如何将文档上传到ChatGPT | 轻松使用ChatGPT处理您自己的文档
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- Lynn Mikami
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OpenAI不断丰富ChatGPT的功能,从网络浏览能力到插件。然而,一个明显缺失的功能是原生的文档上传功能。对于许多用户来说,能够无缝地上传文档并从中提取信息是一个游戏规则的改变者。本文探讨了六种不同的方法来上传各种类型的文档,如PDF、Word文档和Excel文件,到ChatGPT。
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将文档上传到ChatGPT?我要注册!
在今天这个信息驱动的世界中,对将文档与AI模型无缝集成的需求正在不断增加。人们希望利用AI的力量,更有效地与文档进行交互并从中提取洞见。无论您是一名寻求分析研究论文的学生,还是一名寻求快速数据提取的专业人士,亦或只是对ChatGPT能对您的文档做些什么感到好奇,本指南都将向您展示如何弥合这一差距。
在深入了解这些方法之前,让我们先了解为什么将文档上传到ChatGPT如此重要。
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增强用户互动:文档集成提升了用户与AI模型的互动。它使用户能够直接在ChatGPT界面中询问特定问题或请求从文档中获取洞见,简化了复杂的任务。
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信息检索:对于专业人士和研究人员来说,能够上传文档并从中提取信息的能力是非常有价值的。
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决策支持：AI 可以快速访问数据、统计信息和事实,简化决策过程。
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效率：与手动浏览冗长文档相比,您可以依赖 AI 来总结、分析和提取相关信息,从而节省时间和精力。
现在我们已经铺垫好了,让我们深入探讨将文档上传到 ChatGPT 的方法。
3 种简单的将文档上传到 ChatGPT 的方法
在探索各种方法之前,我们需要先了解在 ChatGPT 中上传文档的基本方法。
使用 ChatGPT 代码解释器上传文档
代码解释器方法是 ChatGPT 的一个令人兴奋的新功能,允许直接上传文件。以下是如何实现这种方法的分步指南:
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打开 ChatGPT：访问 ChatGPT 平台,并导航到左下角的"设置"。
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启用代码解释器：在"测试功能"下,打开"代码解释器"。
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选择代码解释器：切换到"GPT-4"模型,并从下拉菜单中选择"代码解释器"。
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上传文件：文本框中会出现一个"+"按钮。点击它可以上传各种文件格式,包括音频、视频、文本、文档等。
这种方法适合熟悉编码的用户,提供了一种直接将文档集成到 ChatGPT 的方式,而无需复杂的设置。但是,如果您更喜欢一种无需编码的用户友好方法,扩展程序和第三方平台也是不错的选择。
使用 ChatGPT 文件上传器 Chrome 扩展程序
虽然 ChatGPT 还没有原生的文档上传功能,但是有一个聪明的 ChatGPT Chrome 扩展程序可以帮助您解决这个问题。以下是如何使用它:
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安装扩展程序。 **: 获取"ChatGPT File Uploader Extended (opens in a new tab)"扩展程序,它支持各种文档格式,包括 TXT、JS、PY、HTML、CSS、JSON、CSV、MD、TS、TSX、JSX、PDF、DOC、DOCX、XLS、XLSX 和 ZIP。
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打开 ChatGPT: 访问 ChatGPT 网站,您将看到右下角有一个"上传"按钮。
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选择您的文档: 点击按钮并选择您想要上传的文档,包括 PDF、DOC、DOCX 等流行格式。
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自动处理: 该扩展程序将自动处理您的文档,生成摘要。
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与 ChatGPT 互动: 现在,您可以提出与上传文档相关的问题,ChatGPT 将提供答复。
这种方法为在 ChatGPT 中与文档互动提供了一种无障碍的方式,适合各种用户。
使用 ChatPDF.com 将 PDF 文件上传到 ChatGPT
另一种方法是使用 chatpdf.com (opens in a new tab) 等外部网站将 PDF 文件上传到 ChatGPT:
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访问 chatpdf.com: 访问 chatpdf.com,您可以在无需 API 密钥的情况下上传 PDF 文件。
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拖放您的 PDF: 点击"Drop PDF here"上传您的 PDF 文档。或者,您也可以输入 PDF 文件的 URL。
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处理: 该网站将处理 PDF 文档,提供摘要和建议问题。
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与文档聊天: 您可以根据上传的 PDF 提出问题,并与 ChatGPT 进行互动。
这些外部平台提供了便利和易用性,使文档集成更容易为更广泛的受众所接受。
OpenAI 官方的 ChatGPT 定制方法
现在,让我们探讨 OpenAI 官方的创建定制 ChatGPT 机器人的方法,该机器人专门用于文档交互。这种混合方法结合了 ChatGPT 的强大功能和... 与外部 API 集成,提供灵活性和定制性。
利用 ChatGPT 定制
OpenAI 的 ChatGPT 定制允许您创建针对特定任务和文档交互的机器人。以下是如何使用新闻 API 实现此方法:
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设置: 要开始,您需要 OPENAI_API_KEY 和 NEWS_API_KEY,您可以在这里 (opens in a new tab)获取。
