當我們在使用Excel時，常會遇到須要大量重複執行單一動作的狀況。此時，我們就可以藉由「巨集」或「VBA」的方式，讓系統自動幫助我們完成這些動作。本次課程將先告訴大家，什麼是「巨集」？它與「VBA」又有什麼關係？最後，我們也將介紹兩種產生巨集的方式，幫助大家提升工作效率。

一、前言

當我們在使用Excel時，常會遇到須要大量重複執行單一動作的狀況。此時，我們就可以藉由「巨集」或「VBA」的方式，讓系統自動幫助我們完成這些動作。本次課程將先告訴大家，什麼是「巨集」？它與「VBA」又有什麼關係？最後，我們也將介紹兩種產生巨集的方式，幫助大家提升工作效率。

二、巨集（Macro）與Visual Basic for Application（VBA）

「巨集」（Macro）是一切自動化指令，可以在應用程式中執行特定任務，常見於Microsoft Excel 等應用程式中。Visual Basic for Application（VBA）是一種以Visual Basic語法為基礎的程式語言，專門用於自動化Office應用程式中的操作。簡言之，巨集與VBA的關係便是，巨集是自動化操作的結果，而VBA則是記錄這些操作的底層程式語言。簡單來說，假設我們是一名超商店長，但因為一個人忙不過來，所以決定聘請大學生來幫忙結帳的工作。當我們第一次教他如何結帳時，我們會請他寫筆記，紀錄結帳的流程，而該學生則以其母語中文寫筆記。若將此概念用來解釋巨集與VBA的關係，則可將大學生想成一個名為「Office」國家的Excel。現在因為我們要於Excel中執行大量且重複的工作，因此我們要將這個工作流告訴「Excel」學生，讓它整理出一個「巨集」，也就是執行該工作的工作流，而它所用來寫筆記的語言即為「VBA」。

簡言之，「VBA」是一種語言，可以協助Excel寫出一份完整筆記，而這一份可以讓系統依其操作的筆記，就稱之為「巨集」。產生巨集的方式有兩種，包含：透過錄製，再進行修改，以及直接將模組打開撰寫VBA來完成。第一種比較適合入門，GPT就是第二種，我們只要給它需求，它就會幫我們寫出程式碼。

三、實戰演練

產生巨集的方式有兩種，其一為透過「錄製」或直接將模組打開撰寫VBA來完成。此方式較適合剛入門的新手。第二種方式則是請ChatGPT依照我們的需求寫出程式碼。接下來，我們將分別告訴大家，如何使用這兩種方式取得巨集。

1.錄製巨集

首先，我們可以直接利用Excel內的「錄製巨集」產生一個工作流。由於此功能位於「開發人員」功能區，因此若大家的Excel工作列中沒有「開發人員」選項，則可以先點選「檔案」進入「選項」，接著選擇左側的「自訂功能區」，右方可以看到「開發人員」，接著只要打勾後按下「確定」，即可在Excel中打開「開發人員」。

現在假設我們有一個名為「原始資料」的Excel工作表，裡面有五張表格，分別為「1980年Q1」、「1980年Q2」、「1980年Q3」、「1980年Q4」、「1981年Q1」。現在我們想要將每一個表格分成一張新的工作表。一般我們在進行這項任務時，要先「選取資料並複製」表格，「增加新的工作表」並「貼上資料」，再「切回原工作表」將「作用中的儲存格移至下一個表格的標題」，藉由反覆這樣的行為完成我們想要分成5個工作表的任務。不過，其實這樣需要不斷重複的工作，我們可以藉錄製巨集來幫助我們完成此任務。

我們首先要點選「開發人員」，並選擇「錄製巨集」開始將上述的工作流錄製起來形成一個巨集（如下圖）。在命名巨集名稱時，中英文皆可使用，但英文優於中文名子，因為中文名稱在不同語言的Excel中可能會有編碼的問題。另外，若名稱中有數字，則數字不可在最前面。當我們取完名稱後，就可以按下「確定」開始錄製巨集囉！在錄製巨集時，我們要注意錄製過程和時間長短沒有關係，而是跟我們的動作有關係，只要我們做了一個動作，它就會記下來。因此，錄製巨集時須盡量避免做錯動作，並力求動作乾淨俐落。

錄製巨集時，我們要先點擊第一個表格的標題，並利用「Ctrl+Shift+↓」選取表格。接著，我們可以利用「常用功能區」中的「複製」或「Ctrl+C」複製表格，再新增一張工作表將表格貼上。完成後，回到「原始資料」，由於我們接著要跳到下一個工作表，所以要點擊兩次「Ctrl+Shift+↓」到下一個表格的標題區完成錄製巨集。接下來，我們可以在「開發人員」功能中找到「Visual Basic」，並於「Visual Basic」中檢視剛剛錄製的巨集程式碼。由於我們希望Excel可以重複我們所錄製的動作，所以我們要加入「If語法」或「While迴圈語法」。

若我們想使用If語法，則要先選取工作流的程式碼，並點選「TAB」或頁面上的「縮排」。縮排完成後，於程式碼開頭輸入If ActiveCell.Value <> "" Then。此語法中，「<>」代表不等於，「""」代表「空白儲存格」，因此此句語法表示，如果點到的儲存格不是空白，就進行我們的工作流。接著，若巨集名稱為「SplitTable」，則我們要在工作流程式碼最後加上Call SplitTable，接著換下一行輸入End If，代表「如果是空白儲存格，那麼就結束執行」，即可完成巨集。利用If語法的程式碼如下：

若我們想使用「While迴圈語法」，則可以在程式碼開頭輸入While ActiveCell.Value <> ''''，並在最後加上Wend即完成巨集。利用「While迴圈語法」之程式碼如下：

2.利用ChatGPT產生程式碼

使用ChatGPT產生程式碼非常簡單。我們只要輸入以下指令：「請寫一段Excel VBA程式碼。目前工作表中有多個表格，連續的資料為1個獨立表格，表格和表格之間有空白列隔開，請以此規律，將每一個表格拆分成一張新的工作表，工作表的名稱以原本表格的第1個儲存格內容來命名。」ChatGPT接著就會幫我們產生一串程式碼。當我們在詢問ChatGPT時，可以將任務內容仔細描述，講得愈仔細，結果就愈符合我們需求。

接下來，我們再回到Excel並打開「Visual Basic」。進入「Visual Basic」頁面後，選擇「插入」將模組插入，並將ChatGPT寫的程式碼複製貼上。此時，我們可能會發現貼上的程式碼出現許多綠色的問號，它們是ChatGPT撰寫的程式碼中的註解。若出現這個問題，我們可以先在電腦上新增一個記事本。打開後先確認右下角的編碼為「UTF-8」，並將程式碼貼上，存檔後關掉。接著重新打開並複製記事本中的程式碼，再開啟一個Word檔將程式碼貼上，並將Word檔中的程式碼複製貼上至VBA就可以成功排除亂碼囉！

最後，如果我們想瞭解ChatGPT寫的程式碼，那麼可以請它為程式碼加上註解。若在執行時發生程式碼錯誤，則可以再將錯誤部分傳回ChatGPT請它幫忙修正。必須注意的是，在貼上新程式碼前，一定要記得點選VBA頁面上的停止符號。

四、結語

透過「錄製巨集」或請ChatGPT依照需求，幫助我們撰寫VBA，就可以讓我們快速地在Excel上快速完成大量且重複的任務。如果大家想要更深度瞭解本次課程中使用的程式碼，歡迎大家觀看課程回放影片，觀看完整的程式碼解說喔！

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自ChatGPT於2022年底推出後，各式各樣的生成式AI工具如雨後春筍般湧出，ChatGPT的誕生也讓AI走入我們的日常生活中，且已有許多行業開始結合AI提高工作效率，例如餐飲業及圖書館等。AI聊天機器人不僅可以幫助我們撰寫文章及翻譯，它也具有推理能力，可以像人類一樣完成簡單的任務及生成圖片和影片。

一、前言    

自ChatGPT於2022年底推出後，各式各樣的生成式AI工具如雨後春筍般湧出，ChatGPT的誕生也讓AI走入我們的日常生活中，且已有許多行業開始結合AI提高工作效率，例如餐飲業及圖書館等。AI聊天機器人不僅可以幫助我們撰寫文章及翻譯，它也具有推理能力，可以像人類一樣完成簡單的任務及生成圖片和影片。未來，隨著AI技術的不斷發展，我們或將看到AI發展成「可以正確地採取行動」的代理人（Agent）、「可以幫助發明」的創新者（Innovators），甚至是「可以執行人類組織工作」的組織（Organizations）。然而，無論AI如何發展，我們只要能保有我們的「人情味」及技能優勢，就不須擔心為AI取代。本次課程將告訴大家，如何以AI打造專屬我們的個人品牌。

二、結合Canva AI工具打造個人品牌

1. 黃金圈理論（The Golden Circle）

當我們在經營個人品牌時，將商品變現固然是其中一個目標。然而，若我們僅是為了賺錢而經營個人品牌，那麼品牌恐將無法持續太久。因此，當我們開始打造個人品牌時，可以先掌握「黃金圈理論」（The Golden Circle）。黃金圈理論的核心為「為什麼」（Why），也就是指我們要先釐清做一件事情的理念、目的或動機。以經營英語教學相關個人品牌為例，我們的核心理念可能是因為自己本身想「培養自信」、「享受學習的過程」，或期許自己「成為一個思想獨立的終身學習者」，而想要經營一個品牌與大家分享學習經驗。當我們有了核心理念後，接著就要思考「如何做」（how），即要以何種方法及步驟打造自己的個人品牌。例如，在AI當道的現在，我們可以結合AI科技，打造個人化學習體驗，並藉由Facebook粉專、Instagram或官方Line帳號等平台，推廣我們自己的商品。黃金圈理論的最外圍即為「做什麼」（what），也就是我們想要提供的商品服務，像是AI創作營或AI高階英語經理班等。簡言之，當我們在玩個人品牌時，最重要的是「做自己」，而不是要迎合任何人。我們可以秉持著與受眾分享知識的心情經營我們的品牌，才能讓客戶為我們的價值所感動。

