将 OpenAI 模型与 BERT 等其他 AI 系统集成，需要连接它们的 API 或库，并设计一个工作流程以在它们之间传递数据。 OpenAI 为 GPT-4 等模型提供 REST API，可以通过编程方式调用，而基于 BERT 的模型通常托管在本地或通过 Hugging Face 的 Transformers 等框架。关键在于构建输入和输出，以便模型相互补充——例如，使用 OpenAI 进行文本生成，使用 BERT 进行分类或实体提取等分析任务。
一个实际的例子是将 GPT-4 用于创意文本生成与 BERT 用于情感分析相结合。假设你正在构建一个内容审核工具：GPT-4 可以起草用户回复，而 BERT 可以在发布前评估它们的毒性。要实现这一点，你首先需要使用 OpenAI 的 Python 客户端将提示发送到 OpenAI 的 API，检索生成的文本，然后通过 Hugging Face 库将该文本输入到 BERT 模型中。代码可能涉及安装 openai 和 transformers 包，初始化两个模型，以及链接 API 调用或本地推断。例如，在使用 openai.ChatCompletion.create() 生成文本后，你可以使用 Hugging Face 的 pipeline("text-classification", model="bert-base-uncased") 运行 BERT 分类。
挑战包括管理延迟、成本和兼容性。 OpenAI 的 API 具有速率限制和每个 token 的成本，因此高容量工作流程可能需要异步处理或缓存。 BERT 模型，尤其是大型模型，可能需要大量资源，因此在本地运行它们可能需要优化的硬件或量化。数据格式也很重要：OpenAI 返回 JSON，而 BERT 期望分词后的张量。像 FastAPI 或 Flask 这样的工具可以帮助构建中间件以标准化系统之间的数据。首先使用小批量进行测试可确保稳定性，而像 Grafana 这样的监控工具可以跟踪性能。通过解决这些因素，开发人员可以创建强大的混合 AI 系统，从而利用多个模型的优势。