ChatGPT 提示词与 OpenAI API：使用 AI 与用 AI 构建的区别

大多数听到“人工智能”或“OpenAI”这些词的人，都会立即想到 ChatGPT。他们打开 ChatGPT，输入问题，得到答案，然后继续对话。这是一种极其有用的人工智能使用方式，但它只是 OpenAI 技术实际能够实现的功能之一。ChatGPT 是一款面向用户、用于直接与 AI 互动的成品应用。另一方面，OpenAI API 允许开发者将这种智能直接构建到自己的网站、应用程序、服务器、业务系统和自动化流程中。

我同时使用这项技术的两方面。和许多人一样，我使用 ChatGPT 进行研究、写作、解释、分析和头脑风暴。不过，作为一名开发者，我也在自己的项目中使用 OpenAI API，包括 AlexanderMirvis.com 和 BrooklynNotaryNinjas.com。正是在这里，仅仅使用 AI 与真正使用 AI 进行开发之间的区别变得更加清晰。无需每次需要分析某些内容时都访问 ChatGPT，我可以构建软件，自动将信息发送给 OpenAI，并在自己的应用程序中使用返回的结果。

ChatGPT 提示词的基本用法

使用 OpenAI 技术最简单的方式是通过 ChatGPT。用户输入提示词，ChatGPT 作出回应。你可以让它解释复杂的主题、总结文档、撰写文章、翻译内容、整理信息、帮助研究某个想法，或分析你提供的信息。用户无需了解编程、服务器、数据库、API 或软件开发。

这是 ChatGPT 最大的优势之一。几乎任何人都可以使用它。你用日常语言说明自己的需求，系统便会尝试帮助你。你还可以提出后续问题，并通过对话继续处理同一个问题。

例如，有人可以将错误消息粘贴到 ChatGPT 中，并询问其含义。他们可以上传一份文档，并要求生成摘要。企业主可以让 ChatGPT 为某项服务撰写描述。学生可以要求解释一个复杂的主题。系统管理员可以粘贴多个服务器错误，并询问这些错误是否看起来可疑。

ChatGPT 非常适合完成这类单独任务。不过，这一过程通常始于一个人。必须有人打开 ChatGPT，提供信息，说明需要完成什么，并检查回复。

OpenAI API 彻底改变了这一过程。

OpenAI API 是开发者端

OpenAI API 允许开发者通过软件与 OpenAI 模型通信，而不是通过常规的 ChatGPT 界面进行通信。开发者可以创建网站、应用程序、服务器进程、移动应用程序、网络安全系统、文档平台、客户服务系统或其他程序，并将 OpenAI 作为该系统的一部分。

这意味着，使用最终应用程序的人可能根本不需要打开 ChatGPT。他们甚至可能不会意识到 OpenAI 正在幕后运行。AI 成为了应用程序本身的一部分。

想象一下这样一个网站：客户上传一份文档。使用普通的 ChatGPT 时，这个人可能需要下载文档，打开 ChatGPT，再次上传文档，说明需要检查什么，然后查看结果。使用由 API 驱动的应用程序时，网站可以拥有自己的文档分析功能。客户只需上传一次文档，应用程序就会将必要的信息发送给 OpenAI，分析结果则直接显示在网站内。

这完全是另一种层次的集成。ChatGPT 允许你让 AI 执行一项任务。OpenAI API 则允许你构建这样一种软件：AI 本身就是任务的一部分。

我如何在 AlexanderMirvis.com 上使用 OpenAI

AlexanderMirvis.com 是我作为开发者使用 OpenAI，而不仅仅是作为 ChatGPT 用户使用它的一个例子。该网站使用的是定制内容管理系统，而不是完全依赖 WordPress 等传统系统。OpenAI 被集成到该 CMS 的不同部分，用于帮助分析和管理内容。

例如，OpenAI 可以协助审阅页面和出版物。与其撰写文章后再手动检查页面的每个部分，CMS 不如将相关内容发送给 AI 进行分析。AI 可以帮助审阅标题、描述、元数据、摘要、页面内容以及搜索引擎优化信息。

