对话开场白：聊一聊我们开创性的新型 AI 聊天机器人

人工智能的世界正在快速发展，而在 Intercom，我们正在帮助设定这一步伐。 今天，我们很高兴地介绍 Fin，这是我们的新型聊天机器人，由 OpenAI 的 GPT-4 和 Intercom 的专有机器学习技术提供支持。

就在几周前，我们宣布了我们在 Intercom 中的第一个 GPT 支持的功能——一系列对客户服务代表有用的工具——我们的客户真的很享受这些功能带来的额外效率。

不过，最大的目标是创建一个由 GPT 驱动的聊天机器人，可以直接回答客户的查询。 为此，它需要能够利用大型语言模型的力量，但又没有“幻觉”带来的缺点。 最初，我们不确定解决这个问题需要多长时间，但现在，随着 OpenAI 发布 GPT-4，我们可以透露我们已经构建了一个聊天机器人，能够以高标准可靠地回答客户的问题. 我们称之为 Fin。

在今天的 Inside Intercom 播客节目中，我与我们的机器学习总监 Fergal Reid 坐下来讨论了我们的新 AI 聊天机器人、我们如何构建它、它做了什么，以及这一显着突破的后续步骤。

以下是一些要点：

• 我们新的 AI 聊天机器人可以使用最新的 GPT 技术自然地交谈。
• Fin 从您现有的帮助中心获取信息并仅使用这些知识，让您可以控制它如何回答有关您的业务的问题。
• 在 Intercom，我们相信支持的未来是机器人和人类的结合。 Fin 无法回答所有客户查询，在这些情况下，它可以将更难的问题无缝地传递给人工支持团队。
• 我们已经将幻觉减少了大约 10 倍，基于您信任的知识库构建限制条件，将 Fin 限制为与您的业务相关的查询。

如果您喜欢我们的讨论，请查看我们播客的更多剧集。 您可以关注 Apple 播客、Spotify、YouTube 或在您选择的播放器中获取 RSS 提要。 以下是该剧集经过轻微编辑的文字记录。

任何其他名称的机器人

Des Traynor：欢迎收看 Intercom 播客中令人兴奋的一集。 我们的机器学习总监 Fergal Reid 再次加入我的行列，他将向我们介绍自 ChatGPT 推出以来我们几乎每天都被要求推出的东西。

“这实际上将是一个机器人，您可以将其用于您的业务，它具有 ChatGPT 的自然语言处理能力，但会专门回答有关您的业务的问题”

Fergal Reid：是的，谢谢 Des。 自从 ChatGPT 面世以来，人们就像，'嘿，我可以用它来回答我的业务支持问题吗？ 我们总是说，‘哦，我们不知道。 我们不确定幻觉。 但今天我认为我们真的很高兴地宣布我们对这款产品感到非常兴奋，因为我们认为我们已经做到了。 我们认为我们已经构建了一些东西——这实际上将是一个机器人，您可以将其用于您的业务，它具有 ChatGPT 的自然语言处理能力，但会专门回答有关您的业务的问题，我们已经使用您的帮助中心构建了它，因此它不会随机回答来自互联网或任何地方的问题。 您可以控制它所说的内容。 准确率一路飙升。 通过使用 OpenAI 的新 GPT-4 模型，我们已经成功地将准确率提高了很多，您可以在测试版中访问该模型。 所以我对此感到非常兴奋。

Des：所以我的想法是，人们在 ChatGPT 中体验过并爱上了它，这实际上是这个机器人，你可以向它提出任何问题，并且它能够很好地回答问题。 你能为你的企业做到这一点吗？

弗加尔：是的。 有点。 所以我们故意这样做，所以你不能问它任何东西。 我们的想法是构建一种具有与我们在 ChatGPT 中看到的相同类型的对话理解的东西，但它专门只回答有关您的业务的问题。 你可以问它一些疯狂的问题，比如美国第 22 任总统是谁？ 就像，'嘿，我只是来这里回答有关此特定业务的客户支持问题。

德：酷。 所以它实际上知道它应该和不应该尝试什么？

弗加尔：是的，没错。 就是这个主意。

机器人突破

Des：我觉得好像七八周前你说我们不打算这样做是因为这不可能或不容易或类似的事情？

“每个客户都在问我们这件事”

