Как усилить электронные таблицы Google возможностями ChatGPT

Растущее количество плагинов раскрывает мощные возможности ChatGPT и других больших языковых моделей (LLM).

Эти плагины позволяют интегрировать OpenAI API с различными инструментами. Тем самым они облегчают применение моделей, предоставляемых OpenAI, включая GPT-3.5 и GPT-4.

Один из инструментов, который можно улучшить с помощью возможностей LLM,  —  электронные таблицы Google. Благодаря практичности и легкодоступности электронные таблицы зарекомендовали себя как один из лучших инструментов для работы с табличными данными. Если снабдить их LLM, то можно получить потрясающий результат.

В статье рассмотрим, как установить плагин для таблиц и документов GPT for Sheets and Docs и как его использовать для выполнения различных задач одним щелчком мыши.

Установка плагина GPT for Sheets and Docs

Открываем новую таблицу Google в браузере, находим пункт Add-ons (Плагины) в меню Extensions (Расширения) и нажимаем Get add-ons (Получить плагины):

На маркетплейсе находим плагин GPT for Sheets and Docs и устанавливаем его. Перед установкой обязательно прочитайте правила и условия использования, поскольку придется обеспечить ему доступ к определенной информации в аккаунте Google:

После установки предоставляем ему ключ API, который получаем в меню API Keys на сайте OpenAI. Создаем новый ключ и копируем его. Затем вводим его во всплывающее меню плагина. По ссылке можно ознакомиться с пошаговым руководством по интеграции ключа API для плагина GPT for Sheets and Docs. Процедура проводится один раз и не повторяется при дальнейшем применении плагина.

Извлечение краткого содержания текста

Предположим, вы менеджер по продукту и должны обобщить суть многочисленных отзывов о продуктах с сайта электронной коммерции. Обычно изучение отзывов и извлечение из них основного содержания занимает много времени.

Как известно, LLM мастерски передают краткое содержание текста. С помощью установленного плагина мы отразим суть отзывов о продукте одним щелчком мыши.

Важно правильно сформулировать текстовую задачу. Воспользуемся следующим вариантом, но вы вольны написать по-своему:

Напиши краткое содержание отзывов о продукте с сайта электронной коммерции. Используй не более 20 слов.

Далее задействуем это описание задачи в функции GPT

Нажимаем enter, и готово. По аналогии с функциями одну и ту же текстовую инструкцию можно применить ко всем ячейкам электронной таблицы.

Результаты, полученные по итогам изучения 3 отзывов: 

Если нет желания писать текстовую инструкцию, задействуйте функцию GPT_SUMMARIZE, которая излагает краткое содержание отзыва в заданной ячейке: 

Я же всегда прописываю инструкцию, поскольку она приводит к нужному выводу.

Анализ тональности отзывов

Допустим, краткое содержание отзывов вас не интересует, но зато требуется определить их тональность. Тогда вы описываете соответствующую задачу и получаете результаты анализа тональности в любом формате. Например, можно начислять 1 за положительный отзыв и 0 за отрицательный.

Напишем текстовую инструкцию для определения тональности отзывов:

Проанализируй тональность отзывов о продукте. Охарактеризуй настроение отзыва одним из предлагаемых слов: положительный, отрицательный, нейтральный.

Полученные результаты после анализа двух отзывов:

Навстречу безграничным возможностям

Рассмотренные случаи отражают лишь малую часть открывающихся возможностей. Интеграция LLM в электронные таблицы позволяет ускорить выполнение самых разных задач. Освоив данный подход, вы сможете значительно улучшить продуктивность и качество работы.

Плагин ChatGPT в электронных таблицах может использоваться в следующих целях:

· генерация автоматических отчетов;

· валидация данных;

· логические выводы;

· развертывание. 

Возможности безграничны.

Данный подход помогает переосмыслить принципы работы с электронными таблицами. Он не только повышает продуктивность, но и стимулирует творчество.

Читайте также:

Читайте нас в TelegramVK и Дзен


Перевод статьи Soner Yıldırım: Supercharge Your Spreadsheets with ChatGPT

Предыдущая статьяКак стать инженером Python в 2023 году
Следующая статьяTailwind CSS: как разработать продвинутую пользовательскую анимацию