这样一来，AI 本身就可以成为发布流程的一部分。我不一定需要将整个页面复制到 ChatGPT 中，询问应该改进什么，复制回复，然后再返回 CMS。AI 工具可以直接存在于管理系统内部，而内容本来就是在那里创建的。

我可以使用该系统来帮助生成或改进标题、描述、摘要以及其他网站内容。它可以协助进行 SEO 分析，并找出页面可能需要改进的地方。这使 CMS 不再只是一个用于存储文章的简单数据库。它变成了一个由 AI 辅助的发布系统。

这是 ChatGPT 与 API 开发之间差异的一个重要例子。使用 ChatGPT 时，我可以请求 SEO 建议。使用 API 时，我可以将 SEO 分析真正打造为网站的一项功能。

使用 OpenAI 分析网站和服务器

我使用 OpenAI 技术的另一个领域是技术分析。网站和服务器会产生海量信息。其中包括应用程序错误、PHP 错误、数据库错误、失败的请求、身份验证事件、异常 URL、服务器警告，以及许多其他在排查故障或调查安全问题时可能有用的事件。

人们当然可以将其中一些日志粘贴到 ChatGPT 中，并询问这些日志的含义。我有时也会这样使用 AI。不过，开发者的做法更有意思，因为分析功能可以构建到实际的服务器环境中。

自定义系统可以收集相关信息、对其进行整理，并将选定的事件发送给 OpenAI 进行分析。与其阅读数千行日志并尝试找出其中少数几个重要事件，不如让 AI 帮助总结发生了什么，并将管理员引导至异常活动。

例如，应用程序可能会收到来自同一位置的重复失败请求，或者反复收到针对本不应存在的文件的请求。普通安全系统可能会记录这些请求。AI 可以通过用通俗易懂的语言解释这种模式，并帮助确定哪些事件值得进一步调查，来提供另一层分析。

不应自动将 AI 视为网络安全方面的最终权威。传统安全控制仍然极其重要。防火墙、访问控制、身份验证、输入验证、监控、速率限制、日志记录以及其他安全系统都应继续履行各自的职责。AI 会成为一种额外的分析工具，帮助人类管理员理解这些系统所报告的内容。

BrooklynNotaryNinjas.com 与远程公证业务

BrooklynNotaryNinjas.com 是一个更有力的例子，因为 OpenAI 可以直接连接到正在运营的远程公证业务中。该网站并不只是一个信息页面。它是一个更大系统的一部分，涉及远程公证会话、文件上传、客户信息、日程安排、通信、业务流程以及管理工具。

OpenAI 可以在此类系统中使用，以协助客户和管理员。其中一个最实用的例子是文件分析。公证工作高度依赖文件，而客户通常不知道某份文件在尝试进行公证之前是否已经准备就绪。

AI 辅助的文件扫描器可以检查上传的文件，并帮助识别可能存在的问题。例如，系统可以查找确认条款或其他公证措辞、州或县等空白区域、缺失的信息、可读性问题，或其他可能需要关注的情况。

重要的区别在于，客户不必离开 BrooklynNotaryNinjas.com，打开 ChatGPT，再要求 ChatGPT 检查文件。分析功能可以成为远程公证平台本身的一部分。

这会为企业带来更好的工作流程。

AI 文件准备度

文件准备度在远程公证中尤其有用，因为原本可以在会话前发现的问题，否则可能会延误整个预约。客户可能上传错误的文件，发现重要区域未填写完整，误解需要签署的内容，或意识到可能还需要其他服务。

AI 辅助系统可以在远程会话开始前进行初步审核。其目的不是让 AI 充当公证员或作出法律决定，而是识别在文件提交给公证员之前值得关注的信息。

系统可以帮助判断文件是否看起来已经准备就绪、是否可能存在问题，或是否需要人工审核。这样，AI 就成为接收流程的一部分。

这是将 AI 与常规编程结合起来的一个好例子。AI 可以分析文件，但应用程序本身仍然可以包含关于后续处理方式的严格规则。无论 AI 给出什么结论，某些情况都可能自动要求人工审核。

