" || scale === "F";
  if (!isValidScale) {
    throw new Error("Invalid scale: must be 'C' or 'F'.");
  }

  const result = scale === "C" ? celsiusToFahrenheit(temp) : fahrenheitToCelsius(temp);
  const resultUnit = scale === "C" ? "F" : "C";
  return `${result.toFixed(1)}°${resultUnit}`;
}

function celsiusToFahrenheit(temp) {
  const conversionFactor = 9 / 5;
  return (temp * conversionFactor) + 32;
}

function fahrenheitToCelsius(temp) {
  const conversionFactor = 5 / 9;
  return (temp - 32) * conversionFactor;
}

检测和修复错误

有时我们对我们的代码可能造成的漏洞或潜在问题视而不见。让 GPT-4 审查和解决代码问题可以为您节省的不仅仅是时间。

迅速的： Review this code for errors and refactor to fix any issues...

输入（有缺陷的）功能：

function updateTotalPrice(items, discountPercentage) {
  let totalPrice = 0;

  for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    const item = items[i];
    totalPrice += item.price * item.quantity;
  }

  // Potential error: discountPercentage is not validated or checked for boundary conditions
  const discount = totalPrice * (discountPercentage / 100);
  totalPrice -= discount;

  return totalPrice;
}

输出：

function updateTotalPrice(items, discountPercentage) {
  // Fix 1: Validate input parameters
  if (!Array.isArray(items) || typeof discountPercentage !== 'number') {
    throw new Error('Invalid input parameters');
  }

  // Fix 2: Check for boundary conditions of discountPercentage
  if (discountPercentage < 0 || discountPercentage > 100) {
    throw new Error('Invalid discount percentage value. It should be between 0 and 100');
  }

  let totalPrice = 0;

  for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    const item = items[i];
    
    // Fix 3: Validate item properties and types
    if (!item.hasOwnProperty('price') || !item.hasOwnProperty('quantity') || 
        typeof item.price !== 'number' || typeof item.quantity !== 'number') {
      throw new Error('Invalid item properties');
    }

    totalPrice += item.price * item.quantity;
  }

  const discount = totalPrice * (discountPercentage / 100);
  totalPrice -= discount;

  return totalPrice;
}

GPT-4 所做的更改：

1. 添加了输入参数验证以确保 items 是一个数组并且 discountPercentage 是一个数字。
2. 检查 discountPercentage 的边界条件以确保它在 0-100 范围内。
3. 添加了对项目属性及其类型的验证，以确保价格和数量是数字。

创建样板代码（*我的最爱）

开始新项目可能会很痛苦。GPT-4 不知道您的业务逻辑，但它可用于在第一天启动无聊的样板代码。这不是技术上的重构，但它很了不起，并且可以成为编程生命周期中流程的一部分。

迅速的： Write me a boilerplate Node.js function that will take a variable of type User, validate that the user has the right permissions, fetch an array of item type Posts from a postgres database and return them. Leave comments for business logic.

转译代码

您可能需要将代码从一种语言转换为另一种语言的原因有很多。您找到了一个存储库，其中包含您需要的另一种语言的代码，您正在移动代码库，或者您的老板可能阅读了一篇关于最新前端框架的文章，现在您正在转向{分裂的新库}。

在任何情况下，GPT-4 都可以通过简单的提示提供帮助。

迅速的： Rewrite the following code in Rust: ...

给代码添加注释

如果您的代码不言自明但需要注释，这可以节省大量时间。

迅速的： Add comments to the following code ...

更好重构的技巧

就像生活中的许多事情一样，使用 GPT-4，你会得到你投入的东西。在这种情况下，提供更多的背景、说明和指导通常会产生更好的结果。

以下是改进代码重构的技巧和技巧的简短列表：

• 拆分您的提示：尝试在多个步骤中分解您的提示和期望的结果。保持提示以获得单一结果已证明比组合提示产生更好的结果。例如，要求审查，然后根据审查响应要求重构。随着 LLM 增加其令牌限制，这可能会随着时间的推移变得不那么重要。
• 举例：提供预期的输入、数据和输出以提高准确性质量。
• 要具体：不要害怕准确地列出你想要什么、你知道什么、需要什么以及不包括什么。
• 要求它反映：一种称为反射的技术已被证明可以提高 GPT4 的准确性。基本上问它“你为什么错了？” 或者让它反思和审查自己的回应。

限制

这篇文章非常支持 AI，但是这些模型并不完美，并且不能（还）准确地复制业务逻辑等。以下是使用 GPT-4 审查或重构代码时需要注意和避免的事项列表：

• 它可能（自信地）错了： GPT4 经过训练听起来很有说服力，但这并不意味着它总是正确的。另一篇关于使用 ChatGPT 重构 Golang 的精彩文章报告说“它摆脱了类型检查，并自信地解释说将非 int 值类型断言为 int 类型将返回 int 类型的零值，但这是不正确的，并且会恐慌'。
• 从长远来看，预先节省时间可能不值得：当然，GPT4 可以在一分钟内为您生成 50 行代码，但如果它不适合您的代码库，最终可能需要 45 分钟来调试和调整它。你最好自己写。
• 它可能已经过时：技术世界发展迅速。“GPT-4 通常缺乏对绝大多数数据中断后发生的事件的了解（2021 年 9 月） ”。您可能会遇到任何新更新的库、框架或技术的问题。

结论

人工智能驱动的编程只是一个新事物，但它会一直存在。如果使用得当，它可以节省时间并帮助我们编写更好的代码。我希望您喜欢这篇文章并掌握了一些新技能来提高您的编程效率或错误处理能力。

文章原文出处：https: //www.sitepoint.com/

#gpt4 #chatgpt #ai #openai 

Review and Refactor Code with GPT-4

It’s time to enhance your coding process with AI-driven code improvement. The GPT family of models from OpenAI offers developers a wealth of opportunities to improve, review, fix, and even outsource code writing. Knowing how to use these large language models during the development process will soon become an essential tool in the developer toolkit.

Ever wondered how AI could transform your coding process? In this guide, we’ll demonstrate techniques for using ChatGPT or GPT-4 to review and refactor code, as well as discuss some limitations and provide handy resources for using these LLMs in your programming workflow.

We’ll start with ways we can review and refactor, and for each of these, you may want to experiment with different prompts and the provided techniques to unlock the full potential of AI-driven code improvement.

Note: I will use the term GPT4 during the content as this is the current model prompted for the containted examples. ChatGPT (GPT3.5) works in a similar way and can be used interchangeably.

Refactoring Code with GPT-4 and ChatGPT

Refactoring code is crucial for several reasons: it enhances readability and maintainability, making it easier for developers to understand and modify the code. It also helps prevent potential bugs and ensures that your code adheres to established best practices. Ultimately, refactoring can lead to more efficient, reliable, and robust software.

GPT-4 can significantly contribute to this process. By using GPT-4 to review and assess your code, you can quickly identify areas for improvement and create cleaner, more efficient code. Leveraging GPT-4’s capabilities can save time and reduce human errors in the process, resulting in more consistent adherence to coding standards.

Modernizing Old Code

You can quickly modernize your code by providing your old function to GPT-4 and ask it to refactor it to modern coding practices.

Prompt: Refactor the following code to modern es6 programming standards

Before:

function tempConvert(temp, scale) { // Vague function name
  var result = 0; // 'var' is so es2015
  if (scale == "C") { // Is this the correct way to compare strings?
    result = (temp - 32) * (5 / 9); // Magic numbers
  } else {
    result = (temp * (9 / 5)) + 32;
  }
  return result.toFixed(1) + "°" + (scale == "C" ? "F" : "C"); // This line feels a bit cluttered...
}

After:

/**
 * Converts a temperature between Celsius and Fahrenheit.
 * @param {number} temp - The temperature value to convert.
 * @param {string} scale - The temperature scale ('C' or 'F') to convert from.
 * @return {string} The converted temperature value, formatted with one decimal place and the appropriate unit.
 */
const tempConvert = (temp, scale) => {
  const isValidScale = scale === "C" || scale === "F";
  if (!isValidScale) {
    throw new Error("Invalid scale: must be 'C' or 'F'.");
  }

  const conversionFactor = 5 / 9;
  const result = scale === "C"
    ? (temp - 32) * conversionFactor
    : (temp * conversionFactor) + 32;

  const resultUnit = scale === "C" ? "F" : "C";
  return `${result.toFixed(1)}°${resultUnit}`;
}

In this refactored version, GPT4 quickly made the following improvements:

1. Added JSDoc comments
2. Converted the tempConvert function to an arrow function.
3. Replaced var with const for immutable variables.
4. Used strict equality checks (===) for string comparisons.
5. Introduced a constant to eliminate magic numbers.
6. Simplified the return statement with template literals.

Adding Coding Best Practices or Principles

Your organisation or code base might use certain coding practices and styles that you want to keep. For situations like this, provide instructions to GPT4 on what particular coding practice, or style you’d like it to focus on.

Prompt: Review the following code and refactor it to make it more DRY and adopt the SOLID programming principles.

Note with the same input it has adopted the SOLID programming principle of Single Responsibility and split the function into 3. Unlike the ‘Modernize’ step earlier, it did not convert the function to an arrow function.

“By extracting the conversion logic into separate functions, we’ve improved the code’s adherence to the Single Responsibility Principle (part of SOLID), as each function now has a clear, focused purpose.”

function tempConvert(temp, scale) {
  const isValidScale = scale === "C" || scale === "F";
  if (!isValidScale) {
    throw new Error("Invalid scale: must be 'C' or 'F'.");
  }

  const result = scale === "C" ? celsiusToFahrenheit(temp) : fahrenheitToCelsius(temp);
  const resultUnit = scale === "C" ? "F" : "C";
  return `${result.toFixed(1)}°${resultUnit}`;
}

function celsiusToFahrenheit(temp) {
  const conversionFactor = 9 / 5;
  return (temp * conversionFactor) + 32;
}

function fahrenheitToCelsius(temp) {
  const conversionFactor = 5 / 9;
  return (temp - 32) * conversionFactor;
}

Detecting and Fixing Errors

Sometimes we are blind to the vulnerabilities or potential issues our code can create. Getting GPT-4 to review and address code issues can save you more than just time.

Prompt: Review this code for errors and refactor to fix any issues...