2. 經營個人品牌的好處

那麼經營個人品牌到底對我們有什麼好處呢？除了增加收入以外，經營個人品牌也有助我們「放大個人影響力」。例如學校老師若有個人品牌，能夠讓家長看見其獨特的教學方式，除了能夠提升學校知名度及能見度，也可以讓老師因為有適當舞台而能夠保持其教學熱誠。此外，經營個人品牌亦有助於我們「建立專業形象」、「拓展人派資源」，繼而為自己「開創新機會」。當我們從粉絲或客戶得到正面回饋時，也可以「提升自我價值」。最後，個人品牌也是我們「最有效的名片」。我們可以透過自己的品牌，讓自己擺脫單一身分的束縛，讓他人更容易認識我們。由於要能打動人心或吸引受眾關注，我們必須能夠說出自己的故事，但亦須避免瞎掰故事，刻意捏造與自己個性不相符的形象，而應在瞭解自己後再打造符合自己「人設」的品牌。

3. 利用Canva魔法工具打造個人品牌

當我們在經營個人品牌時，當然須要利用各式各樣的工具製作吸睛的圖文，讓大家更容易認識我們。以下將簡單介紹如何使用Canva中的AI工具，幫助我們快速製造圖片。目前Canva AI可以幫助我們設計簡報、文生圖、文生影片及圖片，也可以幫助我們利用AI編輯圖像，包含去背及擴展圖片等。另外，Canva AI中的「魔法切換」功能，也可以幫助我們改變圖片尺寸或翻譯等。

舉例來說，假設我們的圖片上有許多文字，但我們想要依我們個人需求進行調整，那麼我們可以先在Canva中開啟圖片，點題圖片後選擇「編輯」。接著，右側便會出現「魔法工作室」。我們只要選擇「魔法工作室」中的「抓取文字」，AI就會自動幫我們辨別出圖片中的文字。我們也可以點擊點選「抓取」，選擇想要修改的文字，再將想要放上的文字輸入就可以囉！

此外，宣傳圖片中所使用的字型代表了我們的態度，我們的受眾可能會因為字型而感動，或者決定是否要進一步看我們的作品。因此，我們在推廣自己的個人品牌時，也可依照自己的個性，找尋符合我們個性的字型，並在未來製作宣傳文案時，以該字型製作圖文。雖然目前Canva中已經有許多字型供我們選擇，但我們也可以自己上傳喜愛的字型。假設我們已經將想要的字型下載完成，就可以選擇Canva左側工作欄的「文字」，並點選「新增品牌字型」上傳我們下載完成的字型。上傳完成後，我們就可以在Canva中使用囉！

最後，我們也可以改變字體的顏色。除了使用Canva中預設的顏色外，我們現在也可以將有自己喜歡配色的圖片，上傳至Canva中的「Color palette generator」。接著，系統會自動分析圖片，幫我們整理出圖片中的顏色並產出對應的色票。我們只要將色票號碼複製後回到Canva中，即可調整文字顏色。

三、結語

在經營個人品牌時，我們除了利用Canva等軟體生產圖文，也可以用Suno等生成式AI軟體製作影片，甚至打造屬於我們自己的數位人，幫助我們介紹產品。然而，無論我們使用何種工具，我們都必須定期檢視品牌經營成效，思考如何優化我們的產品。另外，由於AI生成的結果不一定為正確資訊，因此我們也須適時上網搜尋更多資料驗證AI的回應，甚至在必要時也可以諮詢專家意見，排除可能錯誤。最後，雖然AI技術日新月異，但我們只要能夠持續提升專業技能，並抱持開放的心態瞭解AI的發展及學習AI工具，就不用擔心被AI取代。

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隨著ChatGPT的誕生，許多企業也開發了自己的生成式AI聊天機器人，我們所熟知的「微軟」（Microsoft）也不例外。近年來，微軟也不斷地更新自己的聊天機器人Copilot，並以其為中心連接微軟開發的各種應用程式，如Office 365、Excel及Azure等。本次課程將告訴大家，如何利用微軟最新的Copilot Studio打造專屬的AI助理。

一、前言

隨著ChatGPT的誕生，許多企業也開發了自己的生成式AI聊天機器人，我們所熟知的「微軟」（Microsoft）也不例外。近年來，微軟也不斷地更新自己的聊天機器人Copilot，並以其為中心連接微軟開發的各種應用程式，如Office 365、Excel及Azure等。本次課程將告訴大家，如何利用微軟最新的Copilot Studio打造專屬的AI助理。

二、Microsoft Power Platform各式工具簡介

2021年後，微軟提出了「讓所有人都能成為開發者」的願景，因此推出了提供「低程式碼」（low-code）或「無程式碼」（no-code）應用程式的「Microsoft Power Platform」，希望可以讓人們不須會寫程式就可以輕鬆進行開發。開發的軟體也可以支援網頁系統及各種行動裝置。此外，平台上的應用程式也可以快速連接，串聯資料與系統。最後，此平台也希望可以提供企業級的安全性，提供用戶便捷的審核與管理。

「Microsoft Power Platform」是跨Office 365、Azure、Dynamics及獨立應用程式的應用平台，主要有5個應用程式，包含Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Pages和Copilot Studio，各自有不同的應用領域。Power BI可統一許多資料來源，建立沉浸式儀錶板及報表進行商務數據分析。Power Apps則可讓使用者於數小時內建置應用程式。它可以輕鬆連結資料，利用類似Excel的運算式加入邏輯，建立可存取的嵌入式或獨立式應用程式，並透過Web、手機和平板等行動裝置執行。Power Automate則能夠透過無程式碼方法連接數百個熱門應用程式，將工作流自動化直接帶入應用程式中。Power Pages則可讓使用者以低程式碼建立商務網站。使用者只要在標準架構上建立一次頁面，就可以在其他平台或裝置上自動呈現。最後，微軟也提升了Copilot Studio的功能，讓使用者得以以無代碼的方式打造強大的虛擬助理。我們可以利用Copilot Studio中的儀錶板，關注虛擬助理的執行狀況及分析，供我們作為提升虛擬助理效能的參考。

「Microsoft Power Platform」也有5個輔助工具，包含Managed Environments、Connector、Power Fx、AI Builder及Dataverse。首先，因為Dataverse是存取的概念，若我們不是來自資訊背景，它也可以讓我們簡單地在上面建立虛擬工作表，存取各式各樣的資料，也可以將原先在地端的資料與它集成。

AI Builder可以讓我們的企業自動化流程，並從Power Apps及Power Automate的 資料中收集資料。因為AI Builder無須編碼，所以即便我們沒有資料科學背景，也可以體驗強大的AI功能。使用者也能取用在上面的預建模型或利用表單或輸入關鍵字自建模型。此外，我們也可以透過AI Builder使用AZURE的AI服務。

當我們要取用雲端服務時，就要透過API連接，此時Power Platform Connector就扮演了非常重要的角色。除了微軟自己有的App以外，也可以透過金鑰和端點，不須程式碼，在連接器中做完相關設定，就可以使用相關功能。微軟現在持多元開放的態度，所以目前在Power Platform Connector已存在許多生態系，包括Google的服務和Dropbox，以及Adobe等。假設我們想要於Adobe上加密文件，也可以透過連接器完成。除此之外，我們也可以做數位簽核，幫我們將文件傳送給需要簽核的人做數位簽章，再將檔案傳回來。若今天想使用Power Platform Connector未提供的軟體，我們也可以自訂連接器，透過http的方式取用制定API來連接。

低代碼所使用的程式語言就是Power Fx，它是基於Excel低代碼所開發的，使用非常直覺化，跨越開發的門檻。結合以上利器，我們就可以很快地進行低代碼開發。在低代碼開發部分，我們就有賴於power platform這個平台，透過低代碼方式，讓我們建立內容，並使用API讓我們很快取用其他服務。

三、Microsoft Copilot新發展

1. 以Copilot為中心的各式微軟應用程式

微軟於去（2023）年「Ignite」大會中，提出將「Copilot」為中心，連接每項微軟產品的願景。Copilot做為微軟的AI聊天機器人，其在搜尋上的優勢為可以直接於瀏覽器使用，進行摘要、分析等工作，也可以告訴使用者答案的資料來源。此外，因為Copilot可以直接上網，因此不像ChatGPT受訓練資料限制而造成知識截斷的問題。此外，針對企業最在乎的資安問題，Copilot因不會儲存使用者提示或答案做為訓練AI的資料，因此有助保護公司機敏資料。

目前，我們已經可以在許多微軟o365的軟體上使用Copilot。假設我們有微軟的組織帳號，那麼我們平常使用o365的內容就會存在微軟的Graph中。如果我們想要透過app存取，我們只要下指令，Copilot就會進入Graph裡找答案，接著進入大型語言模型整理並回傳到App上。另外，我們也可以在常用的Excel、PPT、Outlook、Teams等使用Copilot。在Excel中，我們可以請Copilot讀取檔案資料，幫助我們分析及探索數據。在PPT中，我們則是可以下指令給Copilot，請它幫助我們依據特定風格或主題生成簡報。簡報內容亦可以文字檔或電子郵件為基礎。此外，在Outlook中，Copilot則可以協助我們製作電子郵件摘要、檢查排程，或是尋找電子郵件和文件。Teams中的Copilot可在會議中擔任重要角色，它可以幫我們歸結會議內容並摘要會議成員對話，以及總結待辦事項等。此外，它也可以透過語音方式生成內容及會議紀錄。再者，我們也可以使用微軟OneNote中的Copilot分析文本，做為知識型助理提供我們寫作靈感，且也可以幫我們分析手寫筆記。最後，企業版Microsoft 365 Copilot中的Microsoft 365 Chat則可取用公司內部分享的文件，並針對該文件進行分析，當然也會有相關的資料保護措施，避免資訊外洩問題。

2. Copilot Studio

Copilot Studio中的Copilot可以讓使用者快速開發AI助理提供答案，從企業內部及外部的資訊，掛上power automate自動化流程，再將連接器串接各項服務，取得更多擴充資訊並發布回Copilot。另外，Microsoft 365版Copilot中的Copilot Studio則可以根據我們的業務需求，打造我們自己的Copilot幫助我們完成工作。

