@merefield 谢谢！
你是怎么这么快就调试好的？
我会移除 Zendesk……很简单 
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苦涩的经历 
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大家好，
我现在已经创建了 OpenAI 账户。我应该创建一个“助手”（Assistant）吗？我只是想知道是否有任何步骤可以遵循，以便将 AI 与插件集成？
此致，
不，你只需要一个令牌。你可能需要为你的账户充值 Open AI 才能使用更高级的模型和更高的速率限制。
所有的 API 都由插件处理。
（顺便说一句，有趣的事实——Chatbot 完全不支持 Assistants API，因为它实现了自己的定制对话和“内心思考”系统，仅利用 Chat Completions API 和 Embeddings API。这很棒，因为 Assistants API 以浪费令牌和花费大量金钱而闻名——Chatbot 的构建是为了节俭！）
哇，它的功能比我意识到的要多得多。
您能解释一下在 ChatGPT 中，什么是“token”吗？我目前正在为 ChatGPT Premium 付费，每月 20 美元。我的目标是让我们的 Discourse 用户能够访问我正在训练的 AI，地址是 chatgpt.com。
希望我解释清楚了，并且用例也很明确！
这就像金钱一样。您可以将代币视为单词或单词的一部分。当您提问时，它的价值为 X 个代币。当 OpenAI 处理您的问题时，它会使用更多代币。最后，当您的答案生成时，这会消耗一定数量的代币。
根据所使用的模型和对话，您需要为代币的使用付费，有时多有时少。
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o1 的使用能力极大地改变了我使用 AI 的方式（感谢罗伯特的编码技能，我才能将它的使用限制在自己身上）。但 o1 系列不使用系统提示，所以我必须在提示中添加如何显示数学等指导。
如果我们有一个标准的文本能在实际提示之后自动添加，那就更方便了，比如“post”。Discourse 某种程度上具备这种能力，但我要么无法使用它，要么使用方式错误。它应该出现在每次提到 Chatbot 的类别和 PM 中，或者当 Chatbot 是 PM 的一部分时。并且仅当使用 o1 或 o1-mini 时 
o1 系列尚未准备就绪，因此它在如何使用工具等方面可能会在某个时候发生变化。所以，我并不是在要求新功能，而是在讨论选项。o1 系列永远不会成为一种批量解决方案，它过于专业化（且昂贵），因此用户必须记住添加这些额外规则的需求可能是合理的。
离题了，但 GPT 模型在 o1 发布时就学会了数学。
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是的，我们不能过多地进行自定义以弥补Open AI的不一致性。
我强烈怀疑工具甚至系统提示功能将在o1退出预览时推出。
虽然我记得团队中的一员创建了一个“代码片段”系统，但我并不认为聊天机器人是实现它的地方，让我找找看并更新帖子……
给你：
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感谢 @Jagster 提供的信息，非常清晰。我想我可能指的是别的东西？我正试图通过这个插件与 OpenAI 集成，使用这个，
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那只是一个用于获取访问权限的 API 密钥，仅此而已，可以称之为您的密码。
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我现在明白了其中的混淆之处。
是的，有一个 API token（或密钥，你需要从 OpenAI 获取），还有代表单词一部分的文本 token。后者由 LLM 处理。前者是为了让你通过 API 进行身份验证。
这是一篇来自 The Verge 的关于术语的相当不错的指南：
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我正在本地运行 Llama，并且非常接近在本地 Discourse 实例上实现这一点。聊天机器人正在聊天 
但我在获取嵌入时遇到了困难。我的基准用户是信任级别 1。Rake 任务 rake chatbot:refresh_embeddings[1] 因身份验证问题而失败。
Faraday::UnauthorizedError: the server responded with status 401 (Faraday::UnauthorizedError)
在聊天机器人 OpenAI 令牌字段中，我粘贴了 Llama 给我的 URL
您有什么关于如何正确进行身份验证的建议吗？