Input (Flawed) Function:

function updateTotalPrice(items, discountPercentage) {
  let totalPrice = 0;

  for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    const item = items[i];
    totalPrice += item.price * item.quantity;
  }

  // Potential error: discountPercentage is not validated or checked for boundary conditions
  const discount = totalPrice * (discountPercentage / 100);
  totalPrice -= discount;

  return totalPrice;
}

Output:

function updateTotalPrice(items, discountPercentage) {
  // Fix 1: Validate input parameters
  if (!Array.isArray(items) || typeof discountPercentage !== 'number') {
    throw new Error('Invalid input parameters');
  }

  // Fix 2: Check for boundary conditions of discountPercentage
  if (discountPercentage < 0 || discountPercentage > 100) {
    throw new Error('Invalid discount percentage value. It should be between 0 and 100');
  }

  let totalPrice = 0;

  for (let i = 0; i < items.length; i++) {
    const item = items[i];
    
    // Fix 3: Validate item properties and types
    if (!item.hasOwnProperty('price') || !item.hasOwnProperty('quantity') || 
        typeof item.price !== 'number' || typeof item.quantity !== 'number') {
      throw new Error('Invalid item properties');
    }

    totalPrice += item.price * item.quantity;
  }

  const discount = totalPrice * (discountPercentage / 100);
  totalPrice -= discount;

  return totalPrice;
}

Changes that GPT-4 made:

1. Added input parameter validation to ensure items is an array and discountPercentage is a number.
2. Checked boundary conditions for discountPercentage to ensure it’s within the 0-100 range.
3. Added validation for item properties and their types to ensure price and quantity are numbers.

Create Boilerplate Code (*my favourite)

Starting new projects can be a painful. GPT-4 doesn’t know your business logic but it can be used to kick off the boring boilerplate code on day 1. This isn’t technically refactoring but it’s amazing and can be part of an process in the programming lifecycle.

Prompt: Write me a boilerplate Node.js function that will take a variable of type User, validate that the user has the right permissions, fetch an array of item type Posts from a postgres database and return them. Leave comments for business logic.

Transpiling Code

There are many reasons you may need to convert code from one language to another. You’ve found a repo with code for one language that you need in another, you’re moving code bases, or maybe your boss read an article on the latest front end framework and now you’re moving to {divisive new library}.

In any case, GPT-4 can provide assistance with a simple prompt.

Prompt: Rewrite the following code in Rust: ...

Add comments to code

If your code is self-explanatory but requires commenting, this can be a huge time-saver.

Prompt: Add comments to the following code ...

Tips for Better Refactoring

Like many things in life, with GPT-4, you get out what you put in. In this case, providing more context, instructions, and guidance will usually produce better results.

Here’s a short list of tips and techniques to improve your code refactoring:

• Split your prompts: Try breaking your prompts and desired outcome across multiple steps. Keeping prompts to have a single outcome has shown to produce better results than combined prompts. For example, ask for a review, then ask for a refactor based on the review response. This may become less important in time as LLMs increase their token limit.
• Give Examples: Provide expected inputs, data and outputs to improve accuracy quality.
• Be Specific: Don’t be afraid to list exactly what you want, what you know, what is needed, and what not to include.
• Ask it to Reflect: A technique called reflexion has been shown to increase GPT4’s accuracy. Basically ask it ‘Why were you wrong?’ or get it to reflect and review its own response.

Limitations

This article is very pro-AI, however these models are not perfect and cannot (yet) accurately replicate business logic, among other things. Here’s a list of things to look out for and avoid when using GPT-4 to review or refactor your code:

• It can be (confidently) wrong: GPT4 is trained to sound convincing but that doesn’t mean its always right. Another great article on refactoring Golang with ChatGPT reported ‘It got rid of the type checks with the confident explanation that type-asserting a non-int value to an int type will return the zero value for the int type, but this is not correct and will panic‘.
• Saving time upfront may not be worth it in the long run: Sure, GPT4 can generate you 50 lines of code in a minute but it may end up taking you 45 minutes to debug and tweak it if it is not fit for your codebase. You would have been better off writing it yourself.
• It can be out of date: The technology world moves fast. “GPT-4 generally lacks knowledge of events that have occurred after the vast majority of its data cuts off (September 2021)“. You may encounter issues with any newly updated library, framework, or technology.

Conclusion

AI-powered programming is only new but it is here to stay. When used correctly it can save time and help us write better code. I hope you’ve enjoyed this article and have taken away some new skills to boost your programming productivity or error handling.

Original article source at: https://www.sitepoint.com/

#gpt4 #chatgpt #ai #openai 

Применение ChatGPT в разных отраслях

В этом руководстве по ChatGPT мы узнаем о приложениях ChatGPT в разных отраслях. ChatGPT от OpenAI — это большая языковая модель, способная создавать письма, похожие на человеческие. Он был обучен на огромном наборе данных интернет-текста и способен выполнять широкий спектр задач обработки естественного языка, таких как языковой перевод, суммирование текста, генерация текста и диалоговые системы.

Этот пост в блоге направлен на подробное изучение возможностей ChatGPT. Мы рассмотрим, как работает модель, на каких обучающих данных она построена и какие у нее ограничения. Мы также рассмотрим различные приложения ChatGPT, в том числе примеры модели в действии. 

В этом сообщении в блоге будет представлен всесторонний обзор ChatGPT и его возможностей, а также подробно рассмотрено, как он может решать реальные проблемы.

Понимание ChatGPT

ChatGPT — это тип языковой модели, известный как модель преобразователя. Он работает, беря фрагмент текста, например предложение или подсказку, и генерируя ответ. Модель обучена предсказывать следующее слово в предложении, учитывая контекст предшествующих слов.

ChatGPT создан на основе GPT-3.5, языковой модели, обученной для создания текста. ChatGPT был оптимизирован для диалога с использованием Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) — метода, который использует человеческие демонстрации, чтобы направить модель к желаемому поведению. (Источник: OpenAI.com )

Обучающие данные, используемые для создания ChatGPT, представляют собой массивный набор данных интернет-текста, известный как набор данных WebText. Этот набор данных включает в себя широкий спектр типов и стилей текста, таких как статьи, форумы и сообщения в социальных сетях. Обучаясь на таком разнообразном наборе данных, ChatGPT может генерировать текст, похожий на то, как пишут люди.

Применение ChatGPT в разных отраслях

В этом разделе мы рассмотрим, как можно применить ChatGPT, чтобы помочь предприятиям использовать возможности искусственного интеллекта и обработки естественного языка . 

1)Автоматизированное обслуживание клиентов

ChatGPT может автоматизировать повторяющиеся операции, такие как предоставление информации о продукте и ответов на часто задаваемые вопросы. Компании могли бы тратить меньше времени и денег, поручая определенные действия ИИ, а не людям. Кроме того, ChatGPT превосходит другие доступные в настоящее время системы искусственного интеллекта в своем понимании сложных вопросов, что делает его лучшим вариантом для решения более сложных проблем потребителей.

2) Анализ настроений

Чтобы узнать больше о том, что клиенты думают о продукте или услуге, используйте ChatGPT. Компании могут использовать эти данные для улучшения своих предложений и гарантии того, что они удовлетворяют потребности клиентов. ChatGPT также является хорошим вариантом для этой должности из-за его функций обработки естественного языка (NLP), которые позволяют ему определять, что клиенты думают о продукте.

3)Автоматизированная генерация лидов

Взаимодействуя с потенциальными клиентами и узнавая их потребности, ChatGPT может создавать потенциальных клиентов. Вы можете использовать эти данные для настройки маркетинговых кампаний на основе интересов и предпочтений каждого клиента. 

4)Автоматизированная поддержка продаж

Персональные рекомендации могут быть сделаны с помощью ChatGPT в зависимости от потребительских предпочтений. Если бы клиентам были предоставлены правильные варианты, предприятия могли бы заключать больше сделок. ChatGPT отлично справляется с такими задачами, потому что понимает сложные запросы намного лучше, чем другие системы искусственного интеллекта, используемые в настоящее время.

5) Чат-боты и диалоговый ИИ

Возможности ChatGPT в понимании и генерации естественного языка делают его хорошо подходящим для чат-ботов и приложений для разговорного ИИ . Путем точной настройки модели на наборе данных разговорного текста он может научиться понимать и реагировать на вводимые пользователем данные, как человек.

6) Решить проблему неструктурированных данных

В разгар цифровой революции неструктурированные данные доставляют неудобства. Ими сложно управлять, организовывать и сортировать, что является проблемой. Поскольку ChatGPT может преобразовывать неструктурированные данные в структурированные, он полезен.

7) Использование ChatGPT для языкового перевода

Одним из самых многообещающих применений ChatGPT является языковой перевод. Модель способна понимать и генерировать текст на нескольких языках, что делает ее мощным инструментом для машинного перевода. Путем точной настройки модели на большом наборе данных двуязычного текста она может научиться переводить текст с одного языка на другой с высокой степенью точности. Это может быть применено к целому ряду задач, включая перевод документов, перевод чат-ботов и перевод веб-сайтов.

8)Обобщение и анализ текста

ChatGPT можно использовать для суммирования текста, что позволяет извлечь наиболее важную информацию из большого текста. Это может быть полезно для различных приложений, таких как обобщение новостей, обобщение обзоров продуктов и обобщение научных статей. Кроме того, его можно использовать для анализа текста, такого как анализ настроений, моделирование тем и распознавание именованных сущностей. 

9) Отладка кода с помощью ChatGPT

ChatGPT может помочь в выявлении и устранении ошибок в коде, предоставляя объяснения, предложения и примеры. 

10) SQL-запросы

Из текста ChatGPT может создавать SQL-запросы . Еще один инструмент для упрощения вашей жизни. Инструментарий каждого специалиста по данным должен включать SQL. Конечно, мастерство необходимо, но хорошее владение SQL может помочь вам во всех аспектах вашей профессиональной жизни.

11) ChatGPT для создания персонализированного контента

Кроме того, ChatGPT можно использовать для передачи материалов конкретным лицам. Обучив модель на наборе пользовательских данных, компании могут использовать ее для создания специализированного контента, такого как электронные письма, публикации в социальных сетях и предложения продуктов.