接下來，微軟在今（2024）年於開發者大會中所說，客製化Copilot的下一階段，便是會賦予它代理能力（agent capabilities）。將Copilot獨立於使用者之外，完全自動化任務。除了與我們對話、查資料、簡化資料、摘要、紀錄外，也可以獨立完成自動化任務。

四、實戰演練：建立傳染病防治小幫手

瞭解了微軟Copilot的最新發展，我們現在就要告訴大家，如何運用公司o365帳號中的Copilot Studio，建立「傳染病防治小幫手」。

進入Copilot Studio首頁後，我們可以於上方用描述的方式建立副手（Copilot）。此外，頁面下方亦有許多範本，供使用者快速建置副手。此次，我們可以點選頁面左側的「建立」開始打造機器人。目前Copilot正在開發多國語化，現已支援繁體及簡體中文。接著，我們要設定機器人的名稱、描述、提示等基礎，並點選右上方的建立，即可完成新增機器人。不過，由於我們想要製作專門回答傳染病防治相關問題的機器人，因此我們需要上傳特定檔案，讓機器人可以從檔案中尋找資料做為回應。

因此，我們接下來要在建立副手的頁面中，找到「知識」的部分。但由於我們要避免機器人變成一個什麼問題都回答的機器人，因此需先關閉「允許AI使用自己的一般知識」，再點選「新增知識」。我們可以在「新增知識」中看到許多內建的連接器，透過這些連接器，我們可以取得各是各樣的服務。但若我們要上傳檔案，就要點選「檔案」，並上傳預先準備好的疾管署「新冠肺炎QA」PDF檔，完成設定名稱及描述後，點選「新增」即可。

接著，我們可以在Copilot Studio頁面中的「主題」中自訂主題。主題跟詢問內容有關，例如介紹特定產品或引流到某個表單。我們要下滑找到「Conversational boosting」並將其點開，就可以開始安排回答的流程，設定每個主題的觸發程序，設定AI機器人的回答程序，以及決定要生成何種答案。

由於我們希望機器人可以依照我們上傳的「新冠肺炎QA」檔案回應使用者，因此我們要在資料來源中選擇「編輯」，並於右側工作欄中的「知識來源」部分，開啟「僅搜尋選取的來源」，再選擇我們已經上傳的「新冠肺炎QA」檔案（如下圖）。如此一來，機器人就會從我們的知識資料中，找尋與新冠肺炎相關的答案。完成後儲存，我們就可以點選右上角的「測試」，檢驗我們的機器人是否可以正確回應。

除了上傳檔案增加機器人的知識庫外，我們也可以新增「公開網站」做為機器人的資料來源。我們只要回到建立副手頁面中的「知識」部分，選擇「公開網站」，再將想要加入成為機器人知識庫的網站網址複製貼上，即可完成新增新的知識來源。接下來，我們再回到系統主題，並點選「Conversational boosting」加入疾管數傳染病防治頁面的連結，並點選儲存，重整後便可重新測試機器人了。

此外，我們也可以將Bing Search加入機器人中，讓它可以使用Bing上網搜尋資料。Bing Search是Azure中的服務，因此我們要先登入Azure，並於頁面上方的「Production」中找到「Custom Configuration ID」。接著，我們複製此ID後貼到Copilot「Conversational boosting」中的公開網站即可。除此之外，我們也可以自己編輯內容，將相關的網站放在Azure的Bing Search中。舉例而言，假設我們想要找旅遊資訊，就可以把機票、租車、旅遊等網站都放入Bing Search。如此一來，當我們在使用AI機器人時，它就可以從這些網站中找到符合需求的答案。

五、結語

透過本次課程，我們瞭解了微軟Copilot的最新發展，以及如何運用Copilot Studio來打造專屬的AI助理。隨著Microsoft Power Platform的低代碼技術和各項工具的整合，無論我們是否具備程式背景，都可以輕鬆開發應用程式。未來Copilot能力若持續提升，將能更有效地提升我們的工作效率，成為我們工作上不可或缺的好夥伴。

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隨著ChatGPT的出現在全球掀起了一股AI浪潮，其強大的功能讓我們就算不懂如何撰寫程式碼，也可以打造自己的專屬AI機器人。也因為技術門檻降低，許多人開始將AI應用於生活及工作等各個層面。本次課程將告訴大家，如何不用撰寫程式碼，就可以打造出AI聊天機器人。不過在此之前，我們必須先認識其背後的大型語言模型及其限制，才能讓我們對生成式AI聊天機器人有更全面的瞭解。

一、前言：生成式AI的概念

隨著ChatGPT的出現在全球掀起了一股AI浪潮，其強大的功能讓我們就算不懂如何撰寫程式碼，也可以打造自己的專屬AI機器人。也因為技術門檻降低，許多人開始將AI應用於生活及工作等各個層面。本次課程將告訴大家，如何不用撰寫程式碼，就可以打造出AI聊天機器人。不過在此之前，我們必須先認識其背後的大型語言模型及其限制，才能讓我們對生成式AI聊天機器人有更全面的瞭解。

1. 什麼是大型語言模型？

自從前年年底開始，大型語言模型（Large Language Model, LLM）便因為ChatGPT的出現而熱潮不斷，至今仍未有退燒的趨勢。ChatGPT等生成式AI工具對人類語言的理解程度比以往的AI更好，不僅可以幫我們撰寫及摘要文章，更可以幫助我們依據上下文進行翻譯，甚至還可以寫出一段故事或詩。而生成式AI之所以強大則有賴於其背後的大型語言模型，讓它能夠精準地理解語言，大幅提升我們的生產力。隨著生成式AI的熱潮，現在也出現了「小語言模型」（Small Language Model, SLM）。由於大型語言模型需要大量運算資源，不太可能在手機上跑得動，而小語言模型則因耗能低，所以可以直接放進如手機等地端裝置。

2. 大型語言模型的限制

大型語言模型雖讓生成式AI的以快速幫助人類完成任務，但它也存在一些限制。首先以ChatGPT為例。因為訓練大型語言模型需要大量時間，所以我們不可能無時無刻都能更新訓練資料，使ChatGPT有「知識時效性」的問題。因此，如果使用者詢問的問題為其訓練資料截止日期後的問題，ChatGPT就無法回應。此外，大型語言模型也有「知識範圍限制」，即使是最大的大型語言模型也無法涵蓋所有專業領域的深度知識。因為用來訓練它的資料也是靠人類收集，因此它無論如何還是無法涵蓋宇宙萬物的知識。由於資料的不平均，使得大型語言模型在有些領域的訓練資料較多有些則較少，以致於它在某些領域的回答非常好，但某些領域卻沒有想像中那麼好。

除此之外，大型語言模型也會出現「幻覺」。大型語言模型雖然有強大的語言能力，但由於它是基於推論的方式，認為A後面要加上B才是合理的，並不是它真的知道後面要接甚麼，因此模型本身沒辦法知道生成結果的對錯，而是會為了盡可能達成人類給它的任務，而開始「瞎掰」答案，於是產生看似合理卻漏洞百出的回覆。因此，生成式AI雖然可以幫助我們提升生產力，但我們仍需小心驗證其生成結果，盡量避免AI因為幻覺而產生的錯誤回應。另外，我們也要注意，假設大型語言模型的訓練者刻意人為調整或篩選訓練資料，將有可能使該模型的回應產生偏見。再者，我們在使用生成式AI所下的指令，也是訓練其背後大型語言模型的資料，所以也必須注意資安問題，盡量避免將機敏資訊提供給AI。最後，由於大型語言模型需大量運算資源，因此需要非常大的硬體設備，並非人人都能擁有自己的大型語言模型。

3. AI聊天機器人（AI Chatbot）的應用

由此可知，大型語言模型大幅提升了AI的能力，於是許多人趁勢開發「AI聊天機器人」。這些聊天機器人背後有大型語言模型支撐，因此可以與人對答如流，完成我們交付的任務。AI聊天機器人也可以推斷我們的上下文，瞭解語意並生成回覆。正因為大型語言模型讓AI聊天機器人得以進行自然且流暢的對話，讓更多人開始將其應用於客戶服務、虛擬助理、教育助手及商業互動等服務。

不過與AI相同，AI聊天機器人在應用時也面臨許多挑戰。首先，由於訓練資料的異同會影響AI回應的準確性，因此AI聊天機器人可能會產生「幻覺」，提供錯誤或過時的資訊。另外，它也有可能「過度決策」，在回應時出現超越權限自主決策的狀況。舉例而言，假設我們沒對客服機器人的回應範疇設置防範機制，那麼假設使用者詢問信用卡過期未繳款的相關問題，機器人恐怕就會在聊天過程中答應客戶免繳逾期費用，造成公司損失。再者，我們也須注意大型語言模型使用量超額的問題。如果我們的聊天機器人為公開使用，須處理大量問題，那麼就須付費購買額度，以防超出服務次數上限而無法使用機器人的狀況發生。

面對上述問題，我們也有幾個方法能夠解決。首先，針對訓練資料的部分，我們除了須要持續更新知識庫外，更須設置有效的內容過濾機制，並注意避免將機敏資訊提供給AI。另外，由於AI並非萬能，我們也可以向使用者說明其能力及侷限性，讓使用者更懂得如何使用AI聊天機器人。

二、RAG AI知識庫概念

要如何解決前面所述「資訊落差」及「幻覺」的出現機率呢？目前「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架構能較有效解決這兩個問題。

RAG架構結合了資料檢索及文本生成技術，能夠有效提升大型語言模型輸出的準確性及資訊內容時效性。在運作時，RAG會檢索知識庫中的資料，從裡面找出與問題較相近的參考答案，再將它們綜合後回覆使用者。因此，RAG能夠減少AI產生幻覺的機率，並提高知識時效性，解決大型語言模型知識更新不及時的問題。此外，因為RAG能夠允許大型語言模型訪問訓練資料外的資訊，因此也提升了AI的知識範圍。再者，RAG也提高了AI的「可解釋性」，因為它能夠追溯資料來源，在使用者須要時提供，以增加AI回覆的可信度。最後，RAG也可以整合特定領域或組織的專業知識，有效提升AI機器人於特定領域的知識。當然，我們在使用RAG提升大型語言模型的能力時，也須確保外部知識庫的資料內容準確性，以及定時優化檢索算法，才能夠快速找到符合使用者問題的相關資訊。

