文章主旨：

通过技术手段将用户自定义数据与ChatGPT结合，以突破其数据更新限制及Token容量问题。

关键要点：

• ChatGPT具有局限性，例如数据无法实时更新及Token容量限制。
• OpenAI官方提供两种解决方案：Fine-tuning（微调）与Embeddings（嵌入）。
• Embeddings方式较适合大多数场景，通过分词搜索与嵌入技术实现长文本处理。
• 长文本处理的核心是结合语义搜索与嵌入技术，如ChatDOC与WebChatGPT的实现原理。
• 长时记忆区与矢量数据库被认为是解决长文本及数据存储问题的未来方向。

内容结构：

• 问题背景：

  介绍ChatGPT的广泛使用及其局限性，包括数据更新滞后与Token容量问题。

• 解决方案概述：

  阐述OpenAI官方提供的两种解决方案：Fine-tuning与Embeddings，并对其优劣进行简要比较。重点强调嵌入方法的适用性。

• 技术实现示例：

  以基金数据处理为例，介绍嵌入方法的具体实施流程，包括分词、搜索与嵌入流程。

• 长文本处理方法：

  分析长文本处理的现有技术与原理，包括语义搜索与嵌入技术如何协作，以及ChatDOC与WebChatGPT的应用。

• 未来方向探索：

  提出长时记忆区与矢量数据库作为长文本及数据存储问题的潜在解决方案，并表达其技术深奥性与探索价值。

文章总结：

文章旨在抛砖引玉，引导读者探索如何通过技术手段优化ChatGPT的实际应用，尤其是针对长文本处理和实时数据整合的问题。

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查看原文：让ChatGPT根据你自己的数据库作答 - 新瓶装旧酒

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