Ниже приводится точный обзор Mckinsey о текущих приложениях инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, в различных областях;

• Маркетинг и продажи: создание персонализированного маркетинга, социальных сетей и технического контента для продаж (включая текст, изображения и видео); создание помощников, ориентированных на конкретные предприятия, такие как розничная торговля
• Операции : создание списков задач для эффективного выполнения заданной деятельности.
• ИТ/инженерия : написание, документирование и проверка кода.
• Риск и юридические вопросы : ответы на сложные вопросы, извлечение огромного количества юридической документации, а также составление и проверка годовых отчетов.
• Тема исследований и разработок : Ускорение открытия лекарств за счет лучшего понимания болезней и открытия химических структур. ( Источник: Маккинси )

Это лишь некоторые из множества приложений ChatGPT. По мере развития и совершенствования технологий мы ожидаем увидеть больше способов их использования для улучшения бизнеса и ускорения операций. ChatGPT, несомненно, стоит попробовать, если вы ищете мощное решение для создания контента, улучшения обслуживания клиентов или анализа данных.

Оригинальный источник статьи: https://www.mygreatlearning.com

#chatgpt #openai 

6 cách SEO Pro đang sử dụng ChatGPT để nâng cao chiến lược SEO của bạn

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu 6 cách SEO Pro đang sử dụng ChatGPT để nâng cao chiến lược SEO của bạn. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) là một khía cạnh quan trọng của tiếp thị kỹ thuật số và việc sử dụng các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm cải thiện nỗ lực SEO của họ. ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI phát triển, có thể được các nhà tiếp thị tìm kiếm tận dụng theo nhiều cách khác nhau để nâng cao chiến lược SEO của họ.

6 cách Các nhà tiếp thị tìm kiếm có thể tận dụng ChatGPT- AI cho SEO ngay hôm nay

Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) là một khía cạnh quan trọng của tiếp thị kỹ thuật số và việc sử dụng các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) như ChatGPT có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm cải thiện nỗ lực SEO của họ. ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ lớn do OpenAI phát triển, có thể được các nhà tiếp thị tìm kiếm tận dụng theo nhiều cách khác nhau để nâng cao chiến lược SEO của họ.

Tạo nội dung: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo nội dung chất lượng cao, độc đáo và có liên quan cho một trang web hoặc blog. Bằng cách cung cấp cho ChatGPT một chủ đề hoặc từ khóa, ChatGPT có thể tạo một bài báo hoặc bài đăng trên blog được tối ưu hóa cho SEO. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể trong việc tạo và tối ưu hóa nội dung.

ChatGPT có thể là một công cụ có giá trị cho các nhà tiếp thị tìm kiếm trong quá trình tạo nội dung cho trang web hoặc blog của họ. Nó có thể giúp tạo nội dung chất lượng cao, độc đáo và có liên quan được tối ưu hóa cho SEO. Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể hỗ trợ tạo nội dung:

• Tạo bài viết hoặc bài đăng trên blog: ChatGPT có thể tạo một bài báo hoặc bài đăng trên blog hoàn chỉnh về một chủ đề hoặc từ khóa nhất định, điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tạo và tối ưu hóa nội dung.
   
• Mô tả sản phẩm: ChatGPT có thể được sử dụng để viết mô tả sản phẩm cho các trang web thương mại điện tử được tối ưu hóa cho SEO. Nó có thể tạo các mô tả độc đáo và có liên quan, đồng thời bao gồm các từ khóa có liên quan.
   
• Tạo mô tả Meta: ChatGPT có thể giúp tạo mô tả meta được tối ưu hóa cho các trang của trang. Mô tả meta là bản tóm tắt ngắn nội dung trên trang web và điều quan trọng là phải được tối ưu hóa khi đoạn trích xuất hiện trong SERP.
   
• Tạo câu hỏi thường gặp: ChatGPT có thể tạo câu hỏi thường gặp (FAQ) cho trang web được tối ưu hóa cho SEO. Nó có thể tạo ra một danh sách các câu hỏi và câu trả lời có liên quan đến một chủ đề hoặc ngành nhất định.
   
• Tối ưu hóa nội dung: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa nội dung hiện có trên trang web. Nó có thể xác định các khu vực mà nội dung có thể được cải thiện để thân thiện với SEO hơn.
   
• Tạo tiêu đề: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo tiêu đề cho các bài báo hoặc bài đăng trên blog được tối ưu hóa cho SEO. Nó có thể tạo các tiêu đề độc đáo và có liên quan, đồng thời bao gồm các từ khóa có liên quan.

Đăng ký các khóa học tiếp thị kỹ thuật số để có được kiến ​​thức và kỹ năng cần thiết để phát triển và thực hiện các chiến lược tiếp thị hiệu quả trong thời đại kỹ thuật số.

Nghiên cứu từ khóa: ChatGPT có thể hỗ trợ các nhà tiếp thị tìm kiếm xác định các từ khóa và cụm từ có liên quan cho các chiến dịch SEO của họ. Bằng cách cung cấp cho ChatGPT một chủ đề hoặc ngành, ChatGPT có thể tạo danh sách các từ khóa và cụm từ có liên quan đến chủ đề và có lượng tìm kiếm cao. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm xác định các từ khóa tốt nhất để nhắm mục tiêu trong các nỗ lực SEO của họ và cải thiện cơ hội xếp hạng nội dung của họ tốt trong các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs).

ChatGPT có thể hỗ trợ các nhà tiếp thị tìm kiếm xác định các từ khóa và cụm từ có liên quan cho các chiến dịch SEO của họ. Nghiên cứu từ khóa là một khía cạnh quan trọng của SEO vì nó giúp xác định các thuật ngữ và cụm từ mà khách hàng tiềm năng đang tìm kiếm và tối ưu hóa nội dung phù hợp.

Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể hỗ trợ trong nghiên cứu từ khóa:

• Tạo danh sách các từ khóa có liên quan: ChatGPT có thể tạo danh sách các từ khóa và cụm từ có liên quan cho một chủ đề hoặc ngành nhất định. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm xác định các từ khóa tốt nhất để nhắm mục tiêu trong nỗ lực SEO của họ và cải thiện cơ hội xếp hạng nội dung của họ tốt trong các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs).
• Xác định các từ khóa dài: ChatGPT cũng có thể giúp xác định các từ khóa dài, là các cụm từ dài hơn và cụ thể hơn. Những từ khóa này thường ít cạnh tranh hơn và có thể hướng lưu lượng truy cập được nhắm mục tiêu cao đến một trang web.
• Xác định câu hỏi: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định các câu hỏi mà mọi người đang hỏi về một chủ đề hoặc ngành nhất định. Những câu hỏi này có thể được sử dụng làm từ khóa trong nội dung hoặc trên các trang Câu hỏi thường gặp.
• Xác định từ đồng nghĩa và thuật ngữ liên quan: ChatGPT cũng có thể giúp xác định từ đồng nghĩa và thuật ngữ liên quan cho một từ khóa nhất định. Điều này có thể giúp mở rộng danh sách các từ khóa có thể được nhắm mục tiêu trong các nỗ lực SEO.
• Xác định từ khóa của đối thủ cạnh tranh: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để xác định các từ khóa mà đối thủ cạnh tranh nhắm mục tiêu trong nỗ lực SEO của họ. Thông tin này có thể được sử dụng để tối ưu hóa nội dung và nhắm mục tiêu các từ khóa giống nhau để đạt được lợi thế trong các công cụ tìm kiếm.

Tạo liên kết ngược: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tạo liên kết ngược chất lượng cao cho trang web. Bằng cách cung cấp cho Chat GPT một chủ đề hoặc từ khóa, Chat GPT có thể tạo danh sách các trang web và blog có liên quan đến chủ đề đó và sẵn sàng chấp nhận các bài đăng hoặc liên kết ngược của khách. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm có được các liên kết ngược trang web chất lượng cao, cải thiện khả năng hiển thị và xếp hạng của họ trong SERPs.

Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể hỗ trợ trong việc tạo backlink:

• Tìm các trang web và blog có liên quan: ChatGPT có thể tạo danh sách các trang web và blog có liên quan đến một chủ đề hoặc từ khóa nhất định và sẵn sàng chấp nhận các bài đăng hoặc liên kết ngược của khách. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm có được các liên kết ngược chất lượng cao từ các trang web có thẩm quyền và có liên quan.
• Tạo nội dung cho bài đăng của khách: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tạo nội dung cho bài đăng của khách trên các trang web và blog có liên quan. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm có được các liên kết ngược đồng thời cung cấp nội dung có giá trị và phù hợp cho trang web lưu trữ.
• Xác định các liên kết bị hỏng: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định các liên kết bị hỏng trên một trang web. Các liên kết này có thể được thay thế bằng các liên kết mới, có liên quan, chất lượng cao, cải thiện khả năng hiển thị và xếp hạng của trang web trong SERPs.
• Xác định các cơ hội xây dựng liên kết: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để xác định các cơ hội xây dựng liên kết, chẳng hạn như các thư mục, diễn đàn và các trang web khác nơi có thể có được các liên kết.
• Xác định những người có ảnh hưởng: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định những người có ảnh hưởng trong một ngành hoặc lĩnh vực cụ thể. Những người có ảnh hưởng này có thể được tiếp cận để có các liên kết ngược và cộng tác.
   

Tối ưu hóa các thẻ Meta: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo các thẻ meta được tối ưu hóa cho một trang web. Bằng cách cung cấp cho ChatGPT một chủ đề hoặc từ khóa, ChatGPT có thể tạo các thẻ meta được tối ưu hóa như thẻ tiêu đề, mô tả meta và thẻ tiêu đề có liên quan đến chủ đề và được tối ưu hóa cho SEO. 

Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm cải thiện khả năng hiển thị và xếp hạng trang web của họ trong SERPs.

ChatGPT có thể được sử dụng để tạo các thẻ meta được tối ưu hóa cho trang web. Thẻ meta là các thẻ HTML cung cấp thông tin về một trang web cho các công cụ tìm kiếm và người dùng. 

Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể hỗ trợ trong việc tối ưu hóa thẻ meta:

• Tạo thẻ Tiêu đề: ChatGPT có thể tạo thẻ tiêu đề được tối ưu hóa cho trang web. Thẻ tiêu đề là văn bản xuất hiện trong tab trình duyệt và là tiêu đề có thể nhấp trong SERPs. ChatGPT có thể tạo các thẻ tiêu đề có liên quan đến nội dung trên một trang và bao gồm các từ khóa có liên quan.
• Tạo mô tả Meta: ChatGPT cũng có thể tạo mô tả meta được tối ưu hóa cho trang web. Mô tả meta là bản tóm tắt ngắn nội dung trên một trang web xuất hiện trong SERPs. ChatGPT có thể tạo các mô tả meta có liên quan đến nội dung trên một trang và bao gồm các từ khóa có liên quan.
• Tạo thẻ tiêu đề: ChatGPT cũng có thể tạo thẻ tiêu đề được tối ưu hóa cho trang web. Các thẻ tiêu đề (H1, H2, H3, v.v.) được sử dụng để sắp xếp nội dung trên trang web và giúp các công cụ tìm kiếm hiểu được cấu trúc của nội dung. ChatGPT có thể tạo các thẻ tiêu đề có liên quan đến nội dung trên trang và bao gồm các từ khóa có liên quan.

