谢谢 UP ，安装上了。

保持多样性，是物种生存的关键。

楼主的问题没有标准答案，听从自己当下内心的声音并尽自己所能去实现自己的梦想。

如果是我，不同的人生阶段，会有不同的选择，但总体是在及时行乐和未雨绸缪之间选择一个自己认为适合当下需求的一个位置。

谢谢，已经卸载了。

作者也要吃饭，能理解，但不喜欢。

@guoph 我用的是 Alfred 4 ，那应该是这个问题了。那我就先 0.5 用着吧，不折腾了。

@guoph 0.61 也不行，调试模式记录如下：
[16:49:57.968] Logging Started...
[16:50:09.397] AskGPT[Keyword] Processing complete
[16:50:09.398] AskGPT[Keyword] Passing output '心情' to Run Script
[16:50:10.197] ERROR: AskGPT[Run Script] Traceback (most recent call last):
File "/Users/test/Documents/Alfred.alfredpreferences/workflows/user.workflow.BC57467B-A21E-484D-9D19-FE3672C60900/gpt.py", line 99, in <module>
api_key, model, temprature, messages, signature, print_input, chat_number = pre_process(*params)
TypeError: pre_process() missing 9 required positional arguments: 'model', 'temprature', 'context_time', 'chat_number', 'clear_keyword', 'clipboard_keyword', 'roles', 'signature', and 'print_input'

@jhdxr 😄，

我问了一下 ChatGPT ，他是这样回答的：
问：chatgpt 出来这么久了，看到的都是卖号，或者直接用 api 开发个啥，就没人想微调，针对垂直行业做定制化的 chatgpt?

答：确实，目前聊天机器人领域的开发大多都是基于机器学习技术的通用算法，如 GPT ，BERT 等。这些算法可以用于构建通用的聊天机器人，但是在垂直行业中运用时表现一般。

这也是因为每个垂直领域的企业需要的自然语言处理和解决方案都有所不同。因此，像您提到的定制化 ChatGPT 是很有前途的，它可以帮助企业建立具有垂直专业能力的聊天机器人，从而更好地满足企业所需。

针对垂直领域的 ChatGPT 并不是基于通用的算法开发的，而是基于特定的数据集和领域语料库进行微调，以便更好地理解和回答特定领域的问题，这需要专业的自然语言处理专家以及领域专家的共同努力。

当然，这样的定制化开发需要投入更多的时间和成本。但是，对于那些希望让聊天机器人更好地满足其业务需求的企业来说，这是很值得的投资。

补充一下，我在一个家电企业从事人力资源工作，同时分管顾客服务工作。

@diehe 我不是程序员。楼主的想法我很支持。“最好是，把整个微调过程，做成无需写代码的方式。 让他们只要简单上传，自己行业的专业数据资料，就能得到一个全能的二十四小时在线的行业专家。”就要这个，不用专家级别，做到自然流畅的专业客服就可以。

服务机器人是需求最明确。

@guoph 升级后无法使用，退回到 0.5 版了

问界 M5 Ev 的车主，没有长途需求的，直接上电动。不一定要选问界，但问界的外观设计很对我的胃口

不会发图。

按以下顺序：

alfred-Preferences...-Workflows-AskGPT-右上角的 [X]
@zeonll

不知道如何编辑已经发布的帖子，再发一遍