为了将 OpenAI 模型与现有的机器学习模型相结合以进行集成预测，您可以通过加权平均、堆叠或投票等技术合并输出来利用它们的互补优势。 OpenAI 模型（例如 GPT-4）擅长处理非结构化数据（例如，文本），而传统模型（例如，随机森林、梯度提升树）通常在结构化数据上表现更好。通过结合他们的预测，您可以提高准确性和鲁棒性。例如，在客户支持工单分类系统中，GPT-4 可以分析文本描述，而梯度提升模型可以处理用户历史记录或工单优先级等元数据。然后可以聚合它们的输出（例如，概率分数）以进行最终预测。
实施涉及三个关键步骤。首先，使用 OpenAI 的 API 为您的任务生成预测，确保输入格式正确（例如，用于文本分析的提示）。接下来，在相同的数据上运行您现有的模型，重点关注它擅长处理的特征。最后，结合结果。例如，在情感分析任务中，GPT-4 可能会输出一个 -1 到 1 之间的情感得分，而逻辑回归模型会使用关键词频率。您可以平均这些分数或训练一个元模型（例如，一个简单的神经网络）来根据验证性能对它们进行加权。像 Python 的 scikit-learn 或 TensorFlow 这样的工具可以自动进行聚合。请注意延迟：OpenAI API 调用会增加开销，因此缓存结果或批量请求可能对于实时应用程序是必要的。
考虑因素包括成本、数据兼容性和性能监控。 OpenAI API 的使用会产生每个 token 的费用，因此请评估其增加的价值是否合理。确保两个模型的输入都经过一致的预处理——例如，为 GPT-4 标记化文本，为传统模型缩放数值特征。随着时间的推移监控集成的性能，因为数据分布的变化（例如，文本中的新俚语）可能会影响 GPT-4 与静态模型相比的可靠性。 A/B 测试可以帮助验证集成的有效性。例如，在欺诈检测系统中，将 GPT-4 对交易描述的分析与 XGBoost 模型对数值特征（金额、位置）的评估相结合可以减少误报。定期重新训练元模型或调整权重以保持准确性。