ChatGPT 不止是 文本输出
- ChatGPT是一个文本模型, 它本身并不能直接去生成图片图表等内容
- 在我们的工作当中，经常需要通过表格, 图表的方式去进行数据的处理和展示
- 在这种情况下，GPT由于不支持去直接的生成图片和图表，我们还能够使用它的GPT帮我们完成这些工作吗？
- 答案呢当然是可以的，因为文本本身其实是一个非常丰富的概念
- 比如我们的链接是文本，我们的代码也是文本。我们常用的markdown也属于文本
- 所以说文本是一个非常丰富的概念，我们想要的输出都是有可能的
- 比如我们可以通过输出 markdown 格式的文本，这样就拥有了表格和图片的展示能力
1 ）输出表格
- 基于GPT输出一个表格
- 要求它用 markdown 的表格形式进行展示
- 浏览器就会自动渲染成表格的形式
- 提示的示例就是在我们的 Prompt 后面加上"用markdown表格形式进行展示"
- 除了以表格的形式展示之外，我们还可以要求它对表格去进行一些处理，比如增加列，删除列，进行函数计算等
- 处理的逻辑和excel的各类公式都是一致的, 其实GPT本身也是使用python去进行处理的
- 示例
- 问: 帮我们随机生成八位同学的姓名语文数学的成绩, 用markdown表格的形式进行展示。
- 这样GPT通过表格的形式展示了八位同学的成绩
- 我们继续让它的GPT呢对这个表格呢去进行一下相关的操作
- 继续问: 在表格前面增加一列增加一列序号，在表格后面增加一列显示每位同学的总成绩
- 这时，GPT正确的理解了指令，并对表格进行了操作，增加了序号列和总成绩列
- 整体是满足我们的要求的
- 这是GPT对于markdown表格的输出
2 ）输出 Emoji 表情
- 当我们书写文章的时候，巧妙的使用一些小图标，可以给文章增加不少的灵动感
- 提升文本输出的结构和阅读的体验度, 可以尝试让GPT选择合适的 Emoji 表情配在文章的标题上
- 提示的示例: 执行X任务，采用markdown的格式进行输出，标题采用 Emoji 开头
- 比如: 要求GPT写一段关于GPT的文章，然后采用markdown的格式, 标题部分开头用Emoji
- 这时，可以看到成功输出了一篇关于GPT介绍的文章，标题的开头部分使用了表情, 文章的阅读的体验度就大大的提高了
3 ）输出 图片
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除了表情之外, 我们还可以使用GPT进行图片的输出
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与表格的输出一样, 需要去借助markdown的语法一样，图片的输出也需要去借助外部的工具
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GPT本身它其实是不支持去生成图片的，但是可以支持搜索图片进行展示
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我们可以利用GPT它的搜索能力，它的执行URL的能力来进行对应图片的一个展示
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比如我们可以使用 Unsplash API去搜索图片，通过markdown的语法去进行图片的展示，具体的 Prompt 如下
我会给你指令，生成相应的图片，用markdown的语法去进行生成, 不要用反引号，不要用代码框， 你需要用 Unsplash API, 遵循以下格式: https://source.unsplash.com/1600*900/?<PUT YOUR QUERY HERE> 我的第一个指令是 日出
4 ）输出 图表
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图表的输出也是一样，只是需要去借助外部的工具: QuickChart
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QuickChart 是一个图表生成的库，它可以帮助用户快速简便的去创建图表
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同图片的URL一样，我们可以将对应的图表数据传递给 QuickChart 的URL让它帮忙去生成图表的图片
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然后再通过GPT使用markdown的语法去进行展示就可以了
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我们具体的 Prompt，可以让GPT对我们刚刚生成的成绩去进行展示
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通过将成绩构造成 QuickChart 的json格式, 通过 QuickChart 去返回图表，通过markdown的格式去进行展示
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Prompt示例
1. 随机生成3位同学的语文成绩, 用markdown表格的形式展示学生姓名、语文成绩 2. 将语文成绩构造成 QuickChart柱状图的json格式, label显示学生姓名 3. 将 QuickChart 的json传递给 https://quickchart.io/chart?c=?<PUT YOUR JSON HERE> 。我希望你用markdown语言生成, 不要用反引号，不熬用代码框, 用markdown语法展示 -
这里需要让GPT去调用 QuickChart 它的URL, 将前面的 JSON 传递给对应的URL最终显示出图表来，也就是我们通过 JSON 生成了柱状图
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通过我们的 Prompt, 可能不是每次都能正确的去生成图表, 我们可以点击 Regenerate Response，让GPT重新为我们生成答案，直到我们满意为止
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除了借助外部工具之外，如果我们是氪金玩家，比如我们开通了GPT的Plus版本，我们就可以去使用GPT相关的一些插件，比如OpenAI官方所提供的自研 Code Interpreter 插件
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它可以让GPT通过写Python代码的方式来实现数据的分析和可视化，它最大的亮点就是可以直接的去上传文件，比如我们可以去传 Excel CSV等等上传到GPT进行分析
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这个插件其实非常强大的，可以赋予 GPT 很多相关的能力，目前免费的方式已经能够满足我们大部分的工作需要了
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相信随着AI的发展，会有越来越多的插件集成进来，方便大家使用