使用说明
为什么选择 ChatTCM 而不是纯国产 AI？
1. 迭代速度快，技术领先
虽然国产 AI 发展迅速，但主要服务群体集中于中国大陆，用户反馈的量级相对较少，导致面向消费者的优化和迭代较为缓慢。而 GPT 凭借国际化的用户基础和极快的迭代速度，可以更迅速地优化和提升用户体验，使你始终掌握最先进的生产力工具。
2. 消费者体验更友好
在面对开发者的 AI 使用上，国产 AI 和 GPT 的差距不大。然而在普通用户体验上，目前国产 AI 在很多细节方面仍显不足，特别是在记忆能力方面。使用国产 AI 时，常常遇到 “对话几轮后便失去记忆” 的情况，而 GPT 服务则具备超越数倍的对话记忆功能，使交互更加流畅、高效。
3. 掌握先进生产力工具，建立技术优势
支持国产技术是好的，但这并不意味着只能使用相对落后的工具。作为中医师或医学生，熟练掌握最先进的 AI 工具，能够为未来技术方案的选择打下更扎实的基础，帮助你在复杂的环境中更加灵活应对各种挑战。
GPT 对中医师和医学生的帮助：
1. 跨学科、跨领域学习
在中医的学习和实践中，我们经常会遇到现代科学、新技术以及其他学科交织的问题，这些问题可能非常复杂，难以找到切入点。GPT 可以帮助你快速获取新领域的基础认知，拓展视野。通过 GPT，你可以轻松了解现代医学、药理学、计算机等跨学科领域，增强中医实践和研究的广度与深度。
案例 1：从零到一的学术启发
李医生在接诊时遇到了一些不熟悉的心血管疾病问题。他利用 GPT 进行快速查询，初步了解相关的治疗方法和最新的研究方向，从而明确了治疗的基本框架。之后，他通过专业的医学文献库查找具体的权威资料，以确保最终的诊疗方案科学合理。这种方式帮助李医生在诊疗过程中快速获得关键信息，而无需花费过多时间进行传统的资料查阅。
案例 2：药物相互作用的理解
王同学是一名中医学生，在学习中遇到了一些现代药物与中草药可能的相互作用问题。他首先使用 GPT 进行初步探索，了解到现代药物和中草药相互作用的可能性，并获得了一些相关的基础知识和新思路。随后，王同学利用专业的药理学文献库查找具体的研究，深入了解药物的作用机制和相互影响，从而避免了潜在的不良反应，并提升了对现代药物与中药结合使用的理解。
2. 建立 AI 辅助的工作流
在日常工作中，整理病例、撰写文献、完成宣传材料等重复性文本任务往往耗费大量精力，尤其是在脑力疲惫时，效率容易下降。GPT 可以帮助你完成这些机械性的脑力劳动，让你更专注于需要创造力和判断力的工作。就像有一位得力的助手时刻在旁，为你节省时间、减轻负担。
案例 3：病例整理与文档撰写
陈医生每天都需要记录大量的病患病例，尤其是在面对重复性的症状描述时，整理这些资料常常让他感到疲惫。他首先使用 GPT 获取整理病例的模板和初步建议，了解如何更好地组织和描述病例信息。然后，他基于这些指导调整自己原有的记录方式，确保每份病例符合专业规范，条理清晰。通过 GPT 提供的支持，陈医生显著提高了工作效率，并且在后续的文献管理系统中也能更轻松地进行病例的追踪和分析。
案例 4：宣传材料的快速制作
林医生需要为诊所的中医讲座制作宣传材料，但在繁忙的工作中很难集中精力进行写作。她利用 GPT 来初步生成宣传稿的框架，包括讲座的时间、主题和特色。然后，林医生根据框架内容进行了细节补充和个性化调整，确保宣传材料信息准确，并符合诊所的整体风格。通过这种方式，她节省了大量时间，同时确保材料的专业性和吸引力。
3. 模拟大学生 / 博士生助理
