过往，在客服机器人领域，常规的相似度计算，能解决部分QA相似对的匹配，但是知识库构建的局限、相似度匹配的局限，使得仍有不少未知问题，要人工才能解决。而ChatGpt或以后的更新模型，必然有很大的发挥空间。
改进的方向可以有很多，当垂直领域，对ChatGpt给的答案不可用时：
可以，训练自己专属领域的chatGpt，或者指导生成新模型。
还可以，把公司所有的业务知识喂给ChatGpt，对于未知问题，用ChatGpt给出答案。再结合新的模型来评估，筛选出高质量的答案给到用户。
也许，对于小公司来说，在模型端改动最小成本最低的方式，不是生成答案，而是理解问题。
用ChatGpt理解人类的问题，格式化输出，这种解决方案更通用，更具想象空间。
现在对于ChatGpt的疑虑，就是生成的答案，不可信且无法溯源。但是没人怀疑，它的理解能力。
ChatGpt能够很好回复我们，一是理解，二是回答。当它回答的不够好，但不掩盖它理解的很到位。
借用ChatGpt对人类问题的理解，用上它理解问题的能力，足以向前再迈一大步了。
比如，你的siri语音助手，经常听不懂人类的口语，那就能用上ChatGpt的理解能力。
用chatGpt输出siri能够理解的描述格式，再输入给siri，siri还是那么siri，但是它更能干了。
这还只是理解能力的运用，而ChatGpt的生成能力，更是让人惊叹。设计、营销、法律……，各行各业，只要把企业知识喂给ChatGpt，它一定都会给你惊喜！
几乎所有需要理解人类语言的地方，ChatGpt都能带来更先进的生产力。
ChatGpt，如果再结合AI绘画，机器人将从以前的“它听不懂&你看不见”，一跃而为“它听得懂&你也看得见”。
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