每个人都能在零基础的情况下自定义“科研知识库模型”。人工客服的淘汰已是趋势！
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【OpenAI发布Project功能】
1.支持上传文件到Project，构建特定领域的知识库。
2.支持联网搜索，实时获取最新数据。
3.支持将不同的对话归入各自的Project，高效管理。
4.支持对Project定义自定义提示词，提升特定任务的能力表现。
5.集成Canvas功能，提供画布与可视化操作能力。
OpenAI最近推出全新功能，用户可以构建个性化知识库，将个人或企业相关的文档上传至GPT环境，并通过特定指令提示，使GPT专注于特定任务，高效输出。
这一功能被称为“个性化知识库助手”，为科研学者、企业团队及个人用户提供前所未有的定制化生产力工具。
短期内，Project只是一个高效协作平台，但从长远来看，OpenAI有意拓展至ERP和CRM领域，向企业效率管理应用迈进，争取更多市场份额。
「Project」发布后，国外的科研用户反响热烈
多项科研项目管理及历史聊天管理将变得十分便捷！
有用户甚至表示，这是一次革命性的升级！
功能解读
在「Project」中，用户可以将所有与项目相关的文档资源（如研究论文、代码库、实验记录、面试文本或风格指南）上传至GPT系统，形成个性化参考资料库。
基于这些资料，用户通过输入具体指令（Prompt）来定义GPT的工作方向和输出风格，以更好地满足特定项目需求。
例如，科研人员可以上传实验数据、文献综述和代码文件，设置GPT专注于论文撰写或数据分析任务，确保输出与研究方向和学术风格相符。
使用流程
1.新建Project
在ChatGPT界面的左侧，点击「新建Project」选项。
创建成功后：
2.文件上传
用户可以添加多种格式的资源文件，如文档、代码文件、图片等，构建项目资料库。
3.设定指令
通过编写特定的提示词和约束条件，用户可以精确定义GPT的响应方式，包括风格、格式和逻辑框架。
4.任务执行
在项目对话中，GPT会自动引用上传的资料，提取关键信息，按用户要求生成内容。
应用场景
一、科研论文撰写与数据分析
假设你正在撰写一篇关于“深度学习模型在医学影像分析中的应用”的科研论文，你可以通过以下步骤使用Project：
1.文件上传：将相关的文献综述、实验数据、代码文件和之前的论文草稿上传至Project。
2.GPT指令：编写提示词，如“请基于我上传的资料撰写一个关于方法部分的段落，格式符合IEEE论文要求。”
3.任务执行：在对话窗口中，GPT将自动引用上传的资料，生成符合格式要求且具有学术严谨性的内容。
此功能显著提升了科研人员在撰写论文过程中的效率，特别是在文献和数据整合方面，可以大幅降低重复性工作。
二、企业报告与项目总结
假设你是企业的项目负责人，需要撰写一个季度总结报告：
1.文件上传：将项目的进度报告、团队会议记录、客户反馈及关键数据表格上传至Project。
2.GPT指令：例如，“请基于我提供的会议记录和数据，撰写一份季度总结，聚焦项目进展、挑战及未来计划，风格正式且易于阅读。”
任务执行：GPT将根据上传的内容，生成条理清晰、重点突出的总结报告，显著降低整理数据与撰写初稿的时间成本。
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