自從 OpenAI ChatGPT 爆紅後，大家雖然對它有著超高的期待，但此一同時，也很快就有高手與專家探尋出了不少它還欠缺之處。不過這些限制，也漸漸隨著三方以及 OpenAI 官方所提供的 Plug-in 開始獲得解決。最近，電腦王阿達團隊發現有人分享了一種，應該會在讓 ChatGPT 實用度更加提升的新的應用方向。繼續閱讀讓 ChatGPT 更強大的下一步：讀取並分析 Google Drive 等來源中的資訊報導內文。
讓 ChatGPT 更強大的下一步：讀取並分析 Google Drive 等來源中的資訊
時常在網路上分享從建築設計以及室內設計專業領域應用 AI 心得的孵大學 謝昆霖 校長，最近上傳了一支，即將在 7/28 論壇上進行應用教學的 LLM 專案分享。其中示範了透過 Langchain 以連結「自有資料庫」+「ChatGPT」的 LLM 專案的應用 - 簡單的講，就是讓 AI 可以「看」到，被上傳至 Google Drive 雲端硬碟之中的資料並且進行分析的生成式 AI 應用方向。他認為這整套的私有知識管理的解決方案，很可能是 AI 真正的舞台之一。
影片裡，他以自己公司專精的建築設計領域示範了，請 ChatGPT 去尋找 Google Drive 資料夾裡的所有檔案的資訊。透過 Langchain 的方式調用資料就連大型文件也不會被 ChatGPT 給放過。但影片中也可以看到，透過這種方式進行資料分析也會需要仰賴電腦本身的算力，因此會有相當程度的延遲需要耐心等待。
就影片 Demo 可以看到，透過 Langchain 途徑進行包括翻修工程的總成本或者是總成本計算。雖說驗證答案時還是會有遺漏的錯誤，但基本上都有盡力在思考與讀取 Google Drive 所提供的文件資料；甚至詢問文件中提到的專有名詞的意涵，也能夠以很生成式 AI 的方式進行回答。相信光是目前的應用示範，應該就非常值得小型公司研究架設來進行相關的資料管理。
是說，後續也有人在文內留言提到，這樣的方式可能還是會有敏感資料被 OpenAI 取用的疑慮 - 關於這點可以參考「ChatGPT 提供「不學習」聊天歷史選項」文內的設定，應該就可以盡可能避開這類的問題。
看到了這樣的分享，筆者也簡單地進行了 ChatGPT 與 Google Drive 等雲端空間協作的一些簡單的功課。也有查到像是 ChatGPT Retrieval Plugin 這樣的解決方向。不過很顯然，目前想要達成這樣的應用，還是需要難度的建置過程才能達成。
不過謝昆霖所分享認為能「讓公司的行政成本大幅下降、效率提高，也會讓小微公司更有機會依賴即時大數據進行商業決策。」的方法，也不吝嗇將會透過 7/28 舉辦的《生成式AI衝擊建築室內設計工作模式創新論壇》提供導入工作流程以及 AI 工具手把手操作教學。有興趣的朋友，可以考慮到論壇的頁面報名參與這次的一系列課程。