三、生成式AI聊天機器人設計

瞭解了大型語言模型及RAG後，接下來我們將利用「coze」，零程式碼打造一個結合「LINE」的生成式AI聊天機器人。

1.coze基本介紹

假設我們今天想用coze打造一個專門回答勞基法問題的LINE聊天機器人，那麼首先我們必須先準備好勞基法相關法規文件。進入coze頁面後，在「Personal」裡點選「Knowledge」將勞基法檔案上傳至知識庫中，coze平台便會幫我們拆解資訊區段供接下來的聊天機器人使用。接著，我們就可以點選左側工具欄的「+ Create bot」開始創建一個聊天機器人。在機器人建立頁面中，我們可以輸入指令指定機器人的角色、專門任務（能做/不能做甚麼）、回答口氣及回應格式等。另外，為了要將機器人串連我們已建立好的知識庫，我們須要在頁面中間的選項中找到「Knowledge」，並依照知識庫檔案的類型，選擇「Text」（文字）、「Table」（表格）或「Images」（圖片）。接著，我們可以在「Knowledge」的右上方找到「Auto-call」，指定機器人何時要從知識庫檢索資料（如下圖）。

自動檢索中有以下幾種選擇。首先，我們在「Search strategy」（搜尋策略）中基本上會使用「Ｈybrid」（混合式）。此方式會讓機器人依照語意搜尋，但也同時結合傳統的全文檢索，目前研究顯示亦顯示此方式有較高的精準度。此外，「Maximum recalls」可以指定機器人要在知識庫中找到的文字片段中要取得前五或前三個。「Minimum matching degree」則取決了機器人檢索到的資料與使用者問題間的關聯度必須多高，才能被做為參考資料。倘若數字設太高，機器人很容易找不到資料；設太低，則可能導致機器人找到太多不相關的資訊。因此，我們必須多嘗試，才能找到最符合我們需求的參數。「Reply」中則可以設定當機器人無法在知識庫找到答案時，希望回覆給使用者的訊息。最後，「Source」則是設定在機器人產生回答時，是否要附上參考資料來源。所有功能設定完後，就可以在頁面右方測試機器人，並選擇右上方的「Publish」發布機器人。

2.在coze上串聯通訊軟體，打造專屬AI機器人

當我們在coze上完成建立機器人後，就可以開始串聯通訊軟體囉！目前coze上已可以讓我們串聯多種通訊軟體，包含LINE、Discord及Telegram等。當我們發布機器人後，coze會讓我們選擇欲串聯的軟體。不過，在串聯LINE以前，我們要先進入「Line Developers」進行設定。登入「Line Developers」後，首先點選「Create a new channel」建立單一聊天機器人的後台。接著，再選擇「Messaging API」完成設定相關資訊，包含「Ｗebhook URL」。我們可以在coze發布機器人後，點選「LINE」選項右方的「Configure」中找到「Ｗebhook URL」（如下圖）。將其複製下來後，再將其貼上LINE的後台。

接著，我們必須於LINE後臺取得「Channel ID」、「Channel Secrete」、「Channel Access Token」才能將coze與LINE串聯。我們可以於LINE後臺中的「Basic settings」取得Channel ID及Channel Secrete，並在「Messaging API」中找到Channel Access Token。我們只要將這三項驗證身分的資訊貼回coze中，就可以成功完成串接囉！串聯完成後，我們會看到一個QR Code，掃描後即可開始使用機器人。

3.在coze中建立工作流

我們除了可以在coze中打造AI聊天機器人，也可以設定大型語言模型的工作流，將其用於組織及自動化較複雜的任務。當我們設定完此工作流後，它就會自動根據安排完成的工作流幫我們完成任務，不但可以確保複雜任務按照預定義的方式執行，也可以提升我們的工作效率。

我們可以在coze中的「Personal」頁面上方選擇「Workflows」建立新的工作流。在建立工作流時，我們輸入的「Description」（描述）相當重要，因為機器人會依此瞭解我們的工作流主要任務為何，並依據我們的描述來決定須不須要呼叫插件。

設定工作流時，我們會看到一個起始點和一個終點，我們可以把知識庫或想要的模型加入工作流。加入後，就會在工作流中產生一個「關卡」，我們可以依照自己的需求，將不同關卡串起來，並將最後完成的東西與結束點連結起來，即可完成我們的工作流。

四、結語

大型語言模型的出現大幅提升了AI的能力，讓它可以更瞭解人類語言。而隨著AI的技術門檻降低，現在人人都可以用零程式碼工具，打造專屬自己的AI聊天機器人。不過雖然AI功能強大，我們仍須透過嚴謹的求證AI提供我們的訊息是否正確，才能讓AI真正幫助我們提升工作效率。

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著生成式AI的出現，許多粉專經營者也開始將AI繪圖做為創作文案時的一部分。有賴於目前生成式AI龐大的資料庫，我們只需要下達指令就可以快速得到一張AI生成栩栩如生的照片。但人人都會下指令，甚至也可以複製他人指令請AI協助繪圖，那麼我們應該如何利用AI生成具有我們特色的圖片或角色呢？本次課程將告訴大家利用AI繪圖的心法，讓大家能用AI繪出一個具有個人風格的圖片或IP角色，再也不用擔心他人會偷走我們的創作囉！

一、前言

隨著生成式AI的出現，許多粉專經營者也開始將AI繪圖做為創作文案時的一部分。有賴於目前生成式AI龐大的資料庫，我們只需要下達指令就可以快速得到一張AI生成栩栩如生的照片。但人人都會下指令，甚至也可以複製他人指令請AI協助繪圖，那麼我們應該如何利用AI生成具有我們特色的圖片或角色呢？本次課程將告訴大家利用AI繪圖的心法，讓大家能用AI繪出一個具有個人風格的圖片或IP角色，再也不用擔心他人會偷走我們的創作囉！

二、從0開始創造AI繪圖粉絲頁

1. 找出自我定位

在我們開始經營粉絲頁前，必須先準備好自己的心態。首先，現在的粉專百百種，大致可分為「負能量」及「正能量」。利用負能量經營粉專指專門討論各行各業的辛酸，利用此方式引起特定群族的共鳴；正能量經營的粉專，則是藉由發布心靈雞湯或療癒的圖片來溫暖人心。雖然兩者都有其受眾，但長久下來，因為大多數人喜歡看到能使自己心情愉悅的內容，所以正能量粉專較負能量粉專更能接到業配機會。

當我們決定要經營何種粉專後，最重要的就是找出自己的定位。假設我們想要透過圖片經營粉專，且也有一定的繪畫能力，可以駕馭各種風格的繪畫技巧，但不一定每張圖片都需要被放到粉專。這是因為，我們應該要依照我們粉專的定位（如可愛動物），發布該風格的圖片，避免造成粉專風格混淆，最後更可能讓原本喜愛我們的粉絲因為不了解我們的定位，也覺得沒有看下去的必要，而流失大量粉絲。另外，現在也有愈來愈多人想在粉專上發布AI生成的短影音，但如果我們想將原本以圖片為主的粉專轉型成AI短影音粉專，則必須注意因為風格的突然轉變，導致流量下滑。此外，AI製作短影音的成本也比我們想像中高。由於目前免費的AI短影音工具可能須等很長一段時間才能生成影片，結果也可能不符合我們的想像，因此我們可能還是須要購買付費版，才能得到快速且品質堪用的短影音。

更重要的是，AI雖然好用，但畢竟AI的回應或許也和它給其他使用者的回覆相同，因此我們並非單靠輸入指令就能得到具有個人風格的圖片，而是須靠人為控制，才能創造出不同於他人的圖片。因此，我們應該將AI繪圖工具做為我們的輔助工具之一，用來生出基本素材及底圖，再利用Photoshop（PS）等修圖工具，將AI圖片中的圖像剪下後，依照自己的想像，利用合成的方式做成一張圖，才能創造他人無法抄襲的圖片。以上作法有兩個好處，一是我們不會被AI掌控我們的構圖，而是我們掌控要最終的結果，二是透過此方式生成的圖片，因為有足夠的人為成分，所以能避免版權問題。

2. 頂流AI短片製作的關鍵元素

製作AI短片前的AI繪圖相當重要，而當我們在思考要生成怎樣的AI圖片時，就必須想像每張圖片動起來後會是什麼效果，也就是整個畫面的構圖。舉例來說，假設我們想製作一段貓咪在路上騎機車的影片，那麼可以在生成的圖片背景中加上一輛車，不僅讓圖片整體更有在路上的感覺，也可以藉此加強AI將圖轉成動畫時對畫面判斷的正確度，在影片中增加其他車輛經過，更能表現出貓咪騎車在馬路上的感覺。另外，我們也可以AI生成多種特殊角度的圖片，例如第一人稱視角及第三人稱視角的圖片，讓AI在生成影片時可以有各種運鏡方式，讓影片更加生動。若我們不懂如何運用不同角度的圖片製作成影片，那麼也可以藉由日常觀看電影或玩電玩的方式，觀察影片或遊戲中各式各樣的運鏡方式，讓我們更瞭解如何製作出運鏡流暢的鏡頭。除此之外，我們也可以配合影片中人物的動作加入音效配樂，如ASMR、切菜聲或叫賣聲。雖然結合音效配樂相當耗時，但卻是影片能否更加分的重點。

最後，當我們畫的是自己的回憶時，不僅別人偷不走，AI也無法學習。因此要創作出具有自己風格的AI圖片或影片，最終仍須要靠我們自己的想像力及獨一無二的人生體驗。像是我們在構圖時，可以結合自己的兒時回憶或親身體驗的趣事，如大學生活及養樂多媽媽等。此外，我們也可以多多觀察身邊市井小民的日常生活，或結合在地化的特色做為故事背景，例如菜市場或夜市攤販、臺南牛肉湯等。常作筆記也有助於我們捕捉日常一閃而過的靈感，這些靈感未來都可能會是製作影片時珍貴的素材喔！