Fergal：所以，六七周前，当我们开始研究这项技术时，最初当我们第一次看到它时，我们会想，‘哇，我们可以构建这个吗？ 我们可以为您的企业构建 ChatGPT 吗？ 这是每个人的首要考虑。 每个客户都在问我们这件事。 我们有点看着它然后我们走了，天哪，这产生了很多幻觉，这会给你不准确的结果。 结果非常不准确，完全是编造的，我们就像‘这是一项非常令人兴奋的技术，但我们不确定我们是否真的能限制它并阻止它产生足够的幻觉。 我们花了很多时间玩 GPT、ChatGPT、GPT-3.5。

“当我们开始玩它时，我们想，哇，这看起来好多了。 有时它仍然会产生幻觉，但幻觉少了很多，也许少了 10 倍”

当它不知道某事时，我们永远无法让它知道。 但最近我们可以访问 OpenAI 的新 GPT-4 模型的新测试版。 他们告诉我们的其中一件事是，'嘿，这比我们过去看到的其他模型要少得多。' 所以，你知道，我们就像，‘哇，这听起来很有趣。 这听起来很令人兴奋，GPT-4，它会做什么？ 我们开始努力，看看这个，并通过我们的一些测试台来检查和检查幻觉。 当我们开始玩它时，我们想，哇，这看起来好多了。 有时它仍然会产生幻觉，但它产生的幻觉要少得多，可能少了 10 倍，差不多这样。 所以我们非常兴奋。 我们就像，'哇，好吧，这突然感觉就像这样。 这足以构建一个机器人，这比我们正在使用的 GPT-3.5 领先一代。 就它的可信度而言，它只是走得更远。

德：令人兴奋。 测试有什么作用——我们是否对这些机器人进行了酷刑测试，以确切地了解它们是否知道自己在胡说八道？

Fergal：所以我们并没有走得太远。 对于我们上一代的模型，例如分辨率机器人，我们拥有一套非常非常完善的经过实战测试的测试基准，这些基准是我们多年来建立的。 所有这些新技术都是几个月前出现的，所以我们还没有那么有原则。 但我们已经确定了一堆边缘案例，只是一些具体的事情。 我们有一个电子表格，我们可以在其中跟踪我们在这些新模型中看到的特定类型的故障模式。 所以当 GPT-4 出现时，你会想，好吧，让我们试试这个。 让我们看看当您向它提出一个根本不包含在文章或知识库中的问题时会发生什么。 或者你问它一个与实际存在的问题相似但不完全相同的问题。

你知道，对于 GPT-3.5 和 ChatGPT，如果它什么都不知道，它几乎就像是想取悦你，给你你想要的。 所以它只是编造了一些东西。 对于 GPT-4，他们显然已经做了很多工作来减少这种情况。 这对我们来说真的很明显。 因此，当我们对它进行测试时，它可能会说“我不知道”，或者表达更多的不确定性。 这对我们来说是一个真正的游戏规则改变者。

“在 Intercom，我们相信支持的未来是机器人和人类的结合”

Des：如果机器人不知道，它可以交给人类吗？

弗加尔：当然。 在对讲机，我们相信支持的未来是机器人和人类的结合。 我们在解决问题机器人方面有很多经验，可以很好地将机器人从机器人移交给人工支持代表，希望在对话之前得到支持代表，我们认为我们仍然需要用这个机器人来做到这一点。 总会有问题，例如，有人要求退款。 也许你想要一个人来批准。 所以总会有一条人类批准的途径。 在 Intercom，我们有一个非常好的工作流程平台，您将能够使用它来控制机器人何时移交以及如何移交。 我们将确保这个新机器人以与现有机器人相同的方式与我们现有的平台集成。

Des：而且我假设机器人会以某种方式消除或限定查询的歧义，也许会对其进行总结，即使它已将其移交？

Fergal：我们目前没有任何摘要功能，但该机器人会尝试消除歧义并得出客户响应。 我们现有的解析机器人会做一些这样的事情。 这个新的机器人，因为它在自然语言处理方面做得更好，所以可以更有效地做到这一点。 因此，这可能意味着您的代表处理机器人所触及的问题的处理时间会减少。 是的，对此也很兴奋。

谈话的艺术

Des：收听我们 Intercom On Product 播客的听众会知道我经常喜欢说，拥有一种能力，即使是一种有用的新颖能力，也不足以拥有一个伟大的产品。 你是如何包装产品的——你的目标是什么？ 围绕此 GPT-4 功能构建实际产品的设计目标是什么？