Kiểm tra trang web : ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tiến hành kiểm tra trang web trên một trang web. Bằng cách cung cấp cho ChatGPT một URL trang web, ChatGPT có thể tạo một báo cáo bao gồm thông tin về các vấn đề kỹ thuật SEO của trang web, các liên kết bị hỏng, thiếu thẻ meta và các vấn đề khác có thể ảnh hưởng đến xếp hạng của nó trong SERPs. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm xác định và khắc phục mọi sự cố có thể ảnh hưởng tiêu cực đến xếp hạng trang web của họ.

Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể hỗ trợ kiểm tra trang web:

• Xác định các vấn đề SEO kỹ thuật: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định các vấn đề SEO kỹ thuật như liên kết bị hỏng, thiếu thẻ meta và các vấn đề khác có thể ảnh hưởng đến xếp hạng của trang web trong SERPs.
• Xác định các liên kết bị hỏng: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để xác định các liên kết bị hỏng trên một trang web. Các liên kết này có thể được thay thế bằng các liên kết mới, có liên quan, chất lượng cao, cải thiện khả năng hiển thị và xếp hạng của trang web trong SERPs.
• Xác định các thẻ meta bị thiếu: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định các thẻ meta bị thiếu trên trang web, chẳng hạn như thẻ tiêu đề, mô tả meta và thẻ tiêu đề quan trọng đối với SEO
• Tạo báo cáo: ChatGPT có thể tạo báo cáo bao gồm tất cả thông tin thu thập được trong quá trình kiểm tra trang web. Các nhà tiếp thị tìm kiếm có thể sử dụng báo cáo này để xác định và khắc phục các sự cố có thể ảnh hưởng tiêu cực đến xếp hạng trang web của họ.
• Xác định các vấn đề tối ưu hóa trên trang: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định các vấn đề tối ưu hóa trên trang, chẳng hạn như nhồi nhét từ khóa, nội dung trùng lặp và các vấn đề khác có thể ảnh hưởng đến xếp hạng của trang web trong SERPs.
   

Nắm vững các công cụ và kỹ thuật tiếp thị kỹ thuật số mới nhất để luôn dẫn đầu đối thủ, đồng thời tiếp cận và thu hút đối tượng mục tiêu trực tuyến một cách hiệu quả

Tối ưu hóa trang web cho tìm kiếm bằng giọng nói: ChatGPT có thể được sử dụng để tối ưu hóa trang web cho tìm kiếm bằng giọng nói vì ngày càng có nhiều người sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói để tìm thông tin trên internet. Việc cung cấp cho ChatGPT chủ đề hoặc từ khóa có thể tạo danh sách từ khóa và cụm từ có liên quan đến chủ đề và được tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói. Điều này có thể giúp các nhà tiếp thị tìm kiếm cải thiện khả năng hiển thị và xếp hạng trang web của họ trong SERPs cho các truy vấn tìm kiếm bằng giọng nói.

Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể hỗ trợ trong việc tối ưu hóa trang web cho tìm kiếm bằng giọng nói:

• Xác định từ khóa cho tìm kiếm bằng giọng nói: ChatGPT có thể được sử dụng để xác định các từ khóa và cụm từ thường được sử dụng trong các truy vấn tìm kiếm bằng giọng nói. Những từ khóa và cụm từ này có thể được sử dụng để tối ưu hóa nội dung trên trang web và cải thiện khả năng hiển thị cũng như xếp hạng của nó trong SERPs khi người dùng sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói.
• Tạo nội dung cho đoạn trích nổi bật: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo nội dung được tối ưu hóa cho đoạn trích nổi bật. Đoạn trích nổi bật là các câu trả lời ngắn xuất hiện ở đầu SERPs để đáp ứng các truy vấn tìm kiếm bằng giọng nói. ChatGPT có thể tạo nội dung ngắn gọn, có liên quan và bao gồm các từ khóa có liên quan.
• Tối ưu hóa cho ngôn ngữ tự nhiên: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa nội dung cho ngôn ngữ tự nhiên. Các truy vấn tìm kiếm bằng giọng nói thường mang tính đối thoại nhiều hơn và ở dạng câu hỏi, vì vậy, điều quan trọng là phải tối ưu hóa nội dung để phù hợp với cách mọi người nói và đặt câu hỏi.
• Tạo trang Câu hỏi thường gặp: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo trang Câu hỏi thường gặp được tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói. Trang này có thể bao gồm danh sách các câu hỏi và câu trả lời mà người dùng thường hỏi khi sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói.
• Tối ưu hóa tìm kiếm địa phương: ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tối ưu hóa trang web cho tìm kiếm địa phương. Điều này có thể bao gồm việc tối ưu hóa thông tin NAP (tên, địa chỉ, số điện thoại) của trang web và đảm bảo thông tin đó được liệt kê trong các thư mục và bản đồ địa phương.

Tóm lại, ChatGPT có thể là một công cụ có giá trị cho các nhà tiếp thị tìm kiếm đang tìm cách cải thiện nỗ lực SEO của họ. Bằng cách tận dụng khả năng tạo nội dung chất lượng cao, độc đáo và có liên quan, xác định các từ khóa có liên quan, tạo liên kết ngược, tối ưu hóa thẻ meta, tiến hành trang web

Nguồn bài viết gốc tại: https://www.mygreatlearning.com

#chatgpt  #openai  #seo 

6 Ways SEO Pro Is using ChatGPT to Enhance Your SEO Strategy

In this article, we will learn 6 ways SEO Pro is using ChatGPT to enhance your SEO strategy. Search Engine Optimization (SEO) is a critical aspect of digital marketing, and the use of Artificial Intelligence (AI) technologies like ChatGPT can help search marketers improve their SEO efforts. ChatGPT, a large language model developed by OpenAI, can be leveraged by search marketers in various ways to enhance their SEO strategies.

6 Ways Search Marketers Can Leverage ChatGPT- AI for SEO Today

Search Engine Optimization (SEO) is a critical aspect of digital marketing, and the use of Artificial Intelligence (AI) technologies like ChatGPT can help search marketers improve their SEO efforts. ChatGPT, a large language model developed by OpenAI, can be leveraged by search marketers in various ways to enhance their SEO strategies.

Content creation: ChatGPT can be used to generate high-quality, unique, and relevant content for a website or blog. By providing ChatGPT with a topic or keyword, it can generate an article or blog post that is optimized for SEO. This can save search marketers significant time and effort in creating and optimizing content.

ChatGPT can be a valuable tool for search marketers in the process of content creation for their website or blog. It can help generate high-quality, unique, and relevant content optimized for SEO. Here are a few ways that ChatGPT can assist in content creation:

• Generating article or blog post: ChatGPT can generate a complete article or blog post on a given topic or keyword, which can save search marketers time and effort in creating and optimizing content.
   
• Product descriptions: ChatGPT can be used to write product descriptions for e-commerce websites optimized for SEO. It can generate descriptions that are unique and relevant and include relevant keywords.
   
• Creating Meta descriptions: ChatGPT can help create optimized meta descriptions for page pages. Meta descriptions are short summaries of the content on a web page, and it is important to be optimized as the snippet appears in the SERP.
   
• Generating FAQs: ChatGPT can generate frequently asked questions (FAQs) for a website optimized for SEO. It can generate a list of questions and answers that are relevant to a given topic or industry.
   
• Content Optimization: ChatGPT can also be used to optimize existing content on a website. It can identify areas where the content can be improved to be more SEO-friendly.
   
• Generating Headlines: ChatGPT can be used to generate headlines for articles or blog posts that are optimized for SEO. It can generate headlines that are unique and relevant and include relevant keywords.

Enroll in digital marketing courses to gain the knowledge and skills needed to develop and implement effective marketing strategies in the digital age.

Keyword research: ChatGPT can assist search marketers in identifying relevant keywords and phrases for their SEO campaigns. By providing ChatGPT with a topic or industry, it can generate a list of keywords and phrases that are relevant to the topic and have a high search volume. This can help search marketers identify the best keywords to target in their SEO efforts and improve the chances of their content ranking well in search engine results pages (SERPs).

ChatGPT can assist search marketers in identifying relevant keywords and phrases for their SEO campaigns. Keyword research is an important aspect of SEO as it helps to identify the terms and phrases that potential customers are searching for and optimize content accordingly.

Here are a few ways that ChatGPT can assist in keyword research:

• Generating a list of relevant keywords: ChatGPT can generate a list of relevant keywords and phrases for a given topic or industry. This can help search marketers to identify the best keywords to target in their SEO efforts and improve the chances of their content ranking well in search engine results pages (SERPs).
• Identifying long-tail keywords: ChatGPT can also help to identify long-tail keywords, which are longer and more specific phrases. These keywords are often less competitive and can drive highly targeted traffic to a website.
• Identifying questions: ChatGPT can be used to identify questions that people are asking about a given topic or industry. These questions can be used as keywords in the content or on FAQ pages.
• Identifying synonyms and related terms: ChatGPT can also help to identify synonyms and related terms for a given keyword. This can help to expand the list of keywords that can be targeted in SEO efforts.
• Identifying competitor’s keywords: ChatGPT can also be used to identify the keywords that competitors target in their SEO efforts. This information can be used to optimize content and target the same keywords to gain an edge in search engines.

Backlink generation: ChatGPT can also be used to generate high-quality backlinks for a website. By providing Chat GPT with a topic or keyword, it can generate a list of websites and blogs that are relevant to the topic and are willing to accept guest posts or backlinks. This can help search marketers acquire high-quality website backlinks, improving their visibility and ranking in SERPs.