三、結語

總結來說，隨著生成式AI的進步，人人都能輕鬆創造出高品質的圖片和影片，但如何讓這些作品有自己的風格，就是決定我們的粉專能否脫穎而出的關鍵。無論是經營粉專還是創作短影片，只要掌握好自我定位和創作技巧，我們就能利用AI創作出不容易被模仿的內容。但仍要提醒大家，AI只是工具，真正的靈感和創意還是來自於我們自己的生活經驗和想像力。因此，我們除須持續關注並瞭解如何善用AI工具外，也必須時刻觀察身邊的人、事、物，才能讓這些日常經驗成為使我們作品獨一無二的寶貴素材。

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因為ChatGPT的出現，讓人們開始關注AI的發展。其實AI並非突然出現，而是資訊科技長期發展所累積出來的成果之一。隨著AI技術發展，人們也開始思考可以如何運用AI，幫助我們提高工作效率或學習新知。本次課程將告訴大家AI是怎麼開始的，我們又可以如何利用AI幫助我們學習英語。

一、前言

因為ChatGPT的出現，讓人們開始關注AI的發展。其實AI並非突然出現，而是資訊科技長期發展所累積出來的成果之一。隨著AI技術發展，人們也開始思考可以如何運用AI，幫助我們提高工作效率或學習新知。本次課程將告訴大家AI是怎麼開始的，我們又可以如何利用AI幫助我們學習英語。

二、AI到底怎麼開始的？

隨著ChatGPT的誕生，人們又開始關注AI的發展。然而，生成式AI的誕生並非一蹴可幾，而是靠著許多科學家及工程師多年努力堆疊出來。以現在的角度來看，1989年全球資訊網（World Wide Web, WWW）的誕生，為現今大型語言模型（Large Language Model, LLM）的訓練資料創造了一個載體。2001年維基百科的出現，讓大家能夠在網路上撰寫文章累積知識，而這些知識現在也就成為大型語言模型訓練資料的主體。資訊科技隨著時代不斷進步，到了2013年出現了重要的「word2vec」技術，使人們能夠開始將文字變向量，也就出現了文字向量化類神經網路。此技術之所以重要，是因為人類和其他動物不同的地方就是我們的語言，而word2vec的出現，讓機器可以開始學習人類的語言。不過，雖然word2vec在當時是相當重要的發明，但它只能夠處理較簡單的任務，直到2017年「Transformer」模型出現，讓我們可以利用AI處理翻譯等較複雜的工作。到了2019年，科學家們開發出了「T5」技術，讓機器能夠使用T5處理各式各樣的任務，且在處理每個任務時，又能夠做到學習轉移。而OpenAI公司當然也在此時注意到了T5技術的發展，於是開始開發ChatGPT，最後終於在2022年推出令人耳目一新的ChatGPT-3。

由此可知，AI至今的發展並非單靠任何一位電腦工程師及科學家就能辦到，而是靠著資訊科技領域許多專家長年來不斷努力，以及他們無私地分享知識，不斷地累積AI相關的知識，才能在近期有了驚人的AI技術突破。隨著AI技術的快速發展，有許多人也開始思考如何在這個時代善用AI。Ethan Mollick教授於是提出了「Co-Intelligence」的概念，幫助我們思考如何與AI共存。Mollick教授提出了四個原則。首先，我們在做任何事情時，都可以思考AI能夠如何幫助我們完成這些任務。接著，人類應該要在使用AI時，積極地利用我們的專業與它互動。再者，我們可以將AI視為一個人，告訴它它是誰。也就是在下指令時，賦予AI一個特定的身分。最後，即便我們認為現在的AI已經相當厲害，但仍要假設它是最糟糕的AI，進而不斷地調教它，讓它可以透過機器學習，成為一個更好用的AI。

三、生成式AI及語言學習：Linggle策略

生成式AI的功能相當廣泛，不僅可以幫助我們撰寫及批改文章，也可以幫我們翻譯，因此許多人也開始利用AI學英文。張俊盛老師則開發了一套「Linggle」語言學習AI，幫助我們學習英語。Linggle目前可以處理英文閱讀與寫作，它也有字典的功能，可以快速地幫我們找到每個單字的意思及常用規則。

在英語閱讀方面，以往我們在閱讀文章遇到生字時，通常會有兩種處理方式。有人會先跳過並繼續閱讀，直到久了以後可能就會漸漸猜出這個單字的意思；有些人則是會直接中斷閱讀去查字典，但這個方式會打斷我們閱讀的思緒，甚至因為專注度降低導致學習成效不彰。為了解決這個煩惱，我們可以將想要閱讀的文章上傳至Linggle，並在頁面中選擇自己的英文程度。接著，如果我們在閱讀文章時遇到生字，就可以點及該單字，系統就會告訴我們單字的解釋和用法（如下圖）。由於Linggle訓練時使用了Merriam-Webster、Generative Dictionary及Grammar Gennie等字典，且有T5的技術，所以可以很快地判斷上下文，提供我們符合文意的單字解釋，幫助我們省去翻閱字典的時間。另外，因為我們可以在Linggle的介面中同時閱讀文章及查詢單字，因此也可以不需另外翻字典，可以提升我們的專注度。

除了閱讀以外，Linggle也可以幫助我們進行英文寫作。舉例來說，因為Linggle使用的生成式AI，因此當我們在撰寫英文文章時，Linggle也可以提示我們接下來應該怎麼寫。而Linggle的好處是，它不是告訴我們接下來可以使用哪個單字，而是可以利用什麼文法撰寫接下來的句子，讓我們可以邊寫文章，邊增強文法概念。當然，Linggle也可以幫助我們修改文法，也因應考試的需求配有自動評分的服務。

最後，Linggle所提供的「Linggle Search」功能，可以幫助我們快速地查找單字，並提供例句幫助我們理解每個單字常用的情境。除此之外，我們也可以問它如何連接兩個單字。例如，我們可以輸入「listen_music」，利用空格號讓Linggle知道我們想知道listen和music中間應該接什麼，Linggle就會告訴我們listen後面應該要接to。另外，我們也可以利用大括號來查找某個單字最常出現的用法。例如，我們可以輸入{imperative _ _}，Linggle就會提供我們它的常用規則，讓我們知道如何正確地使用這個單字（如下圖）。

四、結語

生成式AI並非人類一步登天的結果，而是經過許多科學家努力且無私地分享自己的知識，最後不斷地累積進步，才出現了現在人人都可以使用的AI工具。從本次課程中我們也可以看到，由於Linggle結合了生成式AI，讓它具有閱讀上下文的能力，快速提供我們符合文意的單字解釋。當然，AI可能還是會出錯。因此，如同Mollick教授所說，我們要假設現在的AI是最差的AI，並利用我們的專業知識，判斷AI結果的正確性，在與AI不斷的互動中，提升AI的能力。

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當我們談到職涯探索時，以往通常是透過各式各樣的心理測驗，來幫助我們了解自己，找到自己適合的職業類別。然而，隨著生成式AI的快速發展，我們現在也可以利用AI，讓我們直接體驗百工百業，幫助我們進行職涯探索。本次課程將告訴大家，如何透過讓ChatGPT進行角色扮演，了解不同職業的工作內容，以及這些需要具備的技能。

一、前言

當我們談到職涯探索時，以往通常是透過各式各樣的心理測驗，來幫助我們了解自己，找到自己適合的職業類別。然而，隨著生成式AI的快速發展，我們現在也可以利用AI，讓我們直接體驗百工百業，幫助我們進行職涯探索。本次課程將告訴大家，如何透過讓ChatGPT進行角色扮演，了解不同職業的工作內容，以及這些需要具備的技能。

二、ChatGPT  × 角色扮演：用AI進行生涯探索

1.任務一：撰寫貼文

近年來，許多學生對擔任社群小編愈來愈感興趣，但可能不知道發想一篇文案的過程和感受為何。這個時候，我們就可以透過與ChatGPT互動，幫助學生了解撰寫貼文的過程。首先，我們要先讓ChatGPT扮演一位某公司的社群小編。假設我們想搭配父親節檔期推銷按摩椅，那麼就可以告訴ChatGPT：「我要賣一個刮鬍刀，請你撰寫一份適合發在FB/IG/Threads的貼文，內容包含：產品主打特色、父親節折價優惠、促銷活動、筆風簡潔但要有趣。」此時，ChatGPT給予我們的回覆可能會太短，所以也可以請ChatGPT幫助我們把文章內容延伸。

另外，我們可能也會發現，AI撰寫的文案和我們平常在網路上看到的仍有落差。AI雖然可以寫出還不錯的內容，但常常缺乏利用時事梗或有趣的情境做為記憶點。這個時候，我們可以嘗試讓ChatGPT套入特定的典故，進行元素碰撞，寫出更有趣的文案，像是「請寫一篇父親節按摩椅的文案，結合劉備跟阿斗的典故，搞笑一點、口語一點。」如此一來，我們就可以讓文案更加有趣，同時也可以增加貼文的記憶點，吸引受眾的目光。

如果我們使用的為付費版的ChatGPT，那麼也可以使用其繪圖功能，請它幫助我們設計對應的文宣視覺圖案。在請AI繪圖時，我們可以先不讓它直接生成圖片，而是先讓AI告訴我們，針對先前生成的文案有什麼元素可以使用。接著，我們可以再依照AI提供的元素幫助我們生成圖片，也可以將這些元素做為靈感，自己畫出文宣圖片。除此之外，我們也可以利用Canva，將AI生成的圖片上傳後，加上一些文字，變成可以放在社群網站的海報。

透過這整套簡單的流程，學生們可以從過程中了解小編的工作內容，以及撰寫貼文的要點，進而了解自己是不是喜歡這樣的職業。

2.任務二：設計訪談大綱

近年來，自媒體相當普及，有許多學生對於製作街訪影片也相當感興趣。然而，拍攝街訪影片並非只是拿著一台手機或攝影機直接上街頭訪問就可以了，而是在開始進行街訪前，還需要完善一些前期準備工作。這個時候，我們也可以利用ChatGPT，幫助學生們了解拍攝一支街訪影片的過程。首先，假設我們要製作的街訪影片是關於高中生的戀愛生活，那麼我們可以先讓ChatGPT扮演街訪影片的幕後企劃，請它設計以高中生的戀愛生活為主題的10分鐘影片腳本。內容需包含時間軸、訪談的問題、想採訪的高中生類型。接著，我們就會得到AI給我們的影片設計與編排建議、訪談問題，以及可以訪問何種類型的高中生。