Fergal：所以我们很早就意识到确实有一组我们正在努力实现的设计目标。 首先，我们希望通过 ChatGPT 捕捉人们看到并印象深刻的自然语言理解。 我们想让一代人超越过去的一代。 因此，如果你问了一个非常复杂的问题，或者你问了一个问题，那么你会问一个后续问题，它理解第二个问题是根据前一个问题来解释的。 我们以前的机器人没有这样做。 大多数机器人都不会那样做。 那太难了。 你知道，对话对于机器学习算法来说是非常棘手的环境。 有很多微妙之处和相互作用以及某种支持对话，但这项新技术似乎在这方面做得很好。 所以我们的首要目标是捕捉它。

“有很多微妙之处和相互作用以及某种支持对话，但这项新技术似乎在这方面做得很好”

Des：举个例子，你可能会问一个问题，然后说‘你有 Android 应用程序吗？ 那么 iPhone 呢？ 喜欢问，“iPhone 怎么样？” 除非你之前用“你有 Android 应用程序吗？”来解析它，否则它是没有意义的，例如。 所以它是关于将事物粘合在一起以理解对话的连续性和上下文。

弗加尔：没错。 这样，它就更自然地流动了。 我们特别注意到新机器人的这一点，当你问它一个问题而你得到的答案与你问的不完全一样时，你可以说，'哦，但不，我真的想询问价格。 它有点理解这一点，它会给你更相关的答案。 我们觉得这是一项真正的突破性技术。

Des：它能反驳你说，“再说点吗？” 它可以问你后续问题来限定你的问题吗？ 所以如果你想出一些模糊的东西，比如，'嘿，这东西有用吗？ 它会尝试解决这个问题吗？ 或者它会回应，“我需要的不止于此。”

“要真正打造良好的产品体验，就好像我们拥有大量的灵活性和强大的功能，但现在我们需要的是限制和控制它的能力”

Fergal：所以，算法本身会做一定数量的事情，但是通过这种技术，我们获得了这种非常先进的能力，然后实际上我们正在尝试做的是我们试图限制它很多。 我们实际上是想说，‘好吧，你可以开箱即用，但我们需要更多的控制。’ 实际上——就像你之前提到的——建立良好的产品体验，这几乎就像我们拥有大量的灵活性和强大的力量，但现在我们需要的是限制和控制它的能力。 所以我们已经建立了这样的体验。 我们已经建立了消歧体验，如果您提出问题但没有足够的信息，我们会尝试澄清，但我们会控制它。

我们设计了提示，您可以在其中使用具有特殊用途的应用程序来完成对话中的每项任务。 所以我们有一个提示让你问一个问题; 另一个消除问题的歧义； 另一个检查是否已为您完全回答了一个问题。 所以我们从这个非常强大的语言模型开始，但我们真的只是想将它用作构建块。 我们想控制它。 我们通过将其分解为单独执行每件事的专用模块来实现该控制。

伟大的产品伴随着巨大的责任

Des：所以在基础层面上，我们说它可以自然地交谈。 在我看来，作为一种产品，最大的优势在于您可以放心地将它作为第一线解决方案呈现在客户面前。 我要说防御，但这不是军事行动。 但是你会很乐意把它放在那里，就好像在说，'嘿，大多数对话都在这里。 事实上，它可以来回，它可以保持上下文，它可以消除歧义，这意味着它完全有能力做到这一点。 你还添加了什么？ 它不只是坐在那里聊天——那么它还能做什么呢？

Fergal：我要说的第一件事是，不同的企业在如何部署它方面可能会有不同程度的舒适度。 有些人可能会说，'好吧，我有一个非常棒的帮助中心'，而我们构建的这个机器人，它从您的帮助中心获取所有信息。 我会回到那个。 但有些人可能会说，‘我有一个非常好的帮助中心。 精心策划。 随着时间的推移，我已经在那里放了很多文章，我想要机器人对话并回答所有这些问题。 会有其他客户希望机器人更机会主义地进入并退出 [itself]，我们正在努力构建设置以使人们能够控制他们对此的舒适程度。

Des：机器人应该跳入的某种阈值。

“我们正在将机器人与我们所有现有的工作流程集成，以帮助您控制它何时进入，更重要的是，您希望它何时离开，这样您就可以在它到达时移交给现有的支持团队它的结束”

