使用 OpenAI 模型处理用户个性化定制涉及结合外部数据存储、会话管理和隐私保护措施。核心思想是将用户偏好或历史数据存储在模型外部，并在提示中动态包含相关信息。由于 OpenAI 模型不会在请求之间保留记忆，因此开发人员必须设计系统来跟踪和注入用户上下文，以便提供个性化的响应。这种方法在定制化和技术约束（如令牌限制和数据安全）之间取得平衡。
首先，将用户特定数据存储在安全的外部数据库中。例如，一个食谱应用程序可以将饮食偏好（例如，“用户123：素食”）保存在键值存储中。当用户要求提供膳食建议时，系统会检索他们的偏好并附加一个提示，例如，“根据用户123的偏好，建议 3 个素食食谱。” 同样，一个电子商务聊天机器人可以提取用户过去的订单来推荐产品。Redis（用于临时数据）或 PostgreSQL（用于持久化配置文件）等工具在这里效果很好。始终构建提示以明确引用此数据——例如，“处理用户在其个人资料中提到的对坚果的过敏”——以指导模型的输出。
其次，管理会话上下文以保持会话的连续性。对于聊天应用程序，使用会话 ID 跟踪交互，并在每次 API 调用中包含最近的消息。例如，一个心理健康支持机器人可能会在提示中保留最近的五次交流，以避免重复建议。但是，由于 OpenAI 模型有令牌限制（例如，GPT-3.5 的令牌限制为 4,096 个），因此请优先考虑关键细节。如果对话变得太长，请总结过去的交互——例如，“用户讨论了工作中的压力并要求放松技巧。” LangChain 的内存模块等工具可以自动执行此操作，但具有角色-内容对（用户/助手）的简单消息对象数组适用于基本实现。
最后，优先考虑隐私和合规性。切勿在未经加密的情况下，将敏感数据（例如，健康记录、密码）存储在提示或数据库中。匿名化用户标识符——使用哈希 ID（如“u_abc123”）而不是真实姓名。如果个性化需要受监管的数据（例如，病史），请通过使用专用的加密存储解决方案来确保符合 HIPAA 等标准。此外，通过明确的同意提示告知用户有关数据使用情况。例如，一个金融应用程序可以声明，“我们会保存您的投资目标以个性化建议——点击此处管理权限。” 定期审核数据保留策略以删除过时的信息，从而降低暴露风险。通过将用户数据与模型分离并实施严格的访问控制，您可以最大限度地降低风险，同时提供量身定制的体验。