如果我們覺得AI生成的問題太無趣，也可以將內容延伸，告訴ChatGPT我們比較想了解某種特定高中生，如初戀和剛分手的高中生，並想盡量問一些兩方可能有截然不同回答的提問。另外，當我們得到AI生成的訪談問題後，可以利用ChatGPT的「回覆」功能，將這些訪談問題先選取起來，再點選上方出現的「”」符號，請ChatGPT將這些問題變得更口語一點。同時，我們也可以交互利用不同的生成式AI工具，像是利用Claude，請它幫我們將問題變得更口語化。

除此之外，若我們看到有趣的時事，或者再Dcard上看到有趣的貼文，那麼也可以將貼文內容提供給ChatGPT，請它用這些內容，幫我們想出高中生的10分鐘街頭訪問影片的題目。當我們得到題目後，也可以直接請ChatGPT幫我們將這些題目轉換成訪談的問句，變成我們在訪談時的問題。

當我們完成街訪後，就可以利用Capcut剪輯影片。如果使用的是網頁版的Capcut，那麼我們只要在進入頁面後點擊「新影片」，就可以開始上傳影片囉！Capcut最大的優點是可以幫助我們快速上字幕。我們只需要在左方工具找到「字幕」，並選擇「自動字幕」，在語言中先點選「中文簡體」即可。接著，我們可以再點選右方工具欄中的「基礎」，並將自行由預設調整為「現代繁體」，就可以成功將原本的簡體中文字幕轉成繁體中文了。另外，我們也可以使用右方工具欄的「智慧工具」中的「移除背景」幫我們的原影片去背，留下原始影片中講者的人像，再依照自己的需求加上簡報或影片，製作成有真人講解的短影音教學影片。

透過以上的步驟，我們可以讓學生在與AI的協作過程中，知道街訪前的籌備工作有哪些。重要的是，同學們在這個過程中，也能思考如何問對問題，以及什麼樣的問題可以更有效地引導受訪者，得到更有深度的回答。

3.任務三：撰寫劇本

最後，如果學生想要擔任電影或動漫的編劇，也可以先利用ChatGPT幫助他們探索編劇的工作內容。以動漫編劇為例，我們首先要讓ChatGPT扮演動漫編劇兼導演，請它生成10個動漫劇本點子。接著，當我們找到有興趣的題目後，可以再請ChatGPT幫我們生成人物大綱、場景和對白。例如，「請用這個主題來寫一幕，發現學院的魔法大門，給我一些完整對白、場景。」如此一來，我們就可以參考ChatGPT的回覆，瞭解可以如何編排劇情。

接下來，我們可以讓學生們將這個劇本做為自主學習的主題，請ChatGPT幫助我們作時間規劃，像是可以告訴AI：「我希望在這學期完成這個劇本，我有大概8週的時間，請幫我規劃一下，學習目標、關鍵成果，請做成表格。」如此一來，我們就有了劇本撰寫的完整期程，了解每週必須完成的進度。這個時候，學生也可以感受到，如果有天自己擔任編劇，進度落後時是什麼感覺，並從中了解自己是否真的喜歡劇本創作。

三、結語

我們在IG發文時，常常會使用hashtag，其實這就是對於我們自己的觀察，或是對於自己有興趣的議題的捕捉。而AI現在則可以幫助我們將這些捕捉和對自己平時的觀察，轉換成不同的任務，讓大家能夠透過實際體驗和感受，更了解自己喜歡什麼。從本次課程中，我們可以看到，AI讓自我探索的過程變得更容易。我們不再需要像以前用心理測驗認識自己，找到自己合適的職業，而是可以直接體驗，在與AI互動的過程中去感受自己的心情，了解自己是否真的喜歡某個職業的工作內容。

這篇文章 【課堂筆記】ChatGPT x 角色扮演：用 AI 任務進行生涯探索 ｜李承翰 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著科技快速地發展，像是ChatGPT等的生成式AI工具已經進入我們的生活和工作，被人們廣泛地運用於不同的情境中。本次課程將先帶大家重新認識AI和ChatGPT，並告訴大家如何利用ChatGPT，有效幫助我們提高工作和學習效率。

一、前言

隨著科技快速地發展，像是ChatGPT等的生成式AI工具已經進入我們的生活和工作，被人們廣泛地運用於不同的情境中。本次課程將先帶大家重新認識AI和ChatGPT，並告訴大家如何利用ChatGPT，有效幫助我們提高工作和學習效率。

二、重新認識AI與ChatGPT

1.人類智慧 vs. 人工智慧

當我們談到人工智慧時，便與人類智慧形成對比。人類智慧可以用來解決複雜的問題，人腦的運作模式需要透過知識和經驗的累積，才能讓我們在透過學習後，思考和判斷特定情境並做出決策。而人工智慧與人類智慧不同的是，人工智慧是利用電腦模擬人類思維，透過工程師所設計的演算法，並結合大量數據和模型進行推理與決策。而這兩種智慧的發展則各受不同因素影響。人類智慧會因為每個人所處的文化、社會和環境等因素而有所不同；人工智慧的發展則是受到人類技術和商業等因素的影響。

而人工智慧的機器學習過程又可概分為三個步驟：收集資料、進行訓練、預測評估。舉例而言，如果我們想要讓AI可以判斷「貓」與「狗」的差別，那麼我們需要先提供AI數張貓和狗的圖片。這個時候，AI就會開始學習分類和標籤，將貓和狗各自的特點標記出來。接下來就是要訓練AI，我們可以利用不同的演算法，讓AI從我們提供給它的資料中找出貓與狗之間不同的特徵。當AI建立了數據後，就可以訓練出能夠預測圖片中是貓或狗的模型。然而，這個模型不一定是最準確的，因此我們必須再透過預測評估測試此模型。像是可以提供給AI一張從未看過的新照片讓它辨識。我們就會得到AI給我們的答案，藉此評估這個模型的好壞。如果結果不準確，代表訓練的資料量不夠大，此時就需要我們提供給AI更多的資料供它學習。

總而言之，機器學習就是從大量的資料中去分析各個特徵之間的關聯和規律性，並於找到關聯和規律性後建成一個模型，用來預測新的資料。而要能夠讓模型可以準確預測的關鍵，就是需要擁有足夠的數據。

2.ChatGPT簡介

ChatGPT是由OpenAI所開發的AI聊天機器人，它可以與人類利用自然語言進行交流。由於ChatGPT具有強大的語言能力，因此人們常常用它來進行許多任務，包含翻譯、潤稿、撰稿，甚至是編輯程式碼等。而ChatGPT所寫出的文章也幾乎可以以假亂真，有時會難以分便是否是人類撰寫的。

ChatGPT推出的這一年以來，經過不斷地更新，目前已經有ChatGPT-3.5、ChatGPT-4和ChatGPT 4o可以使用。ChatGPT-3.5和ChatGPT 4o都可以提供使用者免費使用。3.5的缺點是回應的準確性不高，可能會較常發生一本正經胡說八道的情況。它的回應速度也比較慢，且能夠做到的任務有限。而ChatGPT 4o是OpenAI近期推出的最新版本，不僅效能提升，也讓AI更加人性化。然而，若我們為免費用戶，則使用ChatGPT 4o時會有次數限制。而付費版的ChatGPT 4的特色則是其視覺理解能力。我們可以上傳圖片讓AI分析，也可以直接將檔案上傳給它，詢問相關的問題。

三、ChatGPT的應用

1.撰寫研究報告

第一個ChatGPT的常用功能就是文案撰寫。當我們需要撰寫研究報告等長篇的文章時，就可以善用ChatGPT幫助我們找出靈感。當我們在提問時，我們的思維會影響AI回覆的結果。因此建議大家可以像剝洋蔥一樣，從廣到深慢慢地往下問。

假設我們想要請ChatGPT幫助我們撰寫一篇研究報告，那麼我們可以先請ChatGPT提供我們5個撰寫研究報告的主題與想法。接著，我們就可以從它的回覆中找到感興趣的研究主題。而撰寫文章時，文章的架構相當重要，所以在正式開始撰寫文章，我們可以先請ChatGPT為我們所選的主題撰寫一篇帶標題的研究報告大綱。有了大綱後，我們再請ChatGPT根據大綱的每一點撰寫一個段落，並且解讀具體內容。此時我們得到的回覆，可能會是好幾個小段落組成的文章。若是我們要撰寫較長篇且較深入的研究報告，則可以分次讓ChatGPT幫我們延伸這些段落。當然，我們在撰寫文章時，要寫給誰看也很重要。因此，我們可以請ChatGPT扮演雜誌的主筆或編輯，並告訴它我們的受眾是誰，讓它能夠寫出一篇更符合我們需求的文稿。

另外，當我們在撰寫研究報告時，也可以請ChatGPT幫助我們改寫、延伸、濃縮、解釋以及抓出關鍵字，讓我們的報告更加通順且深入。然而，雖然ChatGPT可以幫助我們撰寫文章，但我們還是需要進行必要的修改，避免將AI生成的文章直接引用，帶來其他的法律問題。如果大家有需要判斷一篇文章是否為AI寫作的需求，也可以善用「辨識AI內容生成偵測器」（AI Content Detector Copyleaks），幫助我們判斷文章是否為AI撰寫。

2.簡報內容撰寫

不管是在公司或學校，我們都會有需要製作簡報的時候。此時，我們可以利用ChatGPT，幫助我們得到製作簡報內容的靈感。舉例來說，我們想針對「蘋果3C品牌介紹」為主題製作簡報，那麼首先可以先請ChatGPT扮演一個角色，並告訴它簡報的主題，提供我們幾個製作簡報的想法，包含簡報的風格。接著，我們再請ChatGPT根據我們的主題以及受眾，幫助我們產生簡報內容大綱。確認大綱之後，我們就可以請ChatGPT依照大綱的每一點產生文案內容。最後，我們要先思考需要進行多久的簡報，並推敲出大約要製作多少頁的簡報內容，再請ChatGPT根據剛剛生成的文案內容，幫助我們分配多少頁的簡報，且每一頁都要有標題。