弗加尔：没错。 目前，我们有一个相当大的工作流功能供您使用。 我们正在将该机器人与我们所有现有的工作流程集成，以帮助您控制它何时进入，更重要的是，您希望它何时离开，这样您就可以在它到达时移交给现有的支持团队它的结束。

Des：所以如果没有在线支持代理，或者如果用户有空，就直接将他们发送给机器人。 如果是 VIP 客户而代理人闲置，请直接将其发送给代理人。

弗加尔：没错。 所以我们在这里尝试做的是采用这项新技术，然后将其与我们现有的平台集成，该平台具有人们需要的所有功能，以便构建被认为是行业标准的机器人部署。

“我们的下一个主要设计目标是避免产生幻觉”

所以我们的下一个主要设计目标是避免产生幻觉。 我们已经讨论过减少幻觉以及让机器人自然交谈是我们的设计目标。 但我们真的想让我们的客户控制它可以回答的问题类型。 现在这些机器人，这种新的人工智能技术，你可以访问一个大型语言模型，它已经在互联网的整个文本上进行了训练。 所以它里面有所有的知识。 一种方式 - 一种最简单的方式 - 部署它就像，'嘿，我只是让机器人使用它关于互联网的所有信息来回答问题。 但这样做的问题是，如果它不知道某事，它可以弥补。 或者，如果它确实知道某事，也许您不希望它与您的客户谈论您知道它有相关信息的潜在敏感话题。 你可能会想，'我不确定我的业务或我的品牌感觉如何，你知道，无论信息如何，它都是从一些奇怪的网站上获得的。 我不希望它与我的客户进行那种对话。

“我们已经做了很多工作来使用大型语言模型进行对话； 使用它来理解您拥有的帮助中心文章； 但将其限制为仅提供您控制的实际帮助中心文章中的信息，您可以更新、更改和编辑”

所以我们做了很多工作来使用大型语言模型进行对话； 使用它来理解您拥有的帮助中心文章； 但要将其限制为仅提供您控制的实际帮助中心文章中的信息，您可以更新、更改和编辑。 因此，这是我们的一个主要设计目标，尝试让这个机器人值得信赖，采用大型语言模型，但构建一个仅限于使用它们来回答有关您的业务和您业务的帮助中心的问题的机器人。

这是一项艰巨的工作，我们为此感到非常自豪。 我们认为我们有一些非常好的东西，因为你得到了那个对话片段。 您获得 AI 模型的智能以从帮助中心文章中获得实际答案，但它受到限制。 所以它不会开始与最终用户进行随机对话。

这些机器人，这些模型，总是有可能——如果你越狱了——诱使他们说一些不合品牌的话或者你不想要的话。 这可能仍然是可能的，但我们真的觉得我们已经到了需要坚定的黑客尝试才能真正发挥作用的地步。 它不仅会在正常对话中完全脱离脚本。
我认为需要澄清的一件非常重要的事情是，这些大型语言模型是概率性的。 幻觉已经减少了很多，我们认为现在很多企业都可以接受，但它不是零。 他们偶尔会提供无关紧要的信息。 他们偶尔会在阅读您的帮助中心文章时提供不正确的信息，他们没有完全理解，因此他们回答了错误的问题。 可能支持代理也会犯错误……

Des：众所周知，人类……

Fergal：众所周知，人类偶尔也会犯错。 所以，这些机器人，你知道，这是一个新的技术时代。 它与我们以前的权衡取舍不同。 可能我们的一些客户会说，‘我想等。 我现在还不想部署它。 但我们认为，对于很多很多客户来说，这将跨越门槛，[能够说]'我不需要做策展，我不需要做我的设置'的好处过去我不得不使用解决方案机器人，我可以在第一天打开它，突然间，我的帮助中心里的所有知识，机器人都有了，机器人可以尝试用它回答问题。 它不会让它完美，但它会很快。 我们认为，对于许多企业来说，这将是一个值得的权衡。

Des：在设置方面，如果您是拥有良好知识库的客户，您需要多长时间才能从知识库变成一个好的机器人？ 涉及多少培训？ 配置多少？

Fergal：时间太少了。 基本不用培训。 您可以使用我们构建的新系统，并将其指向您现有的帮助中心。 这是一点处理时间，我们必须将其拉入并抓取并准备好文章以供服务。

