컨텍스트를 제공하는 AI에 대한 첫 번째 메시지를 작성합니다(아직 분석을 요청하지 않음). JSON 반환 {"whatData":"...","columns":"...","goal":"..."}: whatData - 이것은 어떤 종류의 데이터이고, 어디서 왔으며 한 줄은 무엇을 의미합니까? columns — 인간 언어로 된 열을 단위(루블, 조각, 날짜)와 함께 나열합니다. goal - 결국 얻고 싶은 것.
AI는 사용자가 보는 방식으로 스프레드시트를 보지 않습니다. 당신이 설명하기 전까지는 그는 아무 말도 없이 파일을 받은 신입사원과 같습니다. 숫자는 있지만 의미가 없습니다. 메커니즘은 간단합니다. 모델은 사용자의 말을 바탕으로 답변을 작성하므로 문맥이 정확할수록 발명되는 일이 줄어듭니다. 항상 세 가지를 말하세요. 이것이 어떤 종류의 데이터인지, 어디에서 왔는지, 한 줄이 무엇을 의미하는지, 숫자의 단위(루블, 조각, 백분율)가 무엇인지 말하십시오. 인사이더: 가장 과소평가된 질문은 "한 줄은 1과 무엇입니까?"입니다. “한 줄은 하나의 주문이다” 또는 “한 줄은 하루이다”라고 말하면 AI는 비교할 수 없는 것을 합산하는 것을 중단합니다. 두 번째 비결: 첫 번째 메시지에서 분석을 요청하지 마세요. 먼저 맥락을 제공하고 데이터를 어떻게 이해했는지 다시 말해달라고 요청하세요. 이렇게 하면 아름답지만 잘못된 결론을 내리기 전에 오해를 잡아낼 수 있습니다. 전형적인 초보자 실수: 설명 없이 "내 데이터를 분석해 보세요". AI는 구조를 추측하고 자신있게 말도 안되는 소리를 계산합니다.