1. Research Assistant 研究助理
如果您曾经写过文章、论文或博客，您就会知道工作的很大一部分在于筛选大量出版物。确定要阅读并理解的相关研究可能是一项艰巨的任务。
技术出版物的市场是巨大的。每个月提交到arXiv 的论文数量几乎呈指数级增长（见图 1）。
如何？检索和向量存储
现在，已经有一些研究助理可以通过 Chat-GPT 插件访问。然而，导航档案、搜索最相关的材料、解释单个出版物甚至编译阅读列表的能力远远超出了当前通过插件提供的能力。
最简单地说，研究助理是一名法学硕士，可以访问精心策划的知识库。出于研究目的，您可能希望授予模型访问已发表论文甚至搜索引擎的权限。
一种简单的方法涉及使用检索增强生成。Langchain或Haystack等框架可以帮助您的法学硕士从知识库中检索信息。将其与 GPT-4 或 Llama-2 等 LLM 的推理能力相结合，您就得到了一个研究助理原型。
2. 代码调试器
一些最早的法学硕士申请本质上是充当代码编写助手。然而，根据我的经验，软件开发人员花在调试上的时间比编写代码的时间更多。一项关于调试的探索性研究观察到一些开发人员的工作时间超过 100 分钟（来源）。
如何？微调、矢量存储、检索，优秀的用户体验
调试通常涉及解释日志、理解脚本以及掌握代码运行的系统。Chat-GPT已用于调试脚本，但由于上下文长度限制，在面对更复杂的问题时它就显得不足了。围绕公司知识产权的保护也存在问题，三星工