Des：分钟？ 秒？

Fergal：我们仍在努力。 我们现在只剩几分钟了，但我们认为——也许到这个节目播出的时候——它会比那个低很多。 没有硬性工程瓶颈可以使它变得非常非常低。 所以我们对此感到非常兴奋。

产品概要

Des：总而言之，给我们这个产品的要点。 我们应该告诉市场什么？

“它会以自然的方式与你交谈，就像你在 ChatGPT 中看到的那样。 第二件事是，作为一家企业，您可以控制它所说的内容”

Fergal：我要说的第一件事是它会以自然的方式与您交谈，就像您在 ChatGPT 中看到的那样。 第二件事是，作为一家企业，您可以控制它所说的内容。 您可以将它要谈论的内容限制在您的知识库的内容之内。 我要说的第三件事是，幻觉已经从原来的地方下降了。 我要说的第四件事是，这真的很容易设置。 你只需接受它，将它指向你现有的知识集，你不需要做一大堆策展。

Des：因为我们是 Intercom，所以我们不太可能在没有至少一些资格的情况下胡说八道并进行大量炒作。 我们仍在努力改进哪些方面？

Fergal：我想我首先要说的是准确性部分并不完美。 这是一种新型技术。 这是一种新型的软件工程权衡。 所以，有了解析机器人，解析机器人有时会给出一个无关紧要的答案，但你总能弄清楚它在说什么，你可以说，“这不太相关。” 这有点不同。 这有时会给出不相关的答案，但有时也会给出错误的答案。 它可能只是误解了您知识库中的信息。 一个具体的例子有时是这样的，比如说，如果你有一个可能发生某事的时间列表并且用户询问[机器人]，它可能会认为该列表是详尽无遗的。 它可能会假设该列表一直都是，然后它会推测，'哦，不，它不在文章的列表中。 所以我要说答案是否定的，这不可能发生。 这件事不能再发生了。

Des：那么，您可能有一篇基于知识的文章，其中引用了我们何时不退还您的付款的示例，并列出了两三个示例。 语言模型将读取它并得出结论，在三种情况下会发生这种情况。 它犯了一个错误，没有看到这些只是示范性的例子，而不是详尽的清单。 你是这个意思吗？

弗加尔：没错。 它的常识，它的一般认识，到这里还是有点局限。 因此，它可以查看事物列表并做出一些假设，这些假设都在附近，但不太正确。 是的。 所以，大多数时候，当我们看到它出错时，这个错误看起来还算合理，但仍然是错误的。 但你需要接受这一点。 这是一个限制。 你需要接受这样的想法，即有时它可能会给出稍微错误的答案。

“我们正在构建这种体验，您可以在其中使用现有的帮助中心，并很快获得预购机器人的演示，亲自使用它并了解它对您的特定帮助中心的效果如何”

Des：它是可量化的吗？ 我的猜测是，这并不是因为每个问题、每个知识库、每个客户、每个可接受性都会有所不同……所以，当有人说，“嘿，这个机器人有多好？”时，你如何最好地回答这个问题？

Fergal：最好的办法是去你自己的帮助中心试一试它。 我们正在构建这种体验，您可以在其中使用现有的帮助中心并快速访问 bot 的演示，预购，自己使用它并了解它对您的特定帮助中心的效果如何。

Des：你会建议，比方说，重播你最近的 20 次对话，或者你最常见的支持查询？ 任何人如何做出明智的决定？ 因为我确定它会完成全部，'你好？ 你是机器人吗？ '是的，我是'的事情。

Fergal：我们认为，仅通过与之交互，您就可以很快了解准确性水平。 如果你问你的前 20 个问题，人们日复一日地问你的问题类型……你会围绕这些问题进行探究，你会要求澄清。 您可以很好地了解它的优点和突破点在哪里。 对我们来说，这是一个了不起的新产品，我们对此感到非常兴奋——但它仍然是第一代产品。 我们现在要改进所有的机器学习部分。 随着时间的推移，我们也会改进所有这些测量件。

Des：使用分辨率机器人一，我们以前的机器人，你会训练它——所以你会说，‘嘿，这是错误的答案。 这就是我要你说的话'，等等。 这次你不会那样做。 因此，如果您检测到它给出了不准确的答案，或者认为它可以做得更好，那么最好的办法是什么？ 你写一篇更好的文章吗？ 你看它的来源吗？