Here are a few ways that ChatGPT can assist in backlink generation:

• Finding relevant websites and blogs: ChatGPT can generate a list of websites and blogs relevant to a given topic or keyword and is willing to accept guest posts or backlinks. This can help search marketers acquire high-quality backlinks from authoritative and relevant sites.
• Creating content for guest posts: ChatGPT can also be used to generate content for guest posts on relevant websites and blogs. This can help search marketers to acquire backlinks while also providing valuable and relevant content for the host website.
• Identifying broken links: ChatGPT can be used to identify broken links on a website. These links can be replaced with new, relevant, high-quality links, improving the website’s visibility and ranking in SERPs.
• Identifying opportunities for link-building: ChatGPT can also be used to identify opportunities for link-building, such as directories, forums, and other sites where links can be acquired.
• Identifying influencers: ChatGPT can be used to identify influencers in a particular industry or niche. These influencers can be approached for backlinks and collaborations.
   

Optimizing Meta tags: ChatGPT can be used to generate optimized meta tags for a website. By providing ChatGPT with a topic or keyword, it can generate optimized meta tags such as title tags, meta descriptions, and header tags that are relevant to the topic and optimized for SEO. 

This can help search marketers improve the visibility and ranking of their websites in SERPs.

ChatGPT can be used to generate optimized meta tags for a website. Meta tags are HTML tags that provide information about a web page to search engines and users. 

Here are a few ways that ChatGPT can assist in optimizing meta tags:

• Generating Title tags: ChatGPT can generate optimized title tags for a website. Title tags are the text that appears in the browser tab and as the clickable headline in SERPs. ChatGPT can generate title tags that are relevant to the content on a page and include relevant keywords.
• Generating Meta descriptions: ChatGPT can also generate optimized meta descriptions for a website. Meta descriptions are short summaries of the content on a web page that appear in the SERPs. ChatGPT can generate meta descriptions that are relevant to the content on a page and include relevant keywords.
• Generating Header tags: ChatGPT can also generate optimized header tags for a website. Header tags (H1, H2, H3, etc.) are used to organize content on a web page and help search engines understand the content’s structure. ChatGPT can generate header tags that are relevant to the content on a page and include relevant keywords.

Site Auditing: ChatGPT can also be used to conduct site audits on a website. By providing ChatGPT with a website URL, it can generate a report that includes information on the website’s technical SEO issues, broken links, missing meta tags, and other issues that may be impacting its ranking in SERPs. This can help search marketers identify and fix any issues that may negatively impact their website’s ranking.

Here are a few ways that ChatGPT can assist in site auditing:

• Identifying technical SEO issues: ChatGPT can be used to identify technical SEO issues such as broken links, missing meta tags, and other issues that may be impacting a website’s ranking in SERPs.
• Identifying broken links: ChatGPT can also be used to identify broken links on a website. These links can be replaced with new, relevant, high-quality links, improving the website’s visibility and ranking in SERPs.
• Identifying missing meta tags: ChatGPT can be used to identify missing meta tags on a website, such as title tags, meta descriptions, and header tags that are important for SEO
• Generating a report: ChatGPT can generate a report that includes all the information gathered during the site audit. Search marketers can use this report to identify and fix issues that may negatively impact their website’s ranking.
• Identifying on-page optimization issues: ChatGPT can be used to identify on-page optimization issues such as keyword stuffing, duplicate content, and other issues that may be impacting a website’s ranking in SERPs.
   

Master the latest digital marketing tools and techniques to stay ahead of the competition and effectively reach and engage your target audience online

Optimize the site for voice search: ChatGPT can be used to optimize the website for voice search, as more and more people are using voice search to find information on the internet. Providing ChatGPT with a topic or keyword can generate a list of keywords and phrases that are relevant to the topic and optimized for voice search. This can help search marketers to improve the visibility and ranking of their website in SERPs for voice search queries.

Here are a few ways that ChatGPT can assist in optimizing a website for voice search:

• Identifying keywords for voice search: ChatGPT can be used to identify keywords and phrases that are commonly used in voice search queries. These keywords and phrases can be used to optimize the content on a website and improve its visibility and ranking in SERPs when users use voice search.
• Generating content for featured snippets: ChatGPT can be used to generate content that is optimized for featured snippets. Featured snippets are short answers that appear at the top of SERPs in response to voice search queries. ChatGPT can generate relevant, concise content and includes relevant keywords.
• Optimizing for natural language: ChatGPT can also be used to optimize content for natural language. Voice search queries are often more conversational, and in the form of questions, so it’s important to optimize content to match how people speak and ask questions.
• Creating a FAQ page: ChatGPT can be used to create a FAQ page that is optimized for voice search. This page can include a list of questions and answers that are commonly asked by users when using voice search.
• Optimizing for local search: ChatGPT can also be used to optimize a website for local search. This can include optimizing the website’s NAP (name, address, phone number) information and making sure it is listed in local directories and maps.

In conclusion, ChatGPT can be a valuable tool for search marketers looking to improve their SEO efforts. By leveraging its ability to generate high-quality, unique, and relevant content, identify relevant keywords, generate backlinks, optimize meta tags, conduct site

Original article source at: https://www.mygreatlearning.com

#chatgpt #openai #seo 

Các ứng dụng của ChatGPT trong các ngành

Trong hướng dẫn ChatGPT này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Ứng dụng của ChatGPT trong các ngành. ChatGPT của OpenAI là một mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng tạo ra chữ viết giống như chữ viết của con người. Nó được đào tạo trên một bộ dữ liệu khổng lồ về văn bản internet và có khả năng thực hiện nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, tạo văn bản và hệ thống đối thoại.

Bài đăng trên blog này nhằm mục đích khám phá sâu các khả năng của ChatGPT. Chúng tôi sẽ kiểm tra cách thức hoạt động của mô hình, dữ liệu đào tạo được xây dựng trên đó và những hạn chế của nó. Chúng tôi cũng sẽ xem xét các ứng dụng khác nhau của ChatGPT, bao gồm các ví dụ về mô hình đang hoạt động. 

Bài đăng trên blog này sẽ cung cấp thông tin tổng quan toàn diện về ChatGPT và các khả năng của ChatGPT cũng như xem xét kỹ hơn cách ChatGPT có thể giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Hiểu ChatGPT

ChatGPT là một loại mô hình ngôn ngữ được gọi là mô hình máy biến áp. Nó hoạt động bằng cách lấy một đoạn văn bản, chẳng hạn như một câu hoặc một lời nhắc và tạo phản hồi. Mô hình được đào tạo để dự đoán từ tiếp theo trong một câu, dựa trên ngữ cảnh của các từ đứng trước nó.

ChatGPT được tinh chỉnh từ GPT-3.5, một mô hình ngôn ngữ được đào tạo để tạo văn bản. ChatGPT đã được tối ưu hóa cho cuộc đối thoại bằng cách sử dụng Học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) – một phương pháp sử dụng các minh họa của con người để hướng dẫn mô hình hướng tới hành vi mong muốn. (Nguồn: OpenAI.com )

Dữ liệu đào tạo được sử dụng để tạo ChatGPT là một bộ dữ liệu lớn về văn bản trên internet, được gọi là bộ dữ liệu WebText. Tập dữ liệu này bao gồm nhiều loại và kiểu văn bản, chẳng hạn như bài báo, diễn đàn và bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách đào tạo trên tập dữ liệu đa dạng như vậy, ChatGPT có thể tạo văn bản tương tự như cách viết của con người.

Các ứng dụng của ChatGPT trong các ngành

Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá cách ứng dụng ChatGPT để giúp các doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của Trí tuệ nhân tạo và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên . 

1) Dịch vụ khách hàng tự động

ChatGPT có thể tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại như cung cấp thông tin sản phẩm và câu trả lời cho Câu hỏi thường gặp. Các doanh nghiệp có thể dành ít thời gian và tiền bạc hơn bằng cách giao một số hoạt động nhất định cho AI thay vì cho con người. Ngoài ra, ChatGPT vượt trội so với các hệ thống AI hiện có khác về khả năng hiểu các vấn đề khó khăn, khiến nó trở thành lựa chọn tốt nhất để giải quyết các mối quan tâm phức tạp hơn của người tiêu dùng.

2) Phân tích tình cảm

Để tìm hiểu thêm về suy nghĩ của khách hàng về sản phẩm hoặc dịch vụ, hãy sử dụng ChatGPT. Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu này để nâng cao ưu đãi của họ và đảm bảo rằng họ đang đáp ứng nhu cầu của khách hàng. ChatGPT cũng là một lựa chọn phù hợp cho vị trí này nhờ các tính năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép ChatGPT xác định suy nghĩ của khách hàng về một sản phẩm.

3) Tạo khách hàng tiềm năng tự động

Bằng cách tương tác với khách hàng tiềm năng và tìm hiểu nhu cầu của họ, ChatGPT có thể tạo khách hàng tiềm năng. Bạn có thể sử dụng dữ liệu này để tùy chỉnh các chiến dịch tiếp thị dựa trên mối quan tâm và sở thích của từng khách hàng. 

4) Hỗ trợ bán hàng tự động

Các đề xuất được cá nhân hóa có thể được thực hiện bằng ChatGPT tùy thuộc vào sở thích của người tiêu dùng. Nếu khách hàng được cung cấp các tùy chọn chính xác, doanh nghiệp có thể chốt được nhiều giao dịch hơn. ChatGPT vượt trội trong các hoạt động như vậy vì nó hiểu các yêu cầu phức tạp tốt hơn nhiều so với các hệ thống AI khác hiện đang được sử dụng.

5) Chatbot và AI đàm thoại

Các khả năng của ChatGPT trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên khiến nó rất phù hợp với chatbot và các ứng dụng AI đàm thoại . Bằng cách tinh chỉnh mô hình trên tập dữ liệu văn bản hội thoại, nó có thể học cách hiểu và phản hồi đầu vào của người dùng theo cách giống như con người.

6) Giải quyết vấn đề dữ liệu phi cấu trúc

Giữa cuộc cách mạng kỹ thuật số, dữ liệu phi cấu trúc là một sự bất tiện. Họ gặp khó khăn trong việc quản lý, sắp xếp và sắp xếp, đó là vấn đề. Vì nó có thể chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc nên ChatGPT rất hữu ích.

7) Sử dụng ChatGPT để dịch ngôn ngữ

Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của ChatGPT là dịch ngôn ngữ. Mô hình này có thể hiểu và tạo văn bản bằng nhiều ngôn ngữ, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để dịch máy. Bằng cách tinh chỉnh mô hình trên tập dữ liệu lớn về văn bản song ngữ, nó có thể học cách dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác với độ chính xác cao. Điều này có thể được áp dụng cho nhiều tác vụ, bao gồm dịch tài liệu, dịch chatbot và dịch trang web.

