如何用 GPTs 构建自己的知识分身？（进阶篇）

在《如何用自然语言 5 分钟构建个人知识库应用？我的 GPTs builder 尝试》这篇文章里，我给你分享了如何不用写代码，只靠着对话和上传资料，就新建一个 Article Assistant 。它能从上传的知识库里提取内容，来回答用户问题。

只不过，当时的操作有一些问题，咱们没有展开说。

其中最重要的，就是知识库文件的生成。在之前那篇文章里，我使用的是简单粗暴的叠加方式——把原先一系列的 markdown 文件，直接合并成了一个新的 markdown 文件，然后上传了这个文件。

这样的方式确实很简单，但是也会有问题。就是当你想查询答案出处的时候，就比较麻烦了。你只要试过就会知道，机器人没有办法准确回答内容出处。即便给出了索引链接，也都无法正常点击跳转。这就是因为你只上传了一个文件作为知识库，带来的问题。

你可能会问：

王老师，为什么不把所有的文件都批量直接上传呢？那不就有每一个回答对应的文件名称了吗？

因为大量文件上传，你会看到这样的场景。

原因无它，就是目前 GPTs 的限制，不让你上传过多的文件。

根据 Assistant API 在 Playground 里面的提示，最多上传文件不能超过 20 个。GPT builder 里面并没有这样的提示，我还真上传了超过 20 个。

可惜的是，这样连存储都不让。

所以咱们不能上传过多的文件。

你可能立刻想到了新点子：

王老师，咱们可以把一堆文件打包成 zip 上传啊，一个文件不就搞定了吗？

你说得有道理，我也尝试了。只不过这次你会看到这样的信息提示：

意思就是说，你这样上传文件，ChatGPT 就只能用 Code Interpreter 来处理它。想要使用 Retrieval （文件检索）功能？不行。

难道我们真的就被卡在这里了吗？