La personalización de comandos con GPT-3 o ChatGPT no es algo que se pueda lograr con cambios en el modelo en sí, ya que los modelos de OpenAI están pre-entrenados y no permiten un entrenamiento adicional o ajustes finos en aplicaciones específicas.
Lo que puedes hacer es crear tu propio “marco de interpretación de comandos” antes y después del proceso de generación de texto. Los comandos personalizados tendrían que manejarse mediante la lógica de tu propio código y/o interfaz.
Por ejemplo, podrías tener un comando personalizado que el usuario pueda ingresar, como “/clima”. En tu código, detectarías ese comando personalizado y, en lugar de pasarlo a la API de OpenAI para generar una respuesta del chatbot, consultarías una API de clima y pasarías esa información de vuelta al usuario.
Otro enfoque es direccionar ciertas entradas a scripts específicos basados en palabras clave. Así que si tienes un chatbot que vende zapatos y alguien dice “quiero comprar zapatillas de deporte”, podrías tener un flujo de conversación predefinido que se active cuando escuches las palabras “comprar” y “zapatillas de deporte”.
En resumen, el manejo de comandos específicos probablemente tendría que manejarse a través de tu propio código y no directamente dentro del modelo de OpenAI.