8)Tóm tắt và phân tích văn bản

ChatGPT có thể được sử dụng để tóm tắt văn bản, chắt lọc thông tin quan trọng nhất từ ​​một văn bản lớn. Điều này có thể hữu ích cho nhiều ứng dụng, chẳng hạn như tóm tắt tin tức, tóm tắt đánh giá sản phẩm và tóm tắt tài liệu nghiên cứu. Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để phân tích văn bản, chẳng hạn như phân tích tình cảm, lập mô hình chủ đề và nhận dạng thực thể được đặt tên. 

9) Mã gỡ lỗi bằng ChatGPT

ChatGPT có thể hỗ trợ xác định và khắc phục lỗi trong mã bằng cách cung cấp giải thích, đề xuất và ví dụ. 

10) Truy vấn SQL

Từ văn bản, ChatGPT có thể tạo truy vấn SQL . Thêm công cụ để đơn giản hóa cuộc sống của bạn. Mỗi bộ công cụ của nhà khoa học dữ liệu nên bao gồm SQL. Tất nhiên, việc thành thạo là cần thiết, nhưng nắm vững SQL có thể giúp bạn trong mọi khía cạnh của cuộc sống chuyên nghiệp.

11) ChatGPT để tạo nội dung được cá nhân hóa

Ngoài ra, ChatGPT có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu các cá nhân cụ thể bằng tài liệu. Bằng cách đào tạo mô hình trên tập dữ liệu người dùng, doanh nghiệp có thể sử dụng nó để tạo nội dung phù hợp như email, bài đăng trên mạng xã hội và đề xuất sản phẩm.

Sau đây là tổng quan chính xác của Mckinsey về các ứng dụng hiện tại của các công cụ AI như ChatGPT trong các lĩnh vực khác nhau;

• Tiếp thị và bán hàng: Xây dựng nội dung tiếp thị, mạng xã hội và bán hàng kỹ thuật được cá nhân hóa (bao gồm văn bản, hình ảnh và video); tạo trợ lý phù hợp với các doanh nghiệp cụ thể, chẳng hạn như bán lẻ
• Hoạt động : Tạo danh sách nhiệm vụ để thực hiện hiệu quả một hoạt động nhất định
• CNTT/kỹ thuật : Viết, lập tài liệu và xem lại mã
• Rủi ro và pháp lý : Trả lời các câu hỏi phức tạp, lấy từ rất nhiều tài liệu pháp lý, soạn thảo và xem xét các báo cáo hàng năm
• R&D : Tăng tốc khám phá thuốc thông qua hiểu biết tốt hơn về bệnh tật và khám phá cấu trúc hóa học. ( Nguồn: Mckinsey )

Đây chỉ là một vài trong số rất nhiều ứng dụng của ChatGPT. Khi công nghệ tiến bộ và cải thiện, chúng tôi hy vọng sẽ thấy nhiều cách sử dụng công nghệ hơn để cải thiện hoạt động kinh doanh và tăng tốc hoạt động. ChatGPT chắc chắn đáng để thử nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp hiệu quả để giúp sản xuất nội dung, cải thiện dịch vụ khách hàng hoặc phân tích dữ liệu.

Nguồn bài viết gốc tại: https://www.mygreatlearning.com

#chatgpt  #openai 

Cách Tích Hợp ChatGPT Vào Telegram

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tích hợp ChatGPT vào telegram. 

ChatGPT là gì?

ChatGPT có tên đầy đủ là Chat Generative Pre-training Transformer, đây là công cụ hỏi đáp tự động do công ty công nghệ OpenAI phát triển thông qua tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI).

Nguyên lý hoạt động của Chat GPT là dựa trên công cụ GPT-3 – sở hữu một hệ thống văn bản bao gồm 8 triệu tài liệu và hơn 10 tỷ từ. Nhờ “kho” văn bản này, Chat GPT sẽ xử lý một lượng lớn văn bản và thực hiện các thao tác xử lý, sắp xếp ngôn ngữ tự nhiên. Từ đó tạo ra văn bản mới mạch lạc và trôi chảy.

Hướng dẫn add ChatGPT vào telegram bot :

Bước 1: Lấy OpenAI Key tại https://platform.openai.com/

Các bạn đăng nhập vào https://platform.openai.com/ sau đó di chuyển tới mục tạo key : https://platform.openai.com/account/api-keys và tạo 1 key mới và lưu lại :

Bước 2: Tạo bot Telegram :

Các bạn  có thể sử dụng các bot của telegram để add. Ở đây mình dùng @botfather.

Các bạn mở ứng dụng telegram lên và tìm @botfather sau đó chat với @botfather để lấy token và lưu lại.

Bước 3: Clone repo trên Github.

git clone https://github.com/karfly/chatgpt_telegram_bot

Di chuyển đến thư mục chứa source vừa clone từ Git và đổi tên 2 file cấu hình :

mv config/config.example.yml config/config.yml
mv config/config.example.env config/config.env

Sau đó chỉnh sửa file config/config.yml thêm telegram bot token và openai token đã lấy từ bước 1 và bước 2 lưu vào file config :

vi config/config.yml

Bước 4: Chạy docker-compose :

Chỉ cần chạy docker-compose lên là xong, yêu cầu hệ thống cần có docker :

docker-compose --env-file config/config.env up --build

Đợi cho hệ thống chạy compose xong thì chúng ta có thể sử dụng.

Nguồn bài viết gốc tại: https://kb.pavietnam.vn

#chatgpt #telegram #openai 

Generate a Custom Pokémon in Next.js App with ChatGPT and DALL-E

How to Use AI to Generate a Custom Pokémon with OpenAI ChatGPT & DALL-E

Learn how to Use AI to Generate a Custom Pokémon in Next.js App with OpenAI ChatGPT & DALL-E. Pokémon Generator with ChatGPT & DALL-E API in Next.js

Pokémon Generator with ChatGPT & DALL-E API in Next.js. Use ChatGPT and DALL-E to generate a custom Pokémon in a Next.js app.

We'll walk through setting up API routes in a Next.js app that use the OpenAI API and SDK to generate custom Pokémon attributes and an image based on that generated appearance.

🧐 What's Inside

00:00 - Intro
00:21 - Tool we'll use
01:30 - Setting up an OpenAI API Key and installing the SDK
03:00 - Creating a new Create API Route
03:52 - Using the OpenAI Chat API with GPT to generate a new Pokémon
06:19 - Adding prompt modifiers for better results
10:24 - Generating a new Pokémon on button click
14:11 - Using the OpenAI Image API with DALL-E to generate a Pokémon image
16:27 - POSTing the appearance to the API route to generate an image based on the existing Pokémon
21:18 - Outro

AI is here and as developers, we need to use it to empower us in our work. How can we use tools like the OpenAI SDK with generative images and language models to create a completely custom person or character?

What's Inside

• What is OpenAI?
• AI? Is the future really here?
• What are we going to build?
• Step 0: Creating a new Next.js app
• Step 1: Installing and configuring the OpenAI SDK
• Step 2: Generating a new Pokémon with the ChatGPT API in a Next.js serverless function
• Step 3: Generating a new Pokémon card on button click
• Step 4: Generating a Pokémon’s image with OpenAI DALL-E
• What else can we do?

What is OpenAI?

OpenAI is a currently non-profit organization focused on AI research.

They’ve made huge splashes in the tech community with it’s popular releases like DALL-E which gives the ability to create an image from some basic text and GPT which let’s people have real conversations with human-like responses based on language models.

Flamikyu generated images

They’re rapidly making progress, constantly releasing new versions of the models, which make huge strides each time.

AI? Is the future really here?

Pretty much! While it’s likely we’re in a little bit of a “hype wave”, some of the technology we’re seeing is gamechanging.

In my previous article, I explored using GitHub Copilot CLI which let’s you generate commands using AI in the terminal. For a terminal noob like me, that’s incredibly helpful.

Exploring GitHub Copilot

But this extends to things like accessibility where it gives us more tools like voice to text to help those i neeed or other industries that can use features like the new ChatGPT Plugins to bring realworld problem-solving into a simple chat interface.

Again, while there’s certainly some hype, I’m excited about the future!

What are we going to build?

We’re going to build a Pokémon generator that creates a new, custom Pokémon using AI.

Pokémon generator app

We’ll do this by using the OpenAI SDK in a Next.js serverless function to make our requests.

Once created, we’ll add the Pokémon data to a Card template that we’ll get as part of a Next.js Starter template.

Step 0: Creating a new Next.js app

If you want to follow along with my example, let’s start off by creating a new Next.js app from a Starter template I created that will give us a basic Pokémon card UI.

In your terminal run:

npx create-next-app -e https://github.com/colbyfayock/demo-pokemon-generator-starter my-pokemon-generator

Once complete, navigate to your new directory

  cd my-pokemon-generator

Then start your development server with:

npm run dev

Your server will spin up at http://localhost:3000 and you should be ready to go with your new Next.js app!

New Pokemon generator app

Step 1: Installing and configuring the OpenAI SDK

Digging in, we’ll start off by installing the OpenAI SDK.

In your terminal, install openai with:

npm install openai

To use the OpenAI SDK, we’ll need an API key that is connected to our account.

If you don’t already have an account, head over to openai.com/product and click Get Started to sign up, or go directly to the signup page, where you can create your free account.

Note: If this is the first time using OpenAI (or you haven’t used much), you should have access to a limited trial. If that’s expired, you’ll need to enter your billing information. For pricing perspective, playing around and setting up the demo for this cost me less than $0.50 USD.

Once in your account, navigate to API Keys by either selecting it from the left sidebar or by clicking your profile avatar on the top right of the navigation.

Let’s create a new key so that we can store it to use in our project.

Note: this is a secret key, be sure not to commit this key openly or share it with anyone or it will get abused.

Inside of your project, create a new file .env.local and inside add:

OPENAI_API_KEY="<Your API Key>"

In the next step, we’ll use this key for initializing the SDK!

Follow along with the commit!

Step 2: Generating a new Pokémon with the ChatGPT API in a Next.js serverless function

Starting off, we want to build a profile for our Pokémon.

To do that, we’re going to use ChatGPT API, particularly the gpt-3.5-turbo model, inside of a Next.js serverless function.