Fergal：现在还处于早期阶段，我们可能会构建一些功能，让您可以更好地控制它。 但现在，这个问题的答案是，'嘿，你能让你的知识库文章更清楚吗？' 实际上，在开发这个机器人时，我们已经看到世界上有很多模棱两可的基于知识的文章，其中的一点点可以更清楚。

进化

Des：您认为未来几个月还有哪些其他领域会发生变化？

Fergal：我们这边还有很多工作要做。 我们现在有第一版。 为了改进它，我们希望与客户一起使用它，我们希望根据使用情况获得实际反馈。 我曾经研究过的任何机器学习产品，随着时间的推移总是需要进行大量的迭代和改进。 我们还希望提高与现有解析机器人的集成水平。 我们现有的解决方案机器人需要这种管理，但如果你进行这种管理，那就太好了。 它可以做一些事情，比如采取行动。 您可以将它连接到您的 API，以便它意识到有人询问转售密码，并实际去触发该密码重置。

“最后一件让我非常兴奋的事情是，我们可以采用这种新的 AI 技术，并用它来生成比过去更多的支持内容。 很快，这个新的机器人，如果内容在您的帮助中心，它将能够使用您的内容来回答”

这种下一代机器人也能够做所有这些事情，这对我们来说非常重要。 所以最初它会像，'嘿，从你的知识库中回答信息性问题。 第一天零设置 - 让它上线，太棒了。 但最终——我们在我们所做的每一项研究中都看到了这一点——你想要达到一个新的水平。 在那之后，人们将希望能够使用我们已经拥有的技术和能力来采取行动来解决查询。 我们很高兴我们可能会看到更多的东西建立在这个基于语言的下一代平台上。

然后，最后一件让我非常兴奋的事情是我们可以采用这种新的 AI 技术并使用它来生成比过去更多的支持内容。 很快，这个新的机器人，如果内容在您的帮助中心，它将能够使用您的内容进行回答。 我们认为这很好。 有很多能够撰写帮助中心文章的人，他们在过去可能会在尝试策划机器人或意图时陷入困境。 所以我们对此感到非常兴奋。 但我们认为这里可以构建新工具，使编写帮助中心文章内容变得更加容易。 例如，进行支持对话并使用这个下一代 AI 来引导该过程。

Des：所以我们可能仅在两个月前谈到的一个愿景是支持团队将回答的问题是......我想，当时我说，这是第一次也是最后一次回答你的问题. 所以如果一个问题通过了，那是因为我们以前没有见过它。 一旦我们看到它，我们就不会再看到它。 你是这样看待这件事的吗？

“我们认为我们可以看到一条通往那条路，在那里我们可以拥有足够简单的策展体验，收件箱中的支持代表可以完成对对话的回答，就像，‘是的，我批准了这个答案进入机器人'”

Fergal：我想，这是我第一次看到通往那条路。 当我们转向 resolution bot 1.0 时，我们总是收到的功能请求是，'嘿，我可以在收件箱中收到我的支持代表吗？ 我可以让他们回答一个问题，然后把那个问题放在机器人中吗？ 每当我们尝试这样做时，它都没有奏效，因为提出一个问题并策划一个足以设计意图的问题只是大量的工作。 在整个行业中，有许多不同的支持机器人。 我从未见过任何人能够做到这一点并使之真正发挥作用。 但是现在有了先进的大型语言模型，我们认为我们可以看到一条通往那条路，在那里我们可以拥有足够简单的管理体验，收件箱中的支持代表可以完成对对话的回答，就像，'是的，我批准这个答案进入机器人。

必须有人批准，因为 Fergal 不可能问机器人，'嘿，Des 的信用卡号码是多少？ 机器人会说，‘好吧，我知道这个问题的答案，因为它在 Des 所在的另一个对话中。 那是不可接受的。 在私人谈话和持久的支持知识之间必须有一些批准步骤。 但我们认为我们看到了一条通向比以往任何时候都更好的审批流程的途径。 并且潜在的世界可能不是每个问题，但对于很多问题，它们只能回答一次。 我们认为那里有一些很酷的东西。

德斯：太棒了。 好吧，这是一个令人兴奋的版本 - 每个人都可以使用它吗？

Fergal：随着 OpenAI 新版 GPT-4 的发布，目前正朝着内测阶段迈进。

德：令人兴奋。 好吧，我会在几周内检查一下，看看情况如何。

弗加尔：是的。 激动人心的时刻。