打造你的专属AI科研助理：几分钟内用Google Sheets自动化1000个研究查询

你是否还在为了研究项目，在 ChatGPT 和电子表格之间来回复制粘贴？想象一下，如果你是一位营养研究员，手里有一份包含500种维生素和补充剂的电子表格，你需要了解每一种的每日建议摄入量。在 ChatGPT 中，这意味着500次单独的对话，无休止的复制粘贴，以及你再也回不来的宝贵时间。本文将介绍如何利用 Google Sheets，结合 OpenAI API，打造一个专属的 AI科研助理，实现 自动化研究，将 大模型 的力量直接融入你的电子表格中，几分钟内完成原本需要数小时甚至数天才能完成的 研究查询 工作。通过一个简单的脚本，自定义提示词和工具，你就能将 Google Sheets 变成一个强大的 AI工具，极大地提高研究效率。

=ASK_GPT()：你的专属AI函数

文章的核心在于构建一个自定义的 =ASK_GPT() 函数，它就像 Excel 中的 =SUM() 或 =VLOOKUP() 一样，但不是计算数字，而是利用 GPT-4 和实时网络搜索来回答问题。想象一下，你输入 =ASK_GPT("姜黄的健康益处是什么", A1)，其中 A1 单元格包含 “姜黄”，然后立即得到一个全面、有来源支持的答案。更棒的是，你可以将这个公式向下拖动，立即获得数百个项目的答案！这个 AI函数 的核心价值在于简化了原本繁琐的查询过程，将 大模型技术 的能力无缝集成到你日常使用的 Google Sheets 中，从而实现 自动化研究。举例来说，一个市场调研人员需要分析1000个客户评论，了解他们对产品的情感倾向。利用 =ASK_GPT("这句话表达的情感是？", A1)，可以快速批量分析评论内容，而无需手动逐一分析。这种 自动化研究 的效率提升，对于需要处理大量文本数据的场景来说，具有革命性的意义。

AI引擎设置：连接Google Sheets与OpenAI API

要打造你的 AI科研助理，第一步是设置 AI引擎。这涉及到在 Google Sheets 的 Apps Script 中创建一个函数，作为 Google Sheets 和 OpenAI API 之间的桥梁。具体步骤如下：

在你的 Google Sheets 中，进入 “扩展程序” -> “Apps Script”。
删除默认代码，并粘贴提供的自定义函数代码。这个自定义函数代码是连接 Google Sheets 和 OpenAI API 的关键，它接收你的问题，将其发送给 GPT-4（启用网络搜索），并将答案直接返回到你的单元格。以下是一个简化的代码示例：

function ASK_GPT(basePrompt, variableValue = "", systemPrompt = "", temperature = 0.5) {
  // 从脚本属性中获取 OpenAI API 密钥
  const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('openai_key');

  // 构建提示
  let prompt = basePrompt;
  if (variableValue) {
    prompt += ": " + variableValue;
  }

  // 构建请求体
  const payload = {
    model: "gpt-4", // 可以根据需要更改模型
    messages: [
      { "role": "system", "content": systemPrompt }, // 系统提示，用于设定AI的行为
      { "role": "user", "content": prompt }
    ],
    temperature: temperature,
    // 添加 tools 属性以启用网络搜索 (如果 OpenAI API 支持)
    tools: [{type: "function",
      function: {
        name: "web_search",
        description: "在互联网上搜索信息。",
        parameters: {
          type: "object",
          properties: {
            query: {
              type: "string",
              description: "搜索查询词。"
            }
          },
          required: ["query"]
        }
      }
    }]
  };

  const options = {
    'method': 'post',
    'contentType': 'application/json',
    'headers': {
      'Authorization': 'Bearer ' + apiKey
    },
    'payload': JSON.stringify(payload)
  };

  // 调用 OpenAI API
  const response = UrlFetchApp.fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', options);
  const json = JSON.parse(response.getContentText());

  // 提取并返回答案
  if (json.choices && json.choices.length > 0) {
    return json.choices[0].message.content;
  } else {
    return "Error: " + JSON.stringify(json);
  }
}

这段代码的关键在于调用了 OpenAI API，并将问题发送给 GPT-4。你可以根据需要修改提示词、系统提示，控制模型和温度，以及设置访问工具列表网络搜索。该函数还包括内置缓存，因此如果你两次提出相同的问题，它会记住答案，而无需再次进行API调用。缓存机制可以有效降低 OpenAI API 的使用成本，并提高 自动化研究 的效率。

OpenAI API 密钥：连接AI大脑的钥匙

为了让 AI引擎 正常工作，你需要添加你的 OpenAI API 密钥。在 Apps Script 中，进入 “项目设置”，在 “脚本属性” 下，添加一个新属性，命名为 openai_key，并将你的 OpenAI API 密钥 作为值粘贴进去。这一步至关重要，因为 OpenAI API 密钥 是你访问 OpenAI 大模型 的凭证。如果没有正确的密钥，你的 AI科研助理 将无法工作。确保妥善保管你的 OpenAI API 密钥，避免泄露，以免产生不必要的费用或安全风险。