AI 不必控制整个系统。它可以提供智能分析，同时由常规软件继续控制业务规则。

面向公证平台的 OpenAI 诊断功能

OpenAI 还可以在 BrooklynNotaryNinjas.com 的管理和技术方面发挥作用。远程公证应用可能涉及许多协同工作的不同系统，其中可能包括网站请求、移动应用连接、远程会话信息、文档、通知、数据库、API 以及后台进程。

当某个环节出现故障时，查明原因可能会变得复杂。

与其只向管理员显示技术错误，AI 诊断系统还可以帮助解释错误。它能够分析诊断信息，并以更易理解的方式说明可能发生了什么。

对于开发人员来说，这可以节省大量时间。应用可能会告知我某个 API 请求失败，或某项数据库操作产生了意外结果。AI 可以帮助整理现有证据，并建议我首先应该从哪里查起，而不必从头开始手动调查每一种可能的原因。

同样，AI 扮演的是助手而不是替代适当的调试工作。实际日志、数据库记录、服务器配置、应用代码和网络信息仍然是证据。AI 只是帮助解读这些证据。

远程公证工作流程中的 AI

将 AI 与整个远程公证工作流程连接起来，才能带来更大的优势。

远程公证客户可能会先提供有关公证的信息。他们可能上传文档、提供签署人信息、安排会话、接收通知、就预约进行沟通，并最终完成远程公证流程。

OpenAI 可以在这一流程的不同环节提供帮助。它可以帮助分析文档、总结信息、协助处理支持请求、用更简单的语言解释说明、整理管理信息，并帮助识别可能需要人工关注的问题。

AI 不必成为应用的核心。事实上，用户可能根本不会直接看到 OpenAI API。他们只会体验到一个更智能的应用。

这是 API 开发背后最重要的理念之一。最佳的 AI 功能并不总是需要看起来像聊天机器人。有时，它只是一个让现有流程变得更轻松的按钮。

创建 AI 机器人

OpenAI API 还可以用于构建专用机器人。定制机器人可以针对特定企业进行设计，而不是充当通用助手。

例如，对于一家远程公证业务，AI 助手可以回答有关服务运作方式的一般问题，帮助客户了解预约前应准备哪些材料，解释不同服务之间的区别，或引导人们前往网站的正确部分。

由于开发者可以控制应用程序，因此也可以限制机器人。它不必回答所有可以想象到的问题。可以指示它专注于与该企业相关的信息。

这对于专业服务非常重要。公证助手不应突然试图成为某人的律师，也不应就某份文件提供法律结论。开发者可以设定边界，让机器人在提供有用信息的同时，将适当的事项转交给人工人员处理。

同样的理念几乎适用于任何行业。你可以创建客户服务机器人、技术支持机器人、内部员工助手、文档助手、研究助手或安全助手。

AI 智能体不只是聊天机器人

比基础聊天机器人更进一步的阶段是 AI 智能体。智能体可以被设计为执行一个流程，而不只是回答一个问题。

例如，普通聊天机器人收到“我的文件准备好了吗？”这样的消息后会作出回答。而智能体则可能接收该文件，识别它看起来属于哪种文件，检查特定字段，确定有哪些信息可用，运行预定义的检查，准备摘要，并将相关事项发送到适当的工作流程中。

网络安全代理可以接收警报、检查相关事件、总结活动情况、比较不同日志中的信息，并为管理员准备事件报告。

管理代理可以帮助整理收到的支持请求。它可以审查请求、识别大致主题、准备摘要，并将信息转交给应用程序中适当的部分。

这就是代理在软件开发中受到如此多关注的原因。目标并不只是让 AI 进行对话，而是让 AI 参与一个结构化流程。

自动化改变一切

自动化是我认为 OpenAI 的 API 端比普通提示词用法更强大的最大原因之一。

如果我手动使用 ChatGPT，通常由我来负责自动化。我复制信息、提供指令、接收结果、决定如何处理结果，然后将信息转移到其他地方。

通过 API 集成，软件可以处理其中许多步骤。

对于 AlexanderMirvis.com，AI 可以成为内容和 SEO 工作流程的一部分。对于 BrooklynNotaryNinjas.com，AI 可以参与文件接收、诊断、支持以及其他远程公证流程。

