GPT + 網路
GPTs 的第一堂課｜李慕約的 AI 工作應用
功能：GPT 是一個上網的工讀生
- 資料收集
- 資訊彙整
情境：輿情偵測、競品分析、產品研究、新聞彙整
範例：競品分析、資料收集、抓錯字、產品比較
案例：設計業的產品研究
Prompt：
方法一：搜尋引擎
可以幫我彙整智慧手錶的顏色嗎？以表格呈現：
可以幫我彙整智慧手錶的材質嗎？以表格呈現：
請以表格的方式，彙整台北市各行政的人口、面積 ：(來自尹相志老師的範例）
方法二：指定特定網址
幫我找一頁的錯字 [網址]
方法三：比較多個網址
比較[網址ㄧ]、[網址二]、[網址三]、[網址四]、[網址五]，用表格呈現
方法四：網址 + 框架
台積電 PESTEL 分析
加上今天新聞
對股價影響程度高中低
對股價影響正面負面
⚠️注意事項：
ChatGPT + 搜尋是一個很不穩定的機制，很強大，但這幾個月因為流量太大了，所以微軟把背後的機制更改了，現在的版本很不可靠。詳情可以待我們的進階課程。
理想上搜尋的運作方法：
針對「咖啡機 PESTEL」
步驟一：
➔ ChatGPT 會思考要搜尋哪些關鍵字，比方把問題拆解成「咖啡機 政治(Political) 」+ 「咖啡機 經濟(Economical) 」+ 「咖啡機 社會(Social) 」...
步驟二：
「咖啡機 政治(Political)」
➔ 點選前幾個結果
➔ 彙整 Political 結果
➔ 搜尋「咖啡機 經濟(Economical) 」
➔ 點選前幾個結果
➔ 彙整 Economical 結果
步驟三：
➔ 彙整搜尋 的結果
➔ 檢查是否有回答到問題，沒有的話會搜尋更多。
這是前幾個月，完美的運行方法，是一個搜尋代理人（Search Agent）可以幫你 a. 拆解問題 b. 判斷結果夠不夠好，並在結果不夠好的時候搜尋更多。
現在搜尋的運作方法：
針對「咖啡機 PESTEL」，搜尋「咖啡機 PESTEL」，彙整結果，結案。原本會搜尋很大量資料，現在只會象徵性點擊三到五個網址。
觀察：
我們觀察是因為運算資源的關係，Bing Search 的搜尋方法從原本的搜尋代理人（Search Agent），改成很簡單的搜尋引擎。兩個成效差很多。
有可能未來微軟有更多運算資源的時候，這一個功能還會改回去。但目前處於相當不穩定的狀況。
方案比較：
搜尋有幾個方案：
- 在微軟的 Edge 的瀏覽器上使用 Edge Co-Pilot
純粹以找資料來說，這是我們現在最推薦的方案。 - 在 ChatGPT 上，使用 browsing with Bing
這是 ChatGPT、GPTs 預設的方案。 - 在 ChatGPT 上，使用第三方套件 WebPilot
這或許是最可控的方案，但還需要更多研究。
講個秘訣：
方案一：Edge Co-Pilot
- 現在搜尋的數量被限制成只會看三到五個連結。所以不要一次問太多東西，預期每一個東西後面的資料有可能不是搜尋來的，而是 GPT 自己生成（幻想）的。
- 過去每次搜尋同一個關鍵字，搜尋的指令是不一樣的（感覺 ChatGPT 溫度為 1），但現在改成每次是一樣的（ ChatGPT 溫度為 0）。使用時需測試。
方案二：ChatGPT browsing with Bing 的方案中，使用上要注意：
- 搜尋的時候會自動把關鍵字轉換成英文，所以「咖啡機 政策」會變成「coffee machine policy」，但強迫翻譯的結果，可能會讓你搜尋錯誤的頁面。要跟 ChatGPT說「使用中文搜尋」。
- 可以跟 ChatGPT 說把搜尋的關鍵字先展開，比方「咖啡機 + 政治 」展開為：
– 台灣膠囊咖啡機進口政策
– 台灣食品飲料法規
– 台灣對家電的安全標準和法規
如此可以強迫 ChatGPT 比較詳細的搜尋。
未來議題：網路搜尋的代理人（Web Search Agent）。