AI查询初体验：=ASK_GPT()的魔力

完成上述设置后，就可以开始你的第一次 AI查询 了。回到你的 Google Sheets，开始输入 =ASK_GPT，你会看到你的自定义函数出现在自动完成下拉列表中，并带有参数提示。在单元格 A1 中输入 “法国的首都是什么？”，然后在单元格 B1 中输入 =ASK_GPT(A1)。几秒钟之内，你就会看到答案出现在 B1 单元格中。这就是 =ASK_GPT() 的魔力，它将 大模型 的能力直接带到了你的电子表格中。你可以尝试不同的问题，例如 “全球变暖的原因是什么？”，或者 “量子计算的应用前景有哪些？”，体验 AI工具 带来的便捷。

释放AI的真正力量：批量处理与定制化

=ASK_GPT() 函数可以接受 1 个或 2 个参数作为提示（如果需要，你可以轻松增加这个数量）。当你提供 2 个参数时，它会将它们与 “：” 组合在一起。例如：

A1： “主要的健康益处是什么”
A2： “绿茶”

这将创建提示：”主要的健康益处是什么：绿茶”。因此，你可以这样应用它：B1： =ASK_GPT($A$1, A2)

这种方法非常有用。假设你有一个包含 100 种超级食物的列表，并且你想知道每种食物的健康益处：

在 B1 单元格中输入你的固定问题：”主要的健康益处是什么”
在 A2 单元格中输入你的第一种超级食物：”蓝莓”
在 B2 单元格中输入公式：=ASK_GPT($B$1, A2)
将公式向下拖动到 B102

在几秒钟内，你将拥有所有 100 种食物的全面数据！这就是 自动化研究 的真正力量。你可以利用 Google Sheets 的批量处理能力，结合 =ASKGPT() 函数，快速分析大量数据，提取关键信息，并生成有价值的洞察。例如，你可以使用 =ASKGPT() 函数分析1000篇新闻报道，了解特定事件的影响，或者分析10000条社交媒体帖子，评估品牌声誉。

此外，你还可以通过定制系统提示，进一步提升 AI科研助理 的能力。例如，你可以告诉 AI工具 如何格式化响应，或者优先考虑哪种类型的来源。例如，你可以设置系统提示，要求 AI工具 仅从权威医学期刊中提取信息，以确保研究结果的准确性。你还可以通过调整温度参数，控制 AI工具 的创造性。对于事实性研究，可以使用较低的温度（0.1-0.3），而对于创造性或头脑风暴任务，可以使用较高的温度（0.7-1.0）。

优化技巧：提升自动化研究效率

为了最大限度地提高 自动化研究 的效率，可以尝试以下技巧：

使用一致的格式： 结构化你的提示，使一致的部分在一个单元格中，变量在另一个单元格中。这使得批量处理无缝衔接。
询问信息来源： 由于 大模型 可以访问网络，你可以要求它提供信息的真实链接。这可以帮助你验证信息的准确性，并深入了解研究背景。
利用系统提示： 对于专业研究，创建自定义系统提示。例如，告诉 AI工具 如何格式化响应，或者优先考虑哪种类型的来源。
智能温度控制： 对于事实性研究，使用较低的温度（0.1-0.3），而对于创造性或头脑风暴任务，可以使用较高的温度（0.7-1.0）。
缓存一切： 该函数会自动缓存响应 6 小时，因此重复查询在此期间是即时且免费的。

通过这些技巧，你可以充分利用 AI科研助理 的潜力，大幅提升你的研究效率。

案例分析：自动化文献综述

假设你正在进行一项关于 “人工智能在医疗保健领域的应用” 的研究，你需要进行文献综述。传统的文献综述需要花费大量时间阅读和整理文献。利用 AI科研助理，你可以极大地简化这个过程。

创建一个包含相关关键词的 Google Sheets，例如 “人工智能医疗保健诊断”， “人工智能医疗保健治疗”， “人工智能医疗保健预测”。
使用 =ASK_GPT("找到关于以下主题的最新研究论文：", A1) 函数，批量查询每个关键词。
设置系统提示，要求 AI工具 仅从 PubMed、IEEE Xplore 等权威数据库中提取信息。
要求 AI工具 提供每篇论文的摘要和链接。
利用 AI工具 总结每篇论文的核心观点，并将其整理到电子表格中。

通过这个过程，你可以在几个小时内完成原本需要数周才能完成的文献综述。 AI科研助理 不仅可以帮助你找到相关的文献，还可以帮助你快速了解文献的核心内容，节省大量时间和精力。

结论：拥抱AI驱动的研究未来

通过本文的介绍，你已经了解了如何利用 Google Sheets 和 OpenAI API 打造一个专属的 AI科研助理，实现 自动化研究。 =ASK_GPT() 函数就像一把钥匙，打开了 大模型 的力量，将其无缝集成到你日常使用的工具中。从批量查询到定制化分析，从文献综述到市场调研， AI科研助理 可以帮助你更高效地完成各种研究任务。

在 大模型技术 日益普及的今天，拥抱 AI驱动的研究 将成为必然趋势。掌握这些 AI工具，将帮助你在这个快速变化的时代保持竞争力，并取得更大的成就。现在就行动起来，打造你的专属 AI科研助理，开启你的 自动化研究 之旅吧！相信我，一旦你用上了它，你就会惊叹以前没有它，你是怎么做研究的！

打造你的专属AI科研助理：几分钟内用Google Sheets自动化1000个研究查询