如何最大化利用ChatGPT的对话导出数据

投稿用户 • 2023年5月12日 am4:24 • 生活案例 • 阅读 43

注意：本文话题并不适用于没有计划通过AI构建自身知识库的普通使用者。

ChatGPT的WebUI最近有了一次小更新，在Setting选项中出现了Export Data这样的选项：

这个选项，使你能够将当前所有的对话数据下载到本地。

如何操作呢？只需点击“Export data”按钮，页面出现提示：

然后点击绿色按钮“Confirm export”即可。

导出的对话数据不是直接让你下载，而是会以邮件的方式，把Coversations数据下载链接发送到你账号对应的邮箱中。

有些朋友很早使用的ChatGPT账号，可能是从某宝等平台买的，极有可能是无法使用邮箱的，这种情况下，就无法使用这个功能。并且，建议也千万不要用这个功能，因为发送的数据是没有经过加密的，邮箱的持有者可以轻易看到你的对话内容。

如果是通过Google或Microsoft账号授权登录的，邮件会发送到你的注册邮箱中。

这个功能很实用，因为我们经过大量使用Chatgpt后会堆积很多的Chat会话，在左侧积累过多以至于你去找一些历史信息时很不方便。有了导出功能之后，你的历史会话信息就可以进行清理了，点击左侧的Clear conversations即可。

那么导出的数据如何能够进行最大化利用呢？

我们先来看看导出数据的格式是什么样的。

去你的邮箱，找到OpenAI给你发的邮件，里面有一个Download的按钮，需要注意的是，链接的有效期是从邮件发出的时间算起的24小时。所以你需要尽快下载。

下载文件名是一串十六进制的字符串，下载前建议你修改文件名，方便你以后找到文件。建议的命名格式是“OpenAI-Conversatiosn-{日期}.zip”。

之所以要讲命名呢，是后面我会给大家介绍一些用Python和数据库来管理你的历史对话数据的方式，标准化的命名会让这件事变得更简单。

解压缩后，进入文件目录，你会看到1个html文件和4个json文件。

conversations.json文件中存放的内容，格式与使用api方式调用gpt-3.5-turbo的请求格式完全相同。

这就意味着，OpenAI给你这个数据，是假设你以后仍会将这些数据，以嵌入式（Embedding）的方式再次使用的。这也正是本文今天要告诉大家的“最大化利用”的方法。

在message_feedback.json中，它给你提供的是你曾经在对话的某些回答中提供了反馈的数据记录。

什么叫“提供了反馈”呢？

就是每个回答右侧的这两个图标。

很多人经常忽略这两个图标，可能很少对自己提问所获得的回答进行评价，事实上这不利于个人的使用。如果你进行更多的“赞”或者“踩”标注，你的ChatGPT会更加了解你的需求和习惯——当然，也会帮助OpenAI改进它的模型。

那么，如果你曾经提供过反馈，那么在message_feedback.json文件中，它会以上图的格式提供给你数，分别是：消息id（指的是你某个会话中的某一条消息的标识）、会话id、用户id、反馈的评价方向（Up是赞，估计Down是踩），以及你评价的文本内容。

这是一个示例，所以它是一个数组形态，但里面只有一条数据。

有了这个信息之后，在后面我们要把这些会话历史利用起来时，它会带来一定的帮助。

model_comparison.json文件内容是空的，目前还不确定它本应有什么样的数据。

在user.json中，是你的账号信息。

把导出的conversations.json中的数据读取到Python中，利用Qdrant这样的向量数据库，就可以把自己所使用过的知识存储起来。

本文暂不涉及实施的部分，只简明扼要介绍原理，在下一篇文章中，我会提供实施后的开源代码。

基本的原理如下：

通过一个导入脚本，将conversations.json中的数据读取并将文本发送给OpenAI的Embedding接口，获得这些文本的向量化数据；
将向量化数据存入Qdrant中；
另行做一个本地化的Web服务或脚本，支持你通过非官方界面的方式提问，在Qdrant存储的历史数据中，对提问信息进行相似度搜索，将检索到的内容作为嵌入式信息，发送给OpenAI的gpt-3.5-turbo接口，gpt-3.5-turbo模型将为你拟合出更优质的回答。

FAQ

有人会说：既然我用了网页版，为什么还有必要做个这样的东西？

如果仅仅只是短期的、临时的使用人工智能，那么必要性几乎为0。但假设前提是你希望逐渐积累自己的知识库，并且希望未来AI能非常懂你，那么这个方式，眼下使用度或许不高，但日积月累将成为你庞大的知识体系，它远远胜过自己花时间再去做各种格式化的笔记——毕竟那需要花更多的人工时间。

ChatGPT提供的数据导出方式，为我们构建这种个人知识库，提供了非常好且格式化的数据格式，拿来即用。真香！

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