应用程序中的事件可以自动触发 AI。有人上传文档。创建页面。发生错误。执行某项特定操作。软件可以识别该事件，并决定是否应调用 OpenAI。

随后，响应可以被存储、显示、审核，或由应用程序的其他部分使用。

这才是真正的自动化。

AI 不需要控制一切

人们常有一种误解，认为“AI 驱动的应用程序”意味着 AI 必须做出每一个决定。这通常是设计软件的一种糟糕方式。

传统编程仍然极其重要。数据库仍应管理结构化信息。身份验证系统仍应验证用户身份。权限仍应决定用户可以访问哪些内容。支付系统仍应处理交易。安全规则仍应阻止被禁止的操作。

通常情况下，应在智能、语言理解、分类、摘要或推理能够带来优势的地方加入 AI。

例如，软件可以确定某条安全规则已被触发。AI 可以解释为什么该活动可能可疑。

软件可以确定某份文档已被上传。AI 可以帮助检查其内容。

软件可以确定某篇文章已被保存。AI 可以帮助分析内容并提出改进建议。

这种组合比试图用 AI 替代正常的应用程序逻辑强大得多。

将 AI 连接到数据库和内部信息

普通 ChatGPT 使用与 API 开发之间的另一个重大区别，是能够将 AI 连接到由你自己的应用程序控制的信息。

企业可能拥有客户记录、预约、文档、内部知识、支持信息或其他数据。经过适当设计的应用程序可以检索任务所需的具体信息，并向 AI 提供必要的上下文。

这样，AI 的回答就可以基于实际应用程序，而不仅仅是基于一般信息。

例如，行政助理不一定需要访问整个客户数据库。应用程序可以仅检索特定请求所需的信息。这既更安全，也更高效。

开发人员可以控制这一过程。我们决定模型接收哪些信息。我们决定它何时接收这些信息。我们决定应用程序如何处理响应。

这种控制能力是使用 API 进行开发最强大的部分之一。

与自定义应用程序相比，ChatGPT 存在局限性

ChatGPT 功能极其强大，但它仍然是一个已经完成的应用程序。用户在 OpenAI 提供的环境中进行操作。

我可以要求 ChatGPT 检查某些网站内容，但这不会自动在我的 CMS 中创建一个 SEO 按钮。

我可以要求 ChatGPT 分析服务器错误，但这不会自动将它连接到我的应用程序日志。

我可以上传一份公证文件并向 ChatGPT 提问，但这不会自动将分析结果整合到 BrooklynNotaryNinjas.com 的客户工作流程中。

这些集成都需要开发工作。

这正是 API 发挥作用的地方。

API 允许我创建界面、确定工作流程、控制数据库、决定哪些操作触发 AI、决定提供哪些信息，并确定如何处理 AI 的响应。

ChatGPT 提供的是 OpenAI 的应用程序。API 则允许我创建自己的应用程序。

API 也有自身的局限性

OpenAI API 比手动使用 ChatGPT 更加灵活，但它并非魔法。开发者仍然需要构建应用程序的其余部分。

OpenAI 不会自动创建我的数据库结构、网站安全机制、身份验证系统、用户权限、业务规则、错误处理机制、支付系统、远程公证工作流程或管理仪表板。这些仍然属于软件开发的职责范围。

API 的使用也需要付费，因为应用程序与 OpenAI 模型通信时会消耗资源。因此，开发者必须考虑某项功能的使用频率、需要处理多少信息，以及每项任务是否确实都需要 AI。

安全性和隐私也是重要问题。API 凭据必须受到保护。不应不必要地发送敏感信息。用户应拥有适当的权限。应用程序应针对重要操作维护日志和控制机制。

最重要的是，AI 可能会出错。AI 的回答听起来可能很自信，但仍然可能包含错误。重要决策，尤其是涉及法律、网络安全、金融、身份或其他敏感主题的决策，应当进行适当的人工审核，并采用确定性控制措施。

使用 AI 与使用 AI 构建

解释二者区别的最简单方式是：ChatGPT 让我能够使用人工智能，而 OpenAI API 让我能够使用人工智能进行构建。

如果我将错误日志粘贴到 ChatGPT 中并询问发生了什么，我是在使用 AI。如果我创建一个能够自动收集相关错误并将其发送进行分析的服务器系统，我是在使用 AI 进行构建。