GPT（尤其是高级模型）拥有相当于大学生或博士生的文字表达和信息处理能力。无论你是在准备论文、整理参考文献，还是在回答病患咨询，GPT 可以充当你的 “助理”，提供快速、扎实的信息支持。想象一下，一个博士生给你打工，帮你理清复杂的内容、提供各种辅助，这样的助力会是多么不可多得。 但说句实在话，助理用的好不好，还得看老板的水平。
案例 5：论文撰写与参考文献查找
张同学正在准备一篇关于针灸治疗慢性疼痛的论文，过程中遇到了文献资料不足的问题。他首先使用 GPT 列出了合适的关键词，并得到了关于如何撰写文献综述的一些指导思路。通过这些建议，他进一步调整了研究方向，并利用专业文献数据库（如 CNKI 或 PubMed）进行深入检索，获取了权威且详细的参考文献。这使得他的论文内容更具深度，也保证了资料的学术性和准确性。
4. 信息处理与数据处理
在学习和研究过程中，面对海量的中医古籍和现代文献，如何快速提取关键信息常常是一大难题。GPT 可以帮助你通过自然语言生成复杂的查询工具，例如正则表达式，帮助你更高效地从资料中筛选关键信息。
案例 7：正则表达式辅助信息提取
刘同学是一名中医学生，他尝试学习通过正则表达式筛选古籍文献中的关键信息，但正则表达式的语法复杂，要实现目标信息提取的逻辑对他来说非常头疼。通过 GPT，刘同学无需掌握过多基础知识，迅速获得了可用的正则表达式，成功从浩瀚的文献中提取了所需的数据与信息，大大提高了学习效率。
案例 8：电子材料整理与高效学习计划制定
李同学的电脑中存储着大量的电子材料（比如电子书、文献），但由于疏于整理，导致这些材料散落在各地。通过 GPT，他可以在不需要掌握过多编程技能的情况下，根据 GPT 的指导与耐心解释，写出一个符合自己学习与工作习惯的资料整理程序，从而将自己从繁重的资料整理工作中解放出来。而且，通过 AI 主导的编程，李同学还可以通过提取电子材料的附加信息（如字数、页数等）进行自动统计分析，进而高效地获悉自己的学习用时，轻松制定并优化后续的学习计划。
5. 利用专业知识库的 GPTs 进行专业咨询
通过使用他人搭建的专业知识库 GPTs，中医师和医学生可以实现跨领域的专业咨询。这些 GPTs 能快速帮助了解专业领域的新研究和动态，通常这种咨询费用较高，但通过共享平台可以以极低的成本获取专业建议。
案例 9：商业咨询助力营销推广
王医生希望在社交媒体上扩大自己的诊所影响力，但对社交媒体营销缺乏经验。他使用一个基于商业知识库的 GPTs，快速获取了关于如何通过社交媒体进行有效宣传的策略，并获得了一些初步的营销方案建议，包括内容规划和用户互动技巧。这些方案虽然是初步的，但为王医生提供了清晰的方向，并可以根据后续效果与实际情况进行不断迭代优化。
6. 自建 GPTs 共享 AI 工作流
通过自建 GPTs，可以将 AI 工作流程共享给同事或同学，帮助他们轻松获得专业领域的咨询、文本处理等服务。例如，某医生搭建了一个基于自身经验的 GPTs，供同事在日常中医问诊及文本处理中使用，大大提升了团队的工作效率和信息获取能力。
案例 10：共享 AI 工作流助力团队发展
李医生自建了一个 GPTs，结合自己的日常文本处理和工作经验，将这个 AI 工作流共享给了诊所的同事。诊所的其他医生通过这个 GPTs，无需任何技术背景，就可以轻松完成日常的文献整理、知识查询和宣传材料的编写工作。这样的共享极大地降低了团队成员的使用门槛，并显著提升了整个诊所的协作效率。
案例 11：利用GPT快速生成科普文案