Note: Before we dive in, the ChatGPT API takes a little long to process a request. This combined with the standard Free Tier timeout of 10s from tools like Vercel and Netlify means the API may fail when deployed. You can use Edge Functions which have no limit or upgrade to the Pro plan to get higher limits.

Create a new file inside the directory src/pages/api/pokemon called create.js.

Inside src/pages/api/pokemon/create.js add:

const { Configuration, OpenAIApi } = require('openai');

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

const openai = new OpenAIApi(configuration);

export default async function handler(req, res) {
  res.status(200).json({
    attributes: {}
  })
}

Here we’re:

• Scaffolding a new async API endpoint
• Importing Configuration and OpenAIApi from the OpenAI SDK
• Creating a new configuration with our API Key
• Creating a new OpenAIApi instance with that configuration
• Returning an empty object for attributes

We can test out our new endpoint by visiting it in our browser at http://localhost:3000/api/pokemon/create.

Tip: We can visit it in the browser because we’re only using it as a GET request for now. If you start to accept a request body, you would no longer be able to do so.

With that OpenAI configuration, we really have access to any model we specify, so we can dive right in.

Add the following above the response inside of the function to use the createChatCompletion method:

const results = await openai.createChatCompletion({
  model: 'gpt-3.5-turbo',
  messages: [],
});

This whole thing really revolves around this simple method.

Here we’re:

• Invoking createChatCompletion
• Stating we want to use the model gpt-3.5-turbo
• Currently sending an empty message

If we try testing this, which don’t bother, we’ll get an error. The whole point is we want to pass in a message to tell or ask ChatGPT what to do.

This is the prompt of the request, where in our case, we want to generate a new Pokémon.

Let’s first try something like this:

Create a new Pokemon character

Where in the code we would want to add:

messages: [{
  role: 'user',
  content: 'Create a new Pokemon character'
}]

Here we’re defining our message as a user message with the content of the message.

If we add a console log to view the results at:

console.log(results.data.choices);

We’ll be able to see in the terminal when hitting out endpoint that we start to see some real results!

New Pokémon!

Now before we move on, let’s just take a moment to think about how little code we required and how little of a prompt we needed to gather that bit of information. It blows my mind!

But moving on, we have a particular set of information we need for each Pokémon.

So let’s update our prompt to include bullet points for each one:

messages: [{
  role: 'user',
  content: `
    Create a new Pokemon character with the following unique attributes:
    - Name
    - Short description less than 80 characters
    - The type of Pokemon
    - The category of Pokemon it is
    - Number of Hit Points or health
    - The Pokemon's length in inches
    - The Pokemon's weight in pounds
    - The Pokemon's power name and description
    - The Pokemon's attack name with description and Hit Points it would cause in damage
    - The type of Pokemon it is weak against
    - The type of Pokemon it is resistant against
    - The retreat cost of the Pokemon
    - The Pokemon's appearance in less than 600 characters
    - The Pokemon's backstory in less than 600 characters
  `
}]

And as you’d expect, we get our results.

All Pokémon attributes

But there’s one issue with this, I don’t want to have to write a RegEx to parse all of this (or ask ChatGPT to write one for me).

Instead, we can simply tell ChatGPT we want the response formatted as JSON!

Format the response in the following JSON objectmessages: [{
  role: 'user',
  content: `
    Create a new Pokemon character with the following unique attributes:
    - Name
    - Short description less than 80 characters
    - The type of Pokemon
    - The category of Pokemon it is
    - Number of Hit Points or health
    - The Pokemon's length in inches
    - The Pokemon's weight in pounds
    - The Pokemon's power name and description
    - The Pokemon's attack name with description and Hit Points it would cause in damage
    - The type of Pokemon it is weak against
    - The type of Pokemon it is resistant against
    - The retreat cost of the Pokemon
    - The Pokemon's appearance in less than 600 characters
    - The Pokemon's backstory in less than 600 characters
    Format the response as a JSON object
  `
}]

And our results.

Pokémon data as JSON

We’ll notice that it’s being return as a string, as the content field is a stirng, but we can easily parse that in our endpoint.

Now as one last thing, if you make this request several times, you might notice you get inconsistent keys, which is bad for predicting the data.

What we can do is even tell ChatGPT exactly how we want our data formatted, such as passing in an example object.

I went ahead and prepared this bit for you, so first import the sample data:

const { POKEMON_ATTRIBUTES } = require('@/data/pokemon');

Then update the prompt one last time:

messages: [{
  role: 'user',
  content: `
    Create a new Pokemon character with the following unique attributes:
    - Name
    - Short description less than 80 characters
    - The type of Pokemon
    - The category of Pokemon it is
    - Number of Hit Points or health
    - The Pokemon's length in inches
    - The Pokemon's weight in pounds
    - The Pokemon's power name and description
    - The Pokemon's attack name with description and Hit Points it would cause in damage
    - The type of Pokemon it is weak against
    - The type of Pokemon it is resistant against
    - The retreat cost of the Pokemon
    - The Pokemon's appearance in less than 600 characters
    - The Pokemon's backstory in less than 600 characters
    Format the response in the following JSON object ${JSON.stringify(POKEMON_ATTRIBUTES)}.
  `
}]

And now every time we request our Pokémon, we’ll get our data consistently!

Finally we want to return this data to the endpoint so we can use it in the app.

We’re only going to get one “choice” from our results, so we can hard code the first item in the array, and return our attributes parsed:

const attributes = JSON.parse(completion.data.choices[0].message.content);

res.status(200).json({
  attributes
});

And now when we hit our endpoint in the browser, we’ll see our attributes returned and ready to use!

Follow along with the commit!

Step 3: Generating a new Pokémon card on button click

Heading to the UI, let’s get this thing working so we can see the results on our Pokémon card.

Inside src/pages/index.js, we want to add a click event handler so that any time the Generate button is clicked, we make a request to our endpoint, and fill out the card.

On the Button component (which is just a standard button wrapped), add an onClick handler with:

<Button onClick={handleOnGenerate}>Generate</Button>

Next let’s define that handleOnGenerate function at the top of our page component:

function handleOnGenerate(e) {
  e.preventDefault();
}

Here we’re simply defining the function and preventing the default actions from taking place in the browser on click.

Now, we want to kick off the process of creating our new Pokémon.

First we need a mechanism to store that information.

Let’s import the useState hook with:

import { useState } from 'react';

Then set up a new instance of state:

const [attributes, setAttributes] = useState();

And then, let’s actually set up our generation request:

setAttributes(undefined);
const data = await fetch('/api/pokemon/create/attributes').then(res => res.json());
setAttributes(data.attributes);

Here we’re:

• First resetting the attributes state in the event we generate multiple
• Use Fetch to make a request to our create endpoint
• Set our results into state

At this point you can try to log out the results, but I’m moving right along to wiring this up to the existing UI.

The existing Card component takes in a prop of attributes which knows exactly what this data looks like, so update Card to:

<Card attributes={attributes} />

And now, if you click the Generate button and wait a few seconds (be patient, check the Network tab in your developer tools!), we’ll see our card UI populate with information and even change color based on the type!

Note: If the card didn’t populate right, you may have not added the POKEMON_ATTRIBUTES object into the prompt in Step 2.

We can even update the backstory at the bottom with:

<h2>Backstory</h2>
{attributes?.backstory && <p>{ attributes.backstory }</p>}

Which gives us a new look at our new Pokémon!

Who’s that Pokémon? It’s Sparkem!

Next, we’ll add a new endpoint to generate an image!

Follow along with the commit!

Step 4: Generating a Pokémon’s image with OpenAI DALL-E

Creating our image endpoint will look pretty similar to the create endpoint only one difference, we’re going to update the prompt based on the previous step.

But we’re not going to jump right to that, first, let’s scaffold our new endpoint.

Create a new file image.js inside of src/pages/api/pokemon.

Inside src/pages/api/pokemon/image.js add:

const { Configuration, OpenAIApi } = require('openai');

const configuration = new Configuration({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

const openai = new OpenAIApi(configuration);

export default async function handler(req, res) {
  res.status(200).json({
    image: {}
  });
}

Like before, we’re setting up our new endpoint and initializing the OpenAI SDK.

This time though, we’re going to use the createImage method, which uses DALL-E models.

Add the following to the function:

const results = await openai.createImage({
  prompt: `Create an image of a new Pokemon with a plain colored background that has no text or objects`,
  n: 2,
  size: '1024x1024',
});

If we add a console log statment and open up our new endpoint in the browser, we’ll be able to see some new results.

Two image results

Open one of those (or both) up in your browser and you’ll see a new Pokémon!

New generated Pokémon character image

The only issue, is that’s not OUR Pokémon, so we want to be able to define a paramter in the body of our endpoint so that we can pass it to the prompt.

First let’s parse the body and grab a description value:

const body = req.body && JSON.parse(req.body);
const { description } = body || {};

And then pass it to our prompt:

const results = await openai.createImage({
  prompt: `Create an image of a new Pokemon with a plain colored background that has no text or objects from the description: ${description}`,
  n: 2,
  size: '1024x1024',
});

Now at this point, we won’t be able to simply test our endpoint in the browser because we require a body for the request, but we’ll be able to see it when we wire up the UI.

So finally, let’s return those results, where because we’re currently only using one image, I’m going to return only the first image:

res.status(200).json({
  image: results.data.data[0]
});

To test this out, let’s head back to our UI.

Inside of src/pages/index.js, first set up a new state instance:

const [image, setImage] = useState();

And once our create endpoint is complete, let’s fire off a second request to get our image:

setImage(undefined);
const { image } = await fetch('/api/pokemon/image', {
  method: 'POST',
  body: JSON.stringify({
    description: data.attributes.appearance
  })
}).then(res => res.json());
setImage(image);

And finally update the Card UI to magically update:

<Card attributes={attributes} image={image} />

And once you now open it up in your browser and click Generate (again be patient), you’ll first see the attributes load in, then you’ll see the image!

Epic Pokémon card with an image!

Follow along with the commit!

What else can we do?

ADD MORE SECURITY TO YOUR ENDPOINT

People will be wanting to abuse your API! While here we’re just generating a Pokémon, you wouldn’t want someone to be able to use the web console on your site and use the endpoint as much as you’d like.

Add some sort of security such as authentication with Clerk or other auth tools.

