APRÓ KÍSÉRLET
Személyes ChatGPT használati adatok vizualizálása a Gemini és a Python segítségével
Egy nemrégiben végzett kísérlet során a ChatGPT csevegési előzményeit exportálták, hogy vizualizáción keresztül elemezzék a használati mintákat. A beszélgetési séma Gemini-be való táplálásával a felhasználó megállapította, hogy interakcióinak nagyjából 21%-a kódolásra fókuszált. A projekt a Python kombinációját használta a helyi adatfeldolgozáshoz és a JavaScriptet a végső vizualizációhoz a Gemini Canvas környezetében.
- A Gemini segítségével generáltak egy szkriptet a ChatGPT exportból származó conversations.json séma elemzéséhez.
- Megállapították, hogy a felhasználó átlagosan minden elküldött üzenetét legalább egyszer szerkeszti.
- A kezdeti feldolgozás Python segítségével történt a jobb helyi hibakeresési lehetőségek miatt.
- A végső kimenetet egy JS szkriptté alakították a Gemini Canvas számára, hogy böngészőalapú felhasználói felületet hozzanak létre.
- Az elemzés teljes egészében a böngészőben fut, biztosítva az adatok védelmét.
Miért fontos?
Ez a projekt bemutatja, hogyan használhatják ki a felhasználók az „ágens alapú” munkafolyamatokat – az egyik AI használatát a másik adatainak elemzésére –, hogy személyes produktivitási betekintést nyerjenek anélkül, hogy érzékeny adatokat osztanának meg külső felekkel.