张医生经常需要完成上级下达的科普文案任务，他结合自身的文案撰写经验，设计了一套Prompt给GPT，无需费心尽力，2分钟即可生成专业人士1小时才能完成的高质量文案。这不仅大幅提升了工作效率，还确保了文案的专业性和一致性，使张医生能够更专注于其他重要的临床和研究工作。
使用指南
说说各个模型的优缺点与使用逻辑。
模型简介
具体次数会根据账号资源、分配策略进行调整。理论上用的人越多，次数限制越少。
曾经的王者，具有较强的想象力。但记忆力较差，适合低逻辑性的检索任务。目前的中坚
优点：具有长文本与强记忆能力。
缺点：逻辑推理能力比o1差，需要更多的人为指引。中坚之一
优点：主要属性与4o相同，但是自带"画布功能"。可以与GPT实时共同编辑文档/代码。
缺点：与4o同4o的mini版本
优点：更快，不限次数
缺点：性能比4o差点
次数：不限/限制较少超强推理模型
优点：拥有博士级别的推理能力，能自我反省
缺点：十分耗费资源，次数较少低配版超强推理模型
优点：拥有较强的逻辑推理能力，次数比o1-preview多
缺点：比o1弱点如果有些问题不得不提供少量敏感信息的，可使用临时聊天模式进行对话。该模式在账号中不会保存你的聊天记录，不会使用或创建记忆，不会用于训练GPT的模型，离开聊天无法找回。但出于安全名义，CloseAI最多会将副本保留 30 天。
当前（2024年10月16日），内置模型为4o，次数限制与4o同。当你需要重复性的进行某项脑力工作时，你可以将预设的逻辑与知识输给GPT。如翻译、文章润色、作品评价等，他们需要遵循特定的专业知识体系与逻辑，重复性的对你的输出进行评判、修改。此时，自建一个GPT能极大的降低你对GPT进行知识与逻辑引导的时间成本。
当前（2024年10月16日），GPTs内置的模型是GPT-4o，次数限制与4o同。模型使用方式
- 入门与日常：使用 4o、4o-canvas，学习并摸清楚该模型的能力边界，掌握 3W 原则的提问技巧，学会引导 AI 按照指定逻辑进行思考，学会通过文件、文本让 AI 获取准确的信息进行分析。
- 进阶：使用 o1-mini 熟悉推理性分析，并辅导相对复杂的逻辑任务的处理。
- 高阶：使用 o1，辅助高级复杂逻辑任务处理，从复杂信息中获取处理灵感，可直接用于论文写作辅导。
使用逻辑
GPT-4o 是一个充满了通识智慧的大学生，GPT-o1 则是博士生。他们的知识库只涵盖了各领域的通识，但更深层次的思考需要用户提供逻辑指引，知识上则是需要用户提供更深入的知识以便于引用。
超强教程推荐
这是去年 6 月份的视频，从时间上来说有点老了，是面向全领域的，但却是个很好的 GPT 基础教程。视频时长 1 小时，价值含量非常高。
注意事项（仔细阅读）
数据与隐私
- 注意隐私问题，不要在对话中泄露真实的地址、身份等信息。对包含隐私信息的问题应去隐私化后提问。
- 注意数据安全，切勿在对话中提供敏感、关键数据，如未公开的病历、患者信息、技术 / 商业 / 法律规定的机密信息等。
点我了解详细
在学术研究、论文写作等需要深入思考的过程中，我们经常需要利用工具来辅助整理信息和提供新视角。以下是一些方法，能够在保护隐私的前提下，让 GPT 帮助你深入思考并获得满意的输出。
1. 将内容拆分为更小的抽象问题
当涉及敏感信息时，最好的方法是把问题分解为更抽象的部分。例如，如果你正在写一篇论文而不能直接分享全文，可以将论文的主题和各部分内容抽象成具体的问题。例如：“如何将《黄帝内经》中关于情志的内容，与现代医学心理健康研究相结合？” 这样可以帮助 GPT 给出针对性的见解，而不暴露整个论文的内容。
2. 提供替代数据或模拟例子