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很高兴你尝试了一下！
很高兴它能聊天 
我不知道是否可以在本地使用聊天机器人进行嵌入。
我很乐意接受一个好的 PR 来添加支持。
我发现了这个：
所以，通过正确的模型以及聊天机器人中相关的附加代码和设置，这可能是可行的。你可能需要一个自定义的嵌入模型设置，而这个设置目前还不存在。
不过，已经有这个了：
chatbot open ai embeddings model custom url
这主要是为了支持 Azure 而实现的，但可以以与聊天补全指向本地 ollama 服务类似的方式重新使用。
我承认这目前限制了该机器人在本地的可用性。
这是发送到端点的令牌。它只是一个文本字段。我非常怀疑这里的 URL 会起作用。在下面还有自定义聊天补全端点 URL 设置：
例如：chatbot open ai model custom url high trust
如果你分叉并添加了与现有内容一致的相关内容，利用了现有内容，但添加了实现 ollama 本地嵌入支持所需的最低限度，同时保持与 OpenAI 和 Azure 的现有行为不变，我一定会审查 PR 并考虑合并。
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即将推出
更多功能将支持涉及嵌入的工作流：
…
OpenAI API 兼容性：支持 /v1/embeddings OpenAI 兼容端点
考虑到在这个快速发展的领域，“即将推出”通常意味着很快就会实现，也许值得等待这个功能来解决我的用例？
我们的实例是一个包含 20 年信息的宝库，但信息泄露也是一个巨大的担忧，因此我们希望进行本地测试。
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我认为我找到了一个 Ollama PR，似乎解决了 API 端点兼容性问题。我需要更好地理解它，但我是否走在正确的道路上？
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目前没有自定义嵌入模型的设置，这是一个无法解决的问题。
在本地运行时，您可以尝试通过将模型硬编码为您为 Ollama 下载的模型来解决此问题。
仔细考虑后，您还会遇到另一个问题，那就是嵌入表定义的大小设置为 OpenAI 小型模型的标准，而这非常巨大……也许您可以考虑如何克服这个问题……
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聊天机器人 1.2。将人工智能驱动的用户字段收集作为实验性功能引入。
如果用户拥有当前为空的某些可选用户字段，启用此设置将导致机器人开始向用户询问信息。它将逐步完成未完成的用户字段，直到完成为止，然后恢复正常行为。
（抱歉响应缓慢 - 这是在开发环境中录制的）
注意：此功能仅支持：
- 文本
- 下拉列表
- 确认
多选尚不支持。
字段必须是_可选的_
用户字段的顺序决定了优先级。
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Chatbot 1.3 已发布 
- 功能：添加按 token 管理配额的选项
- 新设置
chatbot_quota_basis允许您选择加入，否则仍按查询次数计算 - 默认情况下唯一的区别是配额从起始最大配额（仍基于相同的信任级别设置）开始 倒数。
- 功能：包含 DALL-E 等 API 调用的成本在用户消耗中
- 仅限 token 基础
- 各种新设置可进行调整，以影响 API 功能的 token 成本
- 功能：添加允许用户检查剩余配额的函数
Chatbot 一直包含强制执行使用配额的功能。
今天，它变得更加复杂！
Chatbot 现在可以跟踪并强制执行按 token 使用的配额。
您可以为 API 调用计费，以阻止过度使用，这样您就可以放心地让人们使用图片生成功能，例如。
Token 跟踪是选择加入的。如果您切换到 token 跟踪，请确保增加每个信任级别的配额，因为值需要比当前值大几个数量级。请进行实验。
但是，按查询跟踪已略有更改。它现在将重置为允许的最大查询数并 倒数 为零。
您可以考虑 一次性 运行全局配额重置作业，以确保每个人都从完整配额开始。这仅执行一次！
在 sidekiq 中，转到 /sidekiq/scheduler：
点击触发按钮。
无论哪种情况，用户现在都可以询问他们还剩多少配额：
注意：已知问题：如果 在重置作业运行之前 首次提出此问题，答案可能会有点奇怪！无论重置作业是否运行，第二次提出此问题都应该可以正常工作。
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罗伯特，您好：
感谢您为机器人付出的所有努力，但在聊天中调用机器人时，我在日志中遇到了以下错误。
在不卸载/重装的情况下，您有什么想法吗？
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