我完成了 AI 客服機器人 | ChatGPT x Streamlit

ChatGPT 的熱門程度早已想當然而，企業們爭相開始導入 OpenAI 技術的應用，好比進入了 AI 群雄割據的年代，不過 Microsoft Copilot 的主權宣示，在這個重視高生產力時代，將會暫時遠離一場腥風血雨的爭鬥。

回歸本次的主角「AI 客服機器人」，筆者將他應用於課程回覆的狀況，舉例來說，當你的 Hahow 課程有需要回覆的問答，這時 AI 客服機器人就可以先將回覆的架構與初稿產出。

讓我們從三個主題來查看這次的內容，Python Streamlit 介紹、UI/UX 介面設計、ChatGPT 的應用。

Streamlit 是一個用於建立互動式 WEB 應用程式的 Python 框架。

它的主要特點是可以讓使用者輕鬆地使用 Python 來建立具有網頁前端的應用程式，並且可以即時更新與應用。

Streamlit 的設計目標是減少開發人員的開發成本和時間，以及讓使用者能夠快速進行 Prototype 開發和數據探勘。

UI/UX 的設計上，Streamlit 可以很簡單的完成開發，因此我們開發者只需要思考如何做好簡單的介面設計與易操作的使用流程，從中我們可以邊開發邊進行測試，這也是 Streamlit 強大之處，我們自己很直覺地了解當下的狀況。

對於程式開發與前端設計是一大福音，我們能在企業開發新系統或是應用時，不到一天就可以快速測試當下的版本，更是對於新創團隊在 Demo 產品時，是相當好的利器，讓客戶與投資人能在短時間理解自己的概念與商業模式。

這裡的應用概念是 【Prompt Engineering】，也就是說將我們在與 ChatGPT 對話時，所需要輸入的字詞設計成「選項」，讓使用者進行選擇。

而我們開發者的工作則是將輸入的咒語優化到適合當下的應用，這一方面可以去查看 Learn Prompting，這個咒語教學網站將會讓你成為特級 AI 咒術師，讓我們更正確地詠唱 AI 的咒語。

OpenAI 的技術應用可以有相當多的層面，而這些 AI 技術所帶來的有可能是遭難，也有可能是一種新的救贖，我們人類能從中生存，而 AI 規範則有賴於政府與企業的規劃。

就像數據隱私此項議題早已存久遠，可是落實於生活中然仍還有一哩路要走，就像 AI 技術的普及一樣，那些禁止學生使用 ChatGPT 寫作業的教授們，不如就請學生們如何更好地使用 ChatGPT 吧，因為我相信 ChatGPT 絕對寫的比80% 的學生好。

最後，如果你想要使用看看我的 AI 客服機器人，這裡是連結，記得先去申請自己的 OpenAI API KEY。

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我是 Dodson，一個分享男生穿搭、熱愛抱石的數據分析師。

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