如果我将文档上传到 ChatGPT，并询问其中是否有任何内容看起来不完整，我是在使用 AI。如果我在 BrooklynNotaryNinjas.com 上创建一项功能，让客户上传文档，并由应用程序执行 AI 辅助的准备情况审核，我是在使用 AI 进行构建。

如果我让 ChatGPT 改进一篇文章的标题，我是在使用 AI。如果我在 AlexanderMirvis.com 上创建一个 CMS，使其能够分析出版物，并直接在管理界面中帮助生成标题、元数据、摘要和 SEO 建议，我是在使用 AI 进行构建。

这种差异是巨大的。

从聊天机器人到完整的 AI 应用程序

许多人仍然将人工智能视为聊天机器人。他们想象着这样一个框：有人在其中输入问题，然后获得答案。

这只是其中一种界面。

AI 可以在按钮、仪表板、文档上传、安全警报、管理系统、搜索功能、移动应用程序、电话系统、客户门户和后台自动化的背后运行。

客户完全不一定需要“与 AI 对话”。

例如，在远程公证平台上，客户可能只需上传一份文档，然后获得准备情况结果。对该客户而言，这只是一个实用功能。然而在幕后，传统编程、数据库系统、业务规则和 OpenAI 可能都在协同工作。

这正是 OpenAI 远不止是聊天机器人的地方。

真正的可能性始于开发者端

基础提示词之所以有价值，是因为它让几乎任何人都能使用强大的 AI。你不需要成为程序员，也能有效地使用 ChatGPT。在写作、研究、解释、头脑风暴和个人分析方面，ChatGPT 可以节省大量时间。

然而，开发者端打开的是一个完全不同的世界。

通过 OpenAI API，AI 可以成为网站的一部分。它可以成为移动应用程序的一部分。它可以分析文档。它可以帮助解读错误。它可以支持网络安全监控。它可以参与自动化工作流程。它可以协助客户。它可以支持管理员。它可以帮助整理数据。它可以成为定制 CMS 的一部分。它可以成为远程公证平台的一部分。

这就是我如何将 OpenAI 用于 AlexanderMirvis.com 和 BrooklynNotaryNinjas.com。我并不是简单地打开 ChatGPT 然后提问。我正在尝试各种方式，让 OpenAI 成为运行我网站并支持我业务运营的软件的实际组成部分。

对于 AlexanderMirvis.com，这意味着 AI 辅助的内容管理、发布、SEO 分析和技术分析。对于 BrooklynNotaryNinjas.com，这意味着将 OpenAI 应用于真实的远程公证环境，包括文档接收、文档准备情况、诊断、客户工作流程、支持和自动化。

目标并不是为了让网站能够声称自己拥有 AI，就简单地添加 AI。目标是将 AI 用在真正能够减少工作量、更早发现问题、解释复杂信息或提高现有流程效率的地方。

ChatGPT 和 OpenAI API 都来自人工智能这一大致相同的领域，但它们代表了使用这项技术的两种截然不同的方式。

ChatGPT 为人们提供了一个与人工智能交流的简便界面。你可以提问、提供信息并获得答案。它非常实用，因为几乎任何人都可以使用它，而无需了解其背后的技术如何运作。

OpenAI API 让开发者能够将这种智能融入自己的软件中。开发者不必每次只让人工智能协助完成一项任务，而是可以构建一个系统，让人工智能成为持续业务流程的一部分。

这可以包括自动化文档分析、定制代理、客户服务机器人、安全分析、服务器诊断、SEO 工具、内容管理、远程公证工作流程、内部业务助手，以及无数其他应用。

我自己在 AlexanderMirvis.com 和 BrooklynNotaryNinjas.com 上使用 OpenAI 的经历就体现了这种差异。ChatGPT 是我可以与之交流的工具。OpenAI API 则是我可以围绕它进行开发的工具。

ChatGPT 让你能够使用人工智能。OpenAI API 则让你能够构建内置人工智能的自有技术。