3. 資料整理

在資訊量爆炸，生活步調又如此快速的現在，我們雖然想多多吸收資訊，但卻常常沒有時間閱讀太長的文章。我們也可以在這個時候利用ChatGPT，幫助我們快速了解文章重點。首先，我們可以先將有興趣的文章餵給ChatGPT，請它幫助我們刪減文章並抓出重點。我們也可以請它將重點或摘要以條列式呈現或整理成表格。另外，我們還可以請ChatGPT用粗體字標記文章重點，幫助我們更快掌握文章重要的句子或關鍵字。

除此之外，ChatGPT強大的語言能力，也讓它成為一位可靠的翻譯。因此，我們現在就算遇到外語文章也不必害怕。我們只要先請ChatGPT扮演一位專業的文字編輯和翻譯，並將想閱讀的外語文章提供給它，就可以請它以繁體中文幫助我們翻譯、摘要與重點整理文章內容。

4. 製作學習計畫

我們也可以利用ChatGPT幫助我們制定學習或是工作計畫。舉例而言，假設我們正在準備國家考試，那麼我們就可以將我們要應考的考試種類，如外交特考，告訴ChatGPT。另外，我們也可以提供它考試的科目，以及我們日常固定的行程與生活作息提供給ChatGPT，再請它幫我們制定月計畫以及周計畫。

同樣地，如果我們的工作需要行銷，那麼也可以利用ChatGPT幫助我們制訂一個行銷計畫。我們只要告訴它我們的職業類別與目標受眾，並請它扮演一位社群小編的角色，幫助我們規劃某產品一周的社群媒體行銷貼文。如此一來，我們就可以得到一份一周的貼文行銷排程，幫助我們更有效地在社群媒體上推廣公司的產品。

5. 準備面試

最後，我們也可以讓ChatGPT幫助我們準備各式各樣的面試。假設我們即將進行研究所的面試，那麼就可以將申請的科系告訴ChatGPT，並請它扮演該科系的教授，幫助我們模擬教授們可能的問題。當然，我們也可以請ChatGPT評估我們的回應並進行修正。透過這個方式，我們就可以更周全地準備應對面試時可能會遇到的問題，讓面試官對我們留下深刻的印象。

四、結語

從本次課程可以發現，ChatGPT的應用層面相當廣泛，而且它也已經成為我們的好幫手。然而，科技的發展也帶來了許多的挑戰，資安的疑慮便是其中之一。當我們將AI帶入工作中時，可能會將公司的資料提供給ChatGPT或其他生成式AI。雖然這樣可以得到更好的答案，但也暗藏了資訊外漏的風險。因此，在使用ChatGPT時，我們可以嘗試關閉對話紀錄功能。更保險的方式，則是盡量避免輸入機敏資料，以防重要資訊外洩。除了資安的疑慮，生成式AI也帶來許多法律的問題。所以當我們在使用ChatGPT或其他生成式AI時，也應小心求證其生成物的真實性和正確性，避免照單全收AI的回應，以免不小心衍生出侵害他人著作權或版權的法律問題。總而言之，AI現在已經是我們許多人的好夥伴，但如果我們沒有相應的意識與判斷能力，過度依賴AI的產出，將它的回應照單全收，就會容易被誤導。因此，我們應該持續提升獨立思考能力，並且不斷了解AI的基本概念和趨勢，才能真正享受AI所帶來的便利。

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自從OpenAI於2022年底推出ChatGPT後，AI已經走出實驗室，進入我們的生活中。在短短的兩年內，OpenAI也不斷提升ChatGPT的功能，並推出許多版本，每個版本也都各有優缺點。本次課程內容將從最基本的ChatGPT 3.5進行實戰演練，並告訴大家如何讓ChatGPT成為我們在工作，甚至是生活中的小幫手，一起開創職場黃金十年。

一、前言

自從OpenAI於2022年底推出ChatGPT後，AI已經走出實驗室，進入我們的生活中。在短短的兩年內，OpenAI也不斷提升ChatGPT的功能，並推出許多版本，每個版本也都各有優缺點。本次課程內容將從最基本的ChatGPT 3.5進行實戰演練，並告訴大家如何讓ChatGPT成為我們在工作，甚至是生活中的小幫手，一起開創職場黃金十年。

二、ChatGPT實戰演練

ChatGPT有許多版本，ChatGPT 3.5和近期推出的ChatGPT 4o都有提供用戶免費使用。以下就讓我們看看3.5和4o有哪些不同吧！

1.ChatGPT 3.5基本操作

ChatGPT 3.5的功能較陽春，不過已經可以有效地處理文字資訊，像是語法修正和文章整理。舉例來說，我們可以將文章或原始的句子上傳至ChatGPT，並請它幫助我們檢查文法是否正確，並請它幫助我們進行修正。另外，我們也可以請ChatGPT幫助我們檢查文章或句中是否有錯字，並讓它幫助我們修改拼字錯誤。當然，如果我們需要潤稿，也可以直接請ChatGPT幫忙。而如果我們的文章內容較長，也可以請ChatGPT在回覆時，以表格的形式列出原文與修正後的異同，幫助我們更清楚地知道AI修改的部分有哪些。

另外一種常用的ChatGPT功能就是整理文章。假設我們想要整理錄音筆所記錄的資料，首先可以先將錄音的音檔轉換成文字檔。接著，再將文字檔提供給ChatGPT，請它幫助我們整理資料的重點摘要。除此之外，如果轉檔後的文字內容沒有標點符號，我們也可以請ChatGPT幫助我們將內容加上標點符號。同樣的方式也可以用在新聞或論文等文本閱讀上。我們現在都處於一個資訊爆炸的時代，每天都有大量的新聞需要吸收，而ChatGPT在這個時候就可以成為我們的好幫手。我們只要將感興趣的新聞內容複製貼上給ChatGPT，就可以直接請它幫助我們產生文章摘要，並針對感興趣的內容向ChatGPT提問。如此一來，我們就可以透過ChatGPT，幫助我們在短時間內更快地了解文章重點。

除了上述較為簡單的用法外，我們也可以讓ChatGPT進行角色扮演，幫助我們處理特定的任務。舉例來說，若我們為某公司的AI工程師面試官，那麼就可以請ChatGPT扮演這樣的角色，提供我們幾個面試AI工程師時最容易遇到的專業性問題。接著，我們就可以參考AI給我們的答案，並在面試時向求職者提問。反之，假設我們現在為某工作的求職者，也可以透過請ChatGPT扮演面試官，預測可能的面試問題，幫助我們準備面試。另外，我們也可以請ChatGPT扮演擅長撰寫履歷的人事專家，並提供它我們的基本資訊和專長，讓它幫助我們撰寫出一份履歷草稿。接著，我們只要再依照個人需求進行微調即可。ChatGPT也可以幫助我們處理客服問題。例如，我們可以請ChatGPT扮演客服小幫手，提供給它常見的客戶問題與相關回覆。接著，我們就可以請它幫助我們分析客戶提問的內容，並顧及客戶當時的心情，撰寫一篇回覆給客戶的信件。如果有需要，我們也可以請它幫我們寫出不同語言的信件，以便我們與外籍客戶進行溝通。

此外，即便是ChatGPT 3.5也擁有足夠的推理能力，可以幫助我們處理複雜的邏輯問題。因此，我們也可以讓ChatGPT幫助我們進行數據分析。例如，如果我們正考慮投資某公司的股票，那麼我們就可以提供給它該公司的相關股票資訊，包括股票價格、公司財報和交易歷史資訊等，請ChatGPT幫助我們評估應該買進或賣出，並提供我們相對的理由，讓我們可以了解它的思考邏輯。需要注意的是，目前ChatGPT 3.5的版本尚無法讓我們直接上傳PDF或Word檔，因此我們必須將這些資料手動複製貼上給ChatGPT。當然，ChatGPT的回覆只能給我們當作投資時的參考。我們也必須時時刻刻做好功課，才能為自己找到最好的投資目標。

2.ChatGPT 4o基本操作

ChatGPT 4o是OpenAI近期推出的版本，目前已開放給免費用戶使用，但仍有每日使用上限。ChatGPT 4o可以幫助我們做到許多以前只有ChatGPT 4才能做到的任務，像是繪製與分析圖片。假設我們想要製作連續漫畫，就可以直接告訴它我們想要產生的圖像內容，包含人物的長相和圖片的背景等，讓AI幫助我們畫出圖片。接著，我們可以再依照故事的內容，再次描述圖片內容，並告訴它人物的造型要與上一張圖片一樣。透過這樣不斷地操作，就可以得到一部連續的漫畫囉！

除此之外，我們也可以用ChatGPT 4o，提供我們產品設計的創作靈感。例如，我們可以告訴它想像中的新產品樣貌，像是鑲嵌在大理石中的木頭杯墊。接著，當ChatGPT生成出圖片後，我們可以再點開圖片，並請它在杯墊上加上公司的logo或其他元素，再次生成圖片。如此一來，我們就可以參考AI繪製的產品，做為產品設計時的靈感。

ChatGPT 4o除了可以用於產品設計時的腦力激盪，也可以幫助我們分析公司的數據。以往要進行數據分析時，通常都需要花錢請專業的資料處理工程師幫助我們分析資料，但現在我們只需要直接將想分析的資料，像是公司的財報，上傳給ChatGPT 4o，就可以請它進行如商業智慧分析等工作，幫助我們分析相關的數據。若我們想要將資料中的數字視覺化，也可以直接請ChatGPT 4o幫助我們將這些數據繪製成圖表。雖然它所生成的圖表不見得很漂亮，但我們也可以將AI生成的圖表做為參考，再依照需求自行調整。

