官方的 Discourse AI 插件与 Discourse Chatbot 🤖 插件在 AI 机器人及其功能方面有什么区别？
@merefield 插件存在的时间更长，并且有更多的配置选项。AI Bot 也更加雄心勃勃（尤其是因为我们获得了 GPT 4 访问权限），因为它试图将其集成到 Discourse 体验中——例如，它知道如何搜索和总结主题。
截至今天，显著的区别可能是：
- 我们会流式传输回复并提供停止按钮
- @merefield 提供了更多的设置来调整内容
- 我们提供了一个“命令”框架，让机器人代表您执行操作——尽管在 GPT 3.5 上体验相当不稳定
- @merefield 目前提供 Discourse 聊天集成，我们还没有
- 我们还提供 Anthropic 集成
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补充：根据我的测试，AI 机器人似乎只在私信中有效，而聊天机器人则在任何地方都有效，除非我在使用 AI 机器人时有什么地方做错了。
图像生成和流式传输做得很好，搜索 API 也是如此，但是，它有时仍然会回退到“我无法搜索网络或无法生成图像”。您是否使用了类似于 LangChain agents 的东西，它决定了要采取哪些步骤？
我们应该创建一个具有完整 Web 范围的 CX，还是只创建我们实例 URL 的 CX？
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这是正确的。我们可能会实现更广泛的集成，但我们会慢慢来，先打磨现有功能。
是的，这是 GPT 3.5 与 GPT 4 之间非常令人沮丧的一点。让 3.5 模型“接地”非常非常困难。
我正在考虑在回复 GPT 3.5 之前增加一个中间步骤，先进行分类（例如：这个交互 INTERACTION 是否应该导致一个 !command，如果是，是哪个？）。这会增加成本和延迟，所以这是我的最后手段。
我们使用“类似”langchain 的东西，限制为 5 个步骤，但我们非常节省 token，所以平衡很难。
这取决于你……我喜欢能够访问整个谷歌，这非常方便。
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我用来让 3.5 模型“接地”的方法是，在最终提示的较低位置添加一个简短的系统提示，以“提醒”模型主系统提示中的一些规则。
所以它看起来会像这样（从手机输入，正在尝试……）
系统角色
用户
助手
..
..
系统角色“提醒”
新用户提示
通过重复最重要的系统角色内容，模型会更加重视它。我使用这个变通方法已经几个月了，没有出现太多奇怪的响应。
特别是当提示变得越来越长时，模型往往会“忘记”最终提示中靠前的内容。人工智能中的很多东西都很“hacky”，我在 GPT 模型和 langchain 中都遇到了这种情况。就在今天，我在 langchain 中遇到了一个非常强的个性，当被问及某个随机城市的时间时，它的行为是“看我的手表”、“更改我的手表时区”和“问陌生人”。
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