ADD THE ABILITY TO PASS IN OPTIONS TO THE GENERATOR ENDPOINT

We’re currently passing in a static prompt to OpenAI, but we can fine tune this to give more personalized results to the person genrating a Pokémon.

For instance, we can pass in the type as a parameter in the body of the Attributes request and specify that we want a Pokémon of that type.

USE A FIXED LIST SUCH AS TYPE

There’s only a finite about of Pokémon types, is it possible ChatGPT will make one up?

We can be sure that we only get a Type of the ones we support, so we can tell ChatGPT to create a type out of a given list, similar to how we passed in the JSON object as a string.

🧰 Resources

Starter: https://github.com/colbyfayock/demo-pokemon-generator-starter 
Code: https://github.com/colbyfayock/my-pokemon-generator 
Demo: https://my-pokemon-generator.vercel.app/ 

Tutorial: https://spacejelly.dev/posts/how-to-use-ai-to-generate-a-custom-pokemon-with-openai-chatgpt-dall-e/ 
OpenAI API: https://platform.openai.com/overview 
Vercel: https://vercel.com/ambassadors/colbyfayock 

#openai #nextjs #dalle #chatgpt #gpt #ai #webdevelopment

Build a Flutter Voice Assistant App with ChatGPT & Dall-E AI Image Generation

In this Flutter tutorial, we will explore how to build a Personal Virtual Voice Assistant app powered by ChatGPT and DallE API using Flutter. Whether you're a beginner or an advanced developer, this Flutter tutorial will guide you through the process of creating a sophisticated voice assistant app that can perform various tasks using voice commands. We will demonstrate how to integrate ChatGPT, a state-of-the-art natural language processing model, and Dall-E, an AI image generation tool, to make your voice assistant even more intelligent and responsive. By the end of this tutorial, you'll have a comprehensive understanding of how to implement REST API and beautiful UI in your Flutter app, and how to create a powerful virtual assistant app that can understand your voice commands and generate images on the fly.

Timestamps:
(00:00:00) Introduction & Demo
(00:01:33) Setting up Flutter Project
(00:06:50) Virtual Voice Assistant UI
(00:32:57) Flutter Speech To Text
(00:45:06) OpenAI API
(00:52:12) Flutter ChatGPT API Integration
(01:06:50) Flutter AI Image Generation using Dall-E API
(01:10:33) Flutter Text to Speech / Flutter TTS
(01:18:02) Toggling Widgets’ Visibility
(01:24:21) Adding Animations
(01:30:07) Conclusion

Source Code: https://github.com/RivaanRanawat/voice_assistant 
Subscribe: https://www.youtube.com/@RivaanRanawat/featured 

#flutter  #chatgpt  #openai 

Cách Tạo Bot Messenger được Tích Hợp ChatGPT

1. Lưu ý:

• Tôi không chịu trách nhiệm cho tất cả những gì bạn dùng code của tôi để làm những việc sai trái trên Facebook. Xin hãy tôn trọng mọi người trên cộng đồng Facebook.

2. Cách tạo:

• Clone source code hoặc tải về từ GitHub:

git clone https://github.com/Tungchaphet/Chino-chan-Bot.git
cd Chino-chan-Bot

• Tải các thư viện npm cần thiết:

npm i

• Đặt token OpenAI của bạn vào file config.js. Bạn có thể vào đây để tạo API Key nhé.

// ./config/config.js
const config = {
    prefix: '/', // Bạn có thể thay prefix ở đây nhé.
    openaikey: '', // Đưa token OpenAI của bạn vô đây
    cache: new NodeCache({
        checkperiod: 10000,
        deleteOnExpire: true
    }),
    ratelimit: new Map(),
    commands: new Map(),
    aliases: new Map()
}

module.exports = config

Copy và paste json cookies tài khoản của bạn vô file fbstate.json nằm trong folder config. Lấy cookies tài khoản bằng cách sử dụng chrome extension c3c-fbstate.

Chạy bot:

npm start

Và khi terminal của bạn xuất hiện username đã online. thì bạn đã thành công rồi đấy, chúc bạn may mắn :3

3. Những lệnh của bot:

• Prefix mặc định của bot là: /. Bạn có thể thay prefix bạn muốn trong config.js.
• /ask [message]: Để nói chuyện với bot (ChatGPT). Ví dụ: /ask ChatGPT là cái gì?
• /roll [number]: Ra số ngẫu nhiên với số tối đa là [number]. Ví dụ: /roll 300
• /ping: Kiểm tra độ trễ của bot. Độ trễ có thể sai do đồng hồ máy bạn.
• /uptime: Xem thời gian chạy của bot.

Download details:

Author: Tungchaphet
Source: https://github.com/Tungchaphet/Chino-chan-Bot

License: MIT license

#chatgpt #openai 

Applications of ChatGPT across industries

In this ChatGPT tutorial, we will learn about Applications of ChatGPT across industries. OpenAI’s ChatGPT is a large language model with the capacity to produce writing that resembles that of a human. It was trained on a massive dataset of internet text and is capable of a wide range of natural language processing tasks, such as language translation, text summarization, text generation, and dialogue systems.

This blog post aims to explore the capabilities of ChatGPT in depth. We will examine how the model works, the training data it was built on, and its limitations. We will also look at various applications of ChatGPT, including examples of the model in action. 

This blog post will provide a comprehensive overview of ChatGPT and its capabilities and a closer look at how it can solve real-world problems.

Understanding ChatGPT

ChatGPT is a type of language model known as a transformer model. It works by taking in a piece of text, such as a sentence or a prompt, and generating a response. The model is trained to predict the next word in a sentence, given the context of the words that came before it.

ChatGPT is fine-tuned from GPT-3.5, a language model trained to produce text. ChatGPT was optimized for dialogue by using Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) – a method that uses human demonstrations to guide the model toward desired behavior. (Source: OpenAI.com)

The training data used to create ChatGPT is a massive dataset of internet text, known as the WebText dataset. This dataset includes a wide range of text types and styles, such as articles, forums, and social media posts. By training on such a diverse dataset, ChatGPT is able to generate text that is similar to the way humans write.

Applications of ChatGPT across industries

In this section, we will explore how ChatGPT can be applied to help businesses leverage the power of Artificial Intelligence and Natural Language Processing. 

1)Automated Customer Service

ChatGPT can automate repetitive operations like providing product information and FAQ answers. Businesses could spend less time and money by assigning certain activities to AI rather than to people. Additionally, ChatGPT is superior to other currently available AI systems in its understanding of difficult issues, making it the best option for dealing with trickier consumer concerns.

2)Sentiment Analysis

To learn more about what customers think of a product or service, use ChatGPT. Businesses can use this data to enhance their offers and guarantee that they are satisfying customer needs. ChatGPT is also a good option for this position due to its natural language processing (NLP) features, which allow it to determine what customers think about a product.

3)Automated lead generation

By interacting with potential clients and getting to know their needs, ChatGPT can create leads. You can use this data to customize marketing campaigns based on the interests and preferences of each customer. 

4)Automated sales support

Personalized recommendations can be made using ChatGPT depending on consumer preferences. If clients were given the correct options, businesses could close more deals. ChatGPT excels at such activities because it comprehends complicated inquiries far better than other AI systems currently in use.

5)Chatbots and conversational AI

ChatGPT’s capabilities in natural language understanding and generation make it well-suited for chatbot and conversational AI applications. By fine-tuning the model on a dataset of conversational text, it can learn to understand and respond to user input in a human-like manner.

6)Solve the problem of unstructured data

In the midst of the digital revolution, unstructured data is an inconvenience. They are challenging to manage, organize, and sort, which is the problem. Because it can transform unstructured data into structured data, ChatGPT is useful.

7)Using ChatGPT for language translation

One of the most promising applications of ChatGPT is language translation. The model is able to understand and generate text in multiple languages, making it a powerful tool for machine translation. By fine-tuning the model on a large dataset of bilingual text, it can learn to translate text from one language to another with a high degree of accuracy. This can be applied to a range of tasks, including document translation, chatbot translation, and website translation.

8)Summarization and text analysis

ChatGPT can be used for text summarization, which distills the most important information from a large text. This can be useful for a variety of applications, such as news summarization, product reviews summarization and research paper summarization. Additionally, it can be used for text analysis, such as sentiment analysis, topic modeling, and named entity recognition. 

9)Debugging Code using ChatGPT

ChatGPT can assist with identifying and troubleshooting errors in code by providing explanations, suggestions, and examples. 

10)SQL Queries

From the text, ChatGPT may create SQL queries. Yet more tool to simplify your life. Every data scientist’s toolkit should include SQL. Of course, mastery is necessary, but having a strong grasp of SQL can help you in all aspects of your professional life.

11)ChatGPT For Personalized Content Generation

Additionally, ChatGPT can be used to target particular individuals with the material. By training the model on a dataset of user data, businesses can use it to create tailored content like emails, social media postings, and product suggestions.

The following is an accurate overview by Mckinsey about the current applications of AI tools like ChatGPT in various fields;

• Marketing and sales: Crafting personalized marketing, social media, and technical sales content (including text, images, and video); creating assistants aligned to specific businesses, such as retail
• Operations: Generating task lists for efficient execution of a given activity
• IT/engineering: Writing, documenting, and reviewing code
• Risk and legal: Answering complex questions, pulling from vast amounts of legal documentation, and drafting and reviewing annual reports
• R&D: Accelerating drug discovery through better understanding of diseases and discovery of chemical structures. (Source: Mckinsey)

These are only a few of ChatGPT’s many applications. As technology advances and improves, we expect to see more uses of it to improve businesses and speed up operations. ChatGPT is undoubtedly worthwhile to try if you’re looking for a powerful solution to help with content production, customer service improvement, or data analysis.

Original article source at: https://www.mygreatlearning.com

#chatgpt #openai 

How to Generate AI Images using OpenAI's DALL-E in Python

Today we learn how to generate AI images using OpenAI's DALL-E in Python.

Python is a computer programming language often used to build websites and software, automate tasks, and conduct data analysis. Python is a general purpose language, meaning it can be used to create a variety of different programs and isn’t specialized for any specific problems. This versatility, along with its beginner-friendliness, has made it one of the most-used programming languages today.

Dataset: https://github.com/lutzhamel/fake-news 

📁 GitHub: https://github.com/NeuralNine

🎵 Outro Music From: https://www.bensound.com/

Subscribe : https://www.youtube.com/c/NeuralNine/featured

#python #openai