你是否因为 ChatGPT 无法“学习”超过 4096 个 token 的上下文而感到困扰？如果是的话，不妨看看这个开源例子。它的基本原理是，通过 Embedding 模型和数据库在大量物料中搜索可能与用户回答相关的段落，然后从这些段落中生成 prompt，以便 ChatGPT 进行回答。

Mar 02 23

I embedded all of @Paul Graham’s essays. All 605,870 tokens worth. Use OpenAI’s new model to search & chat with them at paul-graham-gpt.vercel.app. Code & dataset is 100% open-source for anyone to use. GitHub: github.com/mckaywrigley/p

另外，还推荐大家参考 OpenAI 官方提供的一系列实用的例子和指南，其中包括了各种场景和功能的演示和代码，让你轻松上手 OpenAI 的强大能力。 github.com/openai/openai-

@chuangbo

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