２時間ぐらい経つけど、３つ作りました。簡単すぎて呆れます。似たようなシステムを作っている人が気の毒なぐらい・・・
以下、それぞれのGPTsのリンクです（ProかEnterprise持っていないと見えないのかな・・・）
設定の手順を書こうかと思いましたが、ほんと単純でわざわざ書かなくてもすぐに分かるぐらい簡単なので省略します。
コツとしてはタイトル等すべて日本語に出来るってことと、Knowledge というセクションでネタのファイルをアップロードできる、という点さえ押さえておけばすぐにできます。
１個目のGPTs：ナレッジ無し
順番は上のリストと逆になりますが、まずは実験として、GPTモデルのみでトピックを絞った「Seattle Salmon Fisher」という英語話者向けのもの。この段階では日本語で作れるって知らなかったので。こいつはGPTモデルが学習した内容だけで応答します。
これは既存の Custom Instructionsと機能的には同じと考えていいと思います。これだけでも「内容を絞りこんだモデル」という意味で価値があると思いますが、プラスアルファがあるわけではない点で差別化要因が見当たりませんね。
２個目のGPTs：ナレッジとしてテキストファイルをアップロード
ということで２個目は日本語で「シアトル釣りガイドさん」というGPTsを作りました。作成のプロセスは英語で、会話形式で設定を進めていきますが、GPTが英語で質問してもかたくなに日本語で言えば、ちゃんと設定してくれます。
2個目はプラスアルファとして「自分のナレッジ」を反映させたいので「はてなブログ」にこの5年ぐらいの間に投稿した釣り関連の記事をアップロードしてみました。手順は：
- はてなブログからテキストとしてブログ記事をすべてエクスポートする（この際、釣り関連以外のブログ記事もイクスポートされました）
- GPTsの設定ページの「Knowledge」セクションでテキストファイルをアップロード
これだけで、例えば「シアトルで初心者向けの釣りは？」と聞いたら、２０１７年に書いたこの「カレイ釣り」の内容が出てきました。
PDFは重い？それともデータサイズが問題？
ところで、ワシントン州の釣りレギュレーションPDF（30KB程度）もアップロードしてみましたが、これはどうやら処理に負荷がかなりかかるようで、ごく簡単な質問も失敗するようになったのでナレッジセクションからいったん削除しました。削除したら応答時間は改善しました。PDFという形式が問題だったのかファイルサイズが問題だったのか、その両方か分かりませんが注意が必要なようです。
３個目のGPTs：ナレッジとしてWORDファイルをアップロード
３つめは以前Amazonにキンドル本として出したシアトルで実践する「プログラミング的思考」という本の元データがWORD形式であるので、それをアップロードしてみました。
さて、この本の内容をナレッジに設定したGPTsはどうなったかというと・・・
かなり自分が本に書いた内容に沿った応答が出ました。
これはちょっと感動ですね。
まとめ
GPTsの設定が簡単で、あまりにあっという間に自分のコンテンツを反映した会話型AIモデルが出来て呆れてました。