簡而言之，雖然大過龐大或複雜的資訊仍需要人類來做，但ChatGPT 4o的圖片分析與資料分析能力已經可以有效地解決我們找不到或沒錢找到專業數據分析師的窘境。

3.GPTs簡介與實作

如果大家有購買ChatGPT 4，那麼就可以到ChatGPT商城找到許多特定用途的GPT機器人。我們只要接ChatGPT切換至ChatGPT 4並點選「探索GPT」，就可以看到各式各樣、專門處理特定任務的機器人，例如寫作與生產力機器人。舉例來說，Whimsical Diagrams可以幫助我們繪製流程圖或組織架構圖。我們只要將公司的組織架構與說明提供給它，ChatGPT的Whimsical Diagrams機器人就可以幫助我們繪製出一張組織架構圖。如果我們想要編輯圖片，則可以點選生成後的Whimsical網址，進入Whimsical的網站進行編輯即可。

最後，我們也可以建立自己的GPT機器人，擁有自己的知識庫。建立自己的GPTs方法非常簡單，我們只需要點選「探索GPT」，並選擇右上角的「+ 建立」，就可以進入建立機器人的頁面了。我們只需要再輸入指令，告訴它我們想要用這個GPTs處理何種特定任務，並將相關的資料上傳給它。接著將機器人取完名子後，就可以成功建立自己專用的GPT機器人。當我們以後使用這個GPTs後，它就會依照我們提供的資料進行回覆。而由於我們在建立機器人時，就已經告訴它要用來處理某些特定任務，因此我們不需要再於指令中請它進行角色扮演囉！

三、結語

隨著ChatGPT功能的不斷提升，我們現在已經可以用它來幫助我們處理許多原本需要耗費大量人力或時間處理的工作，有效地提升了我們的工作效率。不過，當我們在使用ChatGPT時，還是要記得它可能會有一本正經胡說八道的毛病。我們仍不能盡信ChatGPT的回覆，還是必須在必要時自行檢驗回覆的正確性。最後，由於AI快速發展，我們仍須做為一個終身的學習者，不斷吸收AI的相關資訊，才能成為一個懂得如何駕馭AI工具的使用者。

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當OpenAI開發的ChatGPT橫空出世後，許多人便開始思考如何將ChatGPT的模型套用在不同的工作中，甚至也開始利用OpenAI的金鑰，開發不同功能或用來處理特定任務的專屬機器人。本次課程將手把手地告訴大家，如何利用OpenAI API進行不同功能的開發，依照自己的需求，打造屬於自己的AI機器人。

一、前言

當OpenAI開發的ChatGPT橫空出世後，許多人便開始思考如何將ChatGPT的模型套用在不同的工作中，甚至也開始利用OpenAI的金鑰，開發不同功能或用來處理特定任務的專屬機器人。本次課程將手把手地告訴大家，如何利用OpenAI API進行不同功能的開發，依照自己的需求，打造屬於自己的AI機器人。

二、OpenAI API應用範例

當我們想要在自己設計的機器人中導入OpenAI時，第一步當然就是要先申請OpenAI API的金鑰。申請方法非常簡單，我們首先要進入OpenAI API的介面，點擊右上方的「Dashboard」後，再於左方工具欄中選擇「API keys」。接著點選右上方的「+ Create new secret key」，並設定好金鑰的名稱，再點選「Create secret key」就可以成功得到一串金鑰啦（如下圖）！需要注意的是，我們一輩子就只會看到這個金鑰一次，所以大家切記要將金鑰複製，並保存於文字檔或記事本中。另外，若我們連續申請太多次金鑰，可能會出現要回答多個問題才能再申請的情況發生，需要特別留意。除此之外，如果我們想要知道每個金鑰的使用狀況，包含用量與費用，則可以到「Usage」中查看。有了金鑰以後，現在就讓我們看看它可以幫我們做什麼吧！

1. OpenAI API文本生成服務開發

我們都知道，ChatGPT具有強大的語言功能，也常被用來產生文案。因此，我們當然可以串接OpenAI API，幫助我們生成文本。

首先，我們要先進入Google雲端硬碟，並開啟「Google Colaboratory」。如果找不到該功能，則可以點擊右鍵，在「連結更多應用程式」中搜尋Google Colaboratory，就可以成功開啟。接著，我們就可以開始輸入程式碼，串接OpenAI金鑰了。

由於我們要使用OpenAI生成文本，所以在程式碼開頭要先輸入「!pip install openai」安裝OpenAI的套件。接著再於「openai.api_key = 」後放入我們的金鑰，並輸入「response = openai.chat.completions.create」呼叫Chat Completions API聊天模型。我們可以在這裡指定要使用的GPT模型參數，像是gpt-3.5-turbo、gpt-4或gpt-4o等，亦或是其他文字轉語音、語音轉文字的模型。接下來，當我們要把訊息傳出去時，必須先輸入訊息串列。這個訊息串列包含三個角色：「系統」（system）、「使用者」（user）、「助理」（assistant）。「系統」主要是用來指定機器人的角色，讓它的回覆可以更符合我們想要的結果。「使用者」則是用來指定使用者提示。最後的「助理」，代表模型回覆的結果，是用來做歷史紀錄，以便進行連續的對話。

假設我們想要機器人扮演行銷小編，那麼我們首先要在system的程式碼中，指定它為「一位行銷小編，請用此身份回覆，並用繁體中文回覆。」接著，在user的部分輸入我們想要機器人執行的任務，像是「請幫我寫人中之龍8的IG貼文」。最後，我們再輸入print (response.choices[0]. message. content)，用來印出模型產生的訊息，並點選執行，就可以成功得到一串系統寫的行銷文案了（完整程式碼請見下圖）。

　2.打造智慧客服機器人

雖然上述的文本生成機器人可以快速幫助我們得到一篇文案，但它仍有ChatGPT會一本正經胡說八道的老毛病。即便如此，我們也可以利用「少樣本提示」（Few-shot prompting）的方法，將公司相關資料提供給機器人，讓它的回答可以限縮在此資料範圍內，打造一個能夠依照我們的資料提供與事實相符回應的客服機器人。少樣本提示，指的是提供真實少量的數據樣本與提示給模型，來引導模型生成符合特定任務或要求輸出。此方法的優點為，能夠在少量樣本數據實現高效的模型微調，整體而言具有靈活性、通用性和快速調整的能力。且它也可以有效減少人力並適用於各種任務。

打造客服機器人的第一步，一樣是開啟google colab。而由於我們要結合GUI製作客服機器人，所以要先輸入!pip install gradio安裝gradio，並輸入!pip install openai安裝OpenAI 。接著輸入import openai和import gradio as gr ，再放入我們的OpenAI API金鑰，並點選右方的執行。與文本生成不同的是，我們在這裡要將程式碼變成一個函數，所以要於訊息串列中輸入def chat (prompt) :。接著，因為我們要帶入客戶提問的prompt，所以要於訊息串列中「user」部分的“content”後的程式碼改為prompt。

接下來，我們就可以開始上傳公司資訊給機器人，讓它可以依照這些資訊回覆客人的問題。假設我們是一間飯店的經營者，想要打造一個專屬的客服機器人，那麼可以點選colab頁面左側工具欄的資料夾圖示，將飯店服務資訊的文字檔上傳。如此一來，我們就成功地將資料嵌入在客服機器人中了。最後，為了要讓機器人依照公司資料回覆，所以我們也要記得在程式碼中加入如下圖藍色部分的with = open程式碼。

接下來，我們要於訊息串列中設定機器人的角色，所以要將system設定為「一位飯店客服人員，請依{info}內容回覆，並用繁體中文回覆。」點選執行後，機器人就會成功依照我們提供給它的資訊進行回覆。完成客服機器人的最後一步，就是要再加上以下程式碼：interface = gr. Interface (fn=chat, inputs=gr.Textbox (label=‘提問’), outputs=gr. Textbox (label=‘回覆’), title=‘飯店客服系統’) interface. Launch (share=True)，輸入完成後點選執行，確認是否可以成功執行程式碼。若執行成功，應會出現如下圖的飯店客服系統。我們可以點選系統出現的網址，並在google頁面右上方的三個點點，使用「開發人員工具」，將客服系統變成手機版。

　3.利用OpenAI API進行辦公室自動化

除了打造專屬的客服機器人外，我們也可以串接OpenAI API ，自動化辦公室工作流程。首先，我們可以開啟一個新的google colab，並同樣先將飯店資訊拉到右方工作欄的資料夾中，再於程式碼中安裝OpenAI。現在假設我們有一個excel檔，記錄了客人曾經問過的問題，並希望AI生成的資料可以整理在某個欄位供我們查看。那我們就可以先將該excel檔拉到資料夾中，就可以在程式碼中得到如下圖的程式碼。

接著，我們一樣要做一個函式，並輸入如下圖的程式碼。最後我們再點選執行鍵，就會看到左方出現一個「客服ok」的excel檔。點擊進入excel檔後，我們就可以成功看到機器人自動回覆的訊息囉！

　4.OpenAI影像分析服務開發

除了前述的應用外，今年五月份OpenAI也開發了具有視覺功能的GPT-4o，因此我們也可以利用此功能來理解圖像。方法與前述的步驟類似。安裝完OpenAI後，同樣輸入response = openai.chat.completions.create，並設定要使用gpt-4o的模型。接著，在訊息串列中，我們可以在user部分的提示內容放入我們的問題，像是「這張圖片裡有什麼」，也可以直接放入想要讓AI分析的圖片網址。最後，我們一樣用response.choices[0].message.content來印出模型並產生訊息（完整程式碼請見下圖）。

以此類推，我們也可以串接不同的OpenAI功能，打造不同的機器人。舉例來說，假設我們讓機器人可以幫我們繪圖，就可以利用openai.images.generate的方法，並套用DALL·E 3 的模型讓機器人幫助我們生成圖片（完整程式碼請見下圖）。

三、結語

從本次的課程內容我們可以發現，擁有了OpenAI的金鑰後，我們可以依照自己的需求撰寫程式，打造不同功能的機器人，像是專業行銷小編機器人、客服機器人，以及圖像分析機器人。然而，礙於篇幅限制，如果大家想要知道完整的程式碼，或者詳細的操作過程，也歡迎觀看本次課程回放喔！

這篇文章 【課堂筆記】探索OpenAI API的魔法世界｜蔡文龍 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。