当需要使用真实数据或案例进行分析时，使用替代的、类似的数据来引导 GPT 进行讨论。例如可以编造一些简化的模拟数据或抽象化的案例，然后请 GPT 帮助进行理论分析。这样可以保护敏感数据，但仍获得合理的分析思路。
3. 局部分享 + 指定提问
分享局部内容而非全部文本，并且明确告知 GPT 需要它分析的是哪部分内容。例如，你可以只分享论文中的某一段讨论，或者文献中的一个引文，然后询问：“这一段讨论对我的整体论点有何支持意义？如何更好地在文章中利用这个观点？” 这种做法能够最大程度地在具体帮助和隐私保护之间找到平衡。
4. 利用元问题引导深入思考
引导 GPT 去思考元问题，也就是关于 “如何思考” 的问题。例如，如果你在整理文献综述，可以直接问 GPT：“在进行文献综述时，有哪些有效的方法可以将不同学科的观点整合起来？”通过这种方式，GPT 可以提供思考的工具和方法，而不仅仅是直接的内容帮助。
5. 设定任务场景，避免隐私披露
给 GPT 设定一个模拟的任务场景来获取更好的输出。例如，“假设我正在研究如何提高中医的现代化传播效率，你认为可以从哪些角度入手？有没有一些现代技术可以结合？” 这样能够让 GPT 基于场景提供建议，而无需泄露具体的研究细节。
6. 请求一般性分析与启发式思路
与其让 GPT 针对特定的内容做出判断，不如请求一般性的方法论或思考方向。例如：“在研究一个跨学科课题时，有哪些方法可以有效管理和组织多学科信息？” 这样的提问不会涉及具体内容，但会为你提供解决方案的工具箱。
避免不当对话
- 频繁不当使用可能会导致账号被封，对话记录丢失。对于重要的对话，请及时保存到本地。 a. 不当使用：一般指违反公共道德，或违反 CloseAI 的政策，具体的 GPT 在对话时会提醒你。
- 在明知违反 CloseAI 政策的情况下，依然坚持多次向 GPT 进行不当对话且导致账号封禁的，一经发现，需赔偿账号损失（180 元）。
- 当你的敏感对话理由正当（如涉及医学等），但 GPT 依然提示你违反政策时，你可以尝试更换你的提问词、提问方式与提问逻辑，并向 GPT 强调你的正当性。如 3 次对话失败，请停止继续同一对话内容。
详细
特别是关键词涉及到死亡、性行为等，要学会替换为同义词或近义词，避免被误判。
但是，如果本意确实是敏感内容，替换了大概率也没用。
- 尽量不要提及你在中国的位置与身份，尽量采用第三人称描述相关问题（我有一个朋友系列），因为这违反了 CloseAI 的政策，可能会带来不同程度的负面影响。（具体效果因人而异，自己看着来）
详细
比如说，可以使用海外华侨、中国留学生的身份进行提问，或使用海外进军中国市场的身份提问。
提问时，根据实际情况，可以使用翻译软件选用不同的语言（英语、日语等）。
尽量避免与政治立场相关的话题。如有必要，请使用临时聊天模式，并小心对话。
良好提问习惯
- 对话过程请遵循 3W 原则，把问题经过的 " 是什么、为什么、怎么办 " 讲清楚。不说 AI 听不听得懂，缺少前置条件的情况下，院士都不一定能准确回答你的问题。
- 不要怕啰嗦与字数限制，根据 3W 原则尽量把问题描述清楚，这样能极大的节省对话次数。 保管好重要对话
- 如果某次对话对你来说很重要，请务必将对话记录全部保存到本地（可通过复制粘贴的形式）。尽管我们有各种措施来确保账号的稳定性，但 CloseAI 的政策变动带来的不确定性依然存在。不要把重要信息的存储寄托于在线服务。
GPT 不擅长的问题
由于反向的网络限制，GPT 不能访问部分国内的政务网站。政策问题推荐拨打当地 12345，可以多打几次，换几个接线员，比 GPT 好使。