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ChatGPT 记忆功能揭秘：使用与管理指南
ChatGPT 记忆功能的概念、作用及使用方法。文章阐述了记忆功能如何通过保留用户偏好和对话上下文来提升交互的精准性与连贯性，并提供了开启、关闭及管理记忆的具体步骤。此外，还探讨了记忆功能的隐私保护措施，包括用户控制权、加密存储及数据合规性。最后分析了记忆功能与 GPTs 的未来结合潜力及其在模型训练中的应用，强调在享受个性化服务的同时需注重隐私保护与伦理合规。文末附带了相关的 Python 代码示例。
ChatGPT 记忆功能的概念、作用及使用方法。文章阐述了记忆功能如何通过保留用户偏好和对话上下文来提升交互的精准性与连贯性，并提供了开启、关闭及管理记忆的具体步骤。此外，还探讨了记忆功能的隐私保护措施，包括用户控制权、加密存储及数据合规性。最后分析了记忆功能与 GPTs 的未来结合潜力及其在模型训练中的应用，强调在享受个性化服务的同时需注重隐私保护与伦理合规。文末附带了相关的 Python 代码示例。
人工智能技术的快速发展正深刻改变我们的日常生活，而其中，ChatGPT 的记忆功能无疑是一个备受关注的创新。这一功能专为提升用户体验而设计，使 ChatGPT 能够在多次对话中保留和利用关键信息，从而实现更加个性化和连贯的交互。这种'记忆'类似于人类的记忆，使 ChatGPT 能够记住用户的偏好、兴趣以及之前的对话内容。
通过这一功能，ChatGPT 不仅能够更精准地理解用户需求，还能根据上下文持续调整对话风格和内容。这不仅让交互更加自然流畅，也为用户提供了更高效、更贴合需求的服务。
参考文档：
记忆功能是 ChatGPT 迈向智能化与个性化的重要里程碑。它不仅提升了对话的精准性和连贯性，还在增强用户体验和建立信任感方面发挥了关键作用。这一功能将简单的交互升级为深度的陪伴，使 ChatGPT 更贴合用户需求，真正成为懂用户的智能助手。
记忆功能为用户提供了高度的灵活性，既能提升互动的个性化与连贯性，也能通过设置完全由用户掌控。当用户需要更高的隐私性时，可以轻松关闭或管理已存储的记忆内容；而当需要个性化的深度陪伴时，只需开启记忆功能，即可享受智能助手的全面支持。
查看与管理记忆功能赋予用户完全的自主权，让用户可以根据需要随时检查、调整或清除 ChatGPT 保存的信息。通过灵活的操作，用户不仅可以优化与 ChatGPT 的交互体验，还能最大限度地保护隐私与数据安全。
记忆功能的设计始终将用户隐私放在首位，通过全面的用户控制权、强大的加密技术以及清晰的隐私政策，确保数据的安全与透明。
记忆功能与 GPTs 的结合将为个性化和深度交互开启全新的篇章。虽然目前记忆功能尚未完全融入 GPTs，但其规划和开发为未来奠定了重要基础。
记忆功能在训练中的应用为模型的持续优化提供了宝贵资源，通过用户明确授权的数据，模型能够不断提高响应的精准性和个性化水平。
ChatGPT 的记忆功能通过记住用户的偏好和对话上下文，显著提升了交互的精准性、连贯性和个性化，同时提供用户完全的控制权，确保隐私和安全。未来，这一功能与 GPTs 的结合将进一步拓展个性化服务和长期互动的潜力，为用户带来更优体验，同时推动 AI 技术发展，并在隐私保护与伦理合规中实现技术与人性的平衡。
import openai, sys, threading, time, json, logging, random, os, queue, traceback
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "YOUR_API_KEY")
def ai_agent(prompt, temperature=0.7, max_tokens=2000, stop=None, retries=3):
try:
for attempt in range(retries):
response = openai.Completion.create(model="text-davinci-003", prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, stop=stop)
logging.info(f"Agent Response: {response}")
return response["choices"][0]["text"].strip()
except Exception as e:
logging.error(f"Error occurred on attempt {attempt + 1}: {e}")
traceback.print_exc()
time.sleep(random.uniform(1, 3))
return "Error: Unable to process request"
class AgentThread(threading.Thread):
def __init__(self, prompt, temperature=0.7, max_tokens=1500, output_queue=None):
threading.Thread.__init__(self)
self.prompt = prompt
self.temperature = temperature
self.max_tokens = max_tokens
.output_queue = output_queue output_queue queue.Queue()
():
:
result = ai_agent(.prompt, .temperature, .max_tokens)
.output_queue.put({: .prompt, : result})
Exception e:
logging.error()
.output_queue.put({: .prompt, : })
__name__ == :
prompts = [
,
,
,
,
]
threads = []
results = []
output_queue = queue.Queue()
start_time = time.time()
idx, prompt (prompts):
temperature = random.uniform(, )
max_tokens = random.randint(, )
t = AgentThread(prompt, temperature, max_tokens, output_queue)
t.start()
threads.append(t)
t threads:
t.join()
output_queue.empty():
result = output_queue.get()
results.append(result)
r results:
()
end_time = time.time()
total_time = (end_time - start_time, )
logging.info()
logging.info()
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将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML 转 Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown 转 HTML在线工具，online