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代码设置: 使用必要的依赖项设置您的环境,包括日期处理、IPython 用于显示、JSON 解析等。
%%capture
%env NEWS_API_KEY = YOUR_NEWS_API_KEY# 依赖项
from datetime import date, timedelta # 用于获取最近新闻的日期处理
from IPython import display # 用于漂亮打印
import json # 用于解析 JSON API 响应和模型输出
from numpy import dot # 用于余弦相似度
import openai # 用于使用 GPT 和获取嵌入
import os # 用于加载环境变量
import requests # 用于发出 API 请求
from tqdm.notebook import tqdm # 用于打印进度条
# 加载环境变量
news_api_key = os.getenv("NEWS_API_KEY")
GPT_MODEL = "gpt-3.5-turbo"
# 辅助函数
def json_gpt(input: str):
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=GPT_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": "只输出有效的 JSON"},
{"role": "user", "content": input},
],
temperature=0.5,
)
text = completion.choices[0].message.content
parsed = json.loads(text)
return parsed
def embeddings(input: list[str]) -> list[list[str]]:
response = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002", input=input)
return [data.embedding for data in response.data]文档交互工作流
此定制方法遵循三步工作流程进行文档交互:
1. 搜索: 从用户问题开始,生成一个潜在问题列表。
搜索相关文档的查询
# 用户问题
USER_QUESTION = "谁赢得了 NBA 冠军? 谁是 MVP? 告诉我最后一场比赛的情况。"
# 生成多样化的搜索查询
QUERIES_INPUT = f"""
# ...
"""
queries = json_gpt(QUERIES_INPUT)["queries"]
queries.append(USER_QUESTION)2. 重新排序: 生成一个假设的理想答案,并使用嵌入向量计算与搜索结果的语义相似度。
# 生成一个假设的答案
HA_INPUT = f"""
# ...
"""
hypothetical_answer = json_gpt(HA_INPUT)["hypotheticalAnswer"]
# 计算嵌入向量和余弦相似度
hypothetical_answer_embedding = embeddings(hypothetical_answer)[0]
article_embeddings = embeddings(
[
f"{article['title']} {article['description']} {article['content'][0:100]}"
for article in articles
]
)
# 计算余弦相似度
cosine_similarities = []
for article_embedding in article_embeddings:
cosine_similarities.append(dot(hypothetical_answer_embedding, article_embedding))3. 回答: 最后,使用相似度得分对结果进行排序和过滤,生成最终答案。
# 按余弦相似度对文章进行排序
sorted_articles = sorted(scored_articles, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 生成最终答案
formatted_top_results = [
{
"title": article["title"],
"description": article["description"],
"url": article["url"],
}
for article, _score in sorted_articles[0:5]
]
ANSWER_INPUT = f"""
# ...
"""
# 生成最终答案
completion = openai.ChatCompletion.create(
model=GPT_MODEL,
messages=[{"role": "user", "content": ANSWER_INPUT}],
temperature=0.5,
stream=True,
)
# 显示答案
text = ""
for chunk in completion:
text += chunk.choices[0].delta.get("content", "")
display.clear_output(wait=True)
display.display(display.Markdown(text))结论
文档集成 wi.这个 ChatGPT 打开了信息检索、分析和互动的新可能性。正如我们所探讨的,有各种方法可以上传文档,满足不同用户的偏好和技术水平。
在本文的下一部分,我们将深入探讨每种文档上传方法,提供分步说明、示例和实际应用案例,以展示文档与 ChatGPT 集成的全部潜力。无论您是技术爱好者、研究人员还是专业人士,这些方法都将使您能够充分利用 ChatGPT 的功能。
敬请关注即将到来的章节,我们将详细探讨这些方法,并帮助您利用文档与 ChatGPT 的集成。
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常见问题
我可以将文档上传到 ChatGPT 吗?
是的,您可以使用特定的方法将各种文档类型(包括 PDF、Word 文档等)上传到 ChatGPT。本文探讨了不同的文档与 ChatGPT 集成方法。
如何将 PDF 文件上传到 ChatGPT?
要将 PDF 文件上传到 ChatGPT,您可以使用专门设计的第三方网站或浏览器扩展。我们将详细讨论这些方法,帮助您seamlessly上传和交互 PDF 文档。
如何上传 DOC 文件?
将 DOC 文件上传到 ChatGPT 的过程与 PDF 文件类似。您可以利用支持 DOC 文件的浏览器扩展和外部网站,轻松在 ChatGPT 界面中处理您的文档。
如何将文档上传到 Basecamp?
虽然本文主要关注将文档上传到 ChatGPT,但在 Basecamp 上共享文档是一个独立的过程。Basecamp 提供自己的文档管理功能,允许您上传、组织和协作处理文档。您可以将物理文档扫描并转换为兼容格式(如 PDF)后,按照本文中概述的方法上传到 ChatGPT 进行交互和分析。
目前 ChatGPT 不支持直接扫描物理文档并上传。
