Airtable串接ChatGPT,一鍵生出多篇文章!怎麼設定?有多方便?
Airtable串接ChatGPT,一鍵生出多篇文章!怎麼設定?有多方便?

本篇為NoTime NoCode IG (@notime_nocode) - NoCode工作術#004《Airtable 結合ChatGPT AI自動生成圖文並茂文案一鍵高效管理文章狀態!》篇的詳細介紹文,如果還沒看過那篇貼文的讀者,歡迎前往我們IG查看、了解如何運用ChatGPT AI自動生成圖文並茂的部落格內容,並一鍵高效管理文章狀態的情境應用唷~

Make 自動化串接工具 NoCode 流程示意
Make 自動化串接工具 NoCode 流程示意
圖/ NoCode
Airtable 自動化流程設計、產製分析報表示意
Airtable 自動化流程設計、產製分析報表示意
圖/ NoCode

如何運用ChatGPT AI自動生成圖文並茂的部落格內容,並一鍵高效管理文章狀態呢?

在NoTime NoCode IG的NoCode工作術 #004《Airtable 結合 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂文案,一鍵高效管理文章狀態!》篇中提到,我們主要使用到幾個工具來完成同步:

  • ChatGPT (Open AI 的聊天機器人)
  • Make (自動化串接工具)

Make自動化串接工具是什麼?有哪些功能?

什麼是Make自動化串接工具?你可以把Make想像成數位工具界的「強力膠水」!

它整合了1,000+常見的雲端軟體應用程式 (e.g. Google Sheet, Slack, LINE, Gmail, Mailchimp, Hubspot ... 等),透過直覺且視覺化的拖拉模組,幫助你無需寫程式就能實現複雜且多元的自動化串接與資料流程處理功能。

不論你是業務、行銷、人資、行政...等專業工作者,即使不懂程式也可以輕鬆串接整合數位工具!

Make 自動化串接工具 NoCode 流程示意
Make 自動化串接工具 NoCode 流程示意
圖/ NoCode

ps: 雖然免費版就可以實作、運行本篇教學的自動化流程,但事先升級的好處是,在還不熟悉Make操作時,避免使用免費版試錯到設計好流程後,根本沒剩多少自動化流程的作業餘量 “Ops” 可以使用 (以上圖流程示意,每一個數位工具節點在Make內執行一次則消耗1個單位的作業用量,稱為1個 “Ops”。詳細說明與比較可以參考Make官方比較表)

延伸閱讀:幫小編人設校正回歸、揪出政治不正確!企業文案化妝師Writer如何靠AI收服客戶?

Airtable特點是什麼?

  • Airtable (資料庫管理工具)

什麼是Airtable資料庫管理工具?

你可以把Airtable想像成強化版的Excel或Google Sheets!
它是一個彈性、易用的資料庫和專案管理平台,提供用戶內容管理、表單、任務管理、圖表、自動化流程等功能,協助你在資料的前、中、後都能最大化工作效率!

Airtable 內容管理、溝通協作、任務管理示意
Airtable 內容管理、溝通協作、任務管理示意
圖/ NoCode
Airtable 自動化流程設計、產製分析報表示意
Airtable 自動化流程設計、產製分析報表示意
圖/ NoCode

如果讀者還沒有使用過的話,歡迎透過NoTime NoCode的此專屬連結註冊唷
完成整個運用 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂的部落格內容,並一鍵高效管理文章狀態的流程會分成幾個步驟:

  • Step 1. 在 Airtable 中建立部落格內容管理所需要的欄位
  • Step 2. 設計 ChatGPT AI 內容產製的 Prompt 指令
  • Step 3. 建立 Airtable 與 ChatGPT 自動化部落格內容與狀態管理流程的整合串接
Step 3. 建立 Airtable 與 ChatGPT 的串接整合流程示意
Step 3. 建立 Airtable 與 ChatGPT 的串接整合流程示意
圖/ NoCode

就讓我們開始吧!

Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
圖/ NoCode

Step 1. 在 Airtable 中建立部落格內容管理所需要的欄位

1Airtable 資料庫及欄位示意
Airtable 資料庫及欄位示意
圖/ NoCode

如果讀者是 Airtable 的新使用者,可以參考此篇官方教學,了解如何建立一個新的資料庫。

以上面這張 Airtable 資料庫截圖為例,我們會需要幾個作為自動化部落格文章內容管理的欄位:
• Blog title (部落格標題)
o 欄位類型: Single line text
• Content theme / vertical (內容主題 / 領域類型)
o 欄位類型: Single select
o ps: 可以依據讀者偏好設定,例如: Design, Career, Lifestyle … 等,這是用於提供 ChatGPT 產生部落格文章內容的主題參考
• Hero Image (部落格內容首圖)
o 欄位類型: Attachment
• Status (狀態)
o 欄位類型: Single select
o ps: 作為產生自動化部落格的觸發條件
o 欄位內的選項項目包含: Generate Idea, Idea, Generate full blog post, Blog post generated, Edit, Regenerate Images, Approved, Scheduled, Published, Update
• Idea description (想法描述)
o 欄位類型: Long text
• Blog content (部落格內容)
o 欄位類型: Long text
o ps: 建議開啟 “Enable rich text formatting“ 的選項,這樣到時候 ChatGPT 回傳的內容可以自動包含已區分文字大小的標題、內容 … 等
• Editing notes (編輯備註)
o 欄位類型: Long text
• slug (於部落格連結使用的 id)
o 欄位類型: Formula / Single line text
o ps: 自動將 Blog title 轉換成小寫,並在中間以 “-“ 符號連接。若部落格文章的標題為中文,就建議直接使用 Single line text 的欄位類型,手動建立 slug 資訊。
o 若是使用 Formula 欄位類型,可以將 Formula 填入: REGEX_REPLACE(LOWER(Blog title)," ","-")
• SEO Summary (用於 SEO 的部落格文章描述總結)
o 欄位類型: Long text
• Publishing Date (發佈日期)
o 欄位類型: Date
• Content Id (內容 Id)
o 欄位類型: Single line text
o ps: 未來當文章內容發布後,用於回寫文章內容 id 的欄位。這篇教學暫時還不需要使用此欄位。
• Link to page (內容連結)
o 欄位類型: URL
o ps: 未來當文章內容發布後,用於回寫文章內容連結的欄位。這篇教學暫時還不需要使用此欄位。
• Last Modified (用於記錄 Airtable 欄位最後更新時間)
o 欄位類型: Last modified time
o 建議可以在此欄位的 Fields 設定內,選擇 “Specific fields”,並設定 “Status“ 作為欄位被更新的依據 (讀者也可以依據需求新增需判斷的欄位)

2Airtable 設定欄位更新的判斷依據示意
Airtable 設定欄位更新的判斷依據示意.
圖/ NoCode

ps: 這是很關鍵的一個欄位,必須要有這個欄位,才可以進行後續自動化流程的觸發唷!

延伸閱讀:【圖解】職人必收30組AI神器!回信、寫文案、修音檔都行,工作效能+10%

Step 2. 設計 ChatGPT AI 內容產製的 Prompt 指令

3透過 ChatGPT 測試、設計部落格中各自段落所需的 Prompt 指令示意
透過 ChatGPT 測試、設計部落格中各自段落所需的 Prompt 指令示意
圖/ NoCode

如果有使用過 ChatGPT 的讀者,都會知道需要給予一些指令才可以讓 AI 回傳對應的解果。而這次以我們想要自動化部落格來說,一篇部落格內會包含那些我們在上一步驟於 Airtable 所建立的欄位內容 (e.g. 首圖、部落格標題、SEO 描述、內文 … 等),故在 Step 2. 就會建議讀者可以先在 ChatGPT 上測試、設計期望 AI 產生的內容。

以下我們用一個情境來示意要在 ChatGPT 內提供的 Prompt 指令:
(ps: 如果在這個步驟還不理解的讀者,請別緊張,下一步驟會有更多相關的案例唷)

4ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例.png
ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例
圖/ NoCode

而以上圖範例內綠色文字的 {{內容參數}},就會是我們在 Step 1. Airtable 欄位裡建立的 Idea description (想法描述) 資料。

你可以想像,如果我們的 Idea description (想法描述) 是「改善品牌設計和提高知名度的 7 種技巧」,這樣在 ChatGPT 中,它就會針對上面的指令描述,回傳一篇 500 字內長文,包含多個段落,使用 Markdown 語法。(如下 ChatGPT 截圖示意)

ps: Markdown 語法是一種用於 Airtable 及其他部落格平台的文字內容格式 (可以更輕鬆地區分 / 呈現標題、內文、圖片 … 等)

5ChatGPT 實際 Prompt 指令範例示意
ChatGPT 實際 Prompt 指令範例示意
圖/ NoCode

如果是產生圖片的話,可以使用與 ChatGPT 同公司 Open AI 的 DALL·E AI 唷!在此我們就不做相關的示範了,下一步驟會有分享各自模組節點的設定。

延伸閱讀:Linkedin導入AI幫你找飯碗!用GPT-4優化履歷、JD,還有哪些應用?

Step 3. 建立 Airtable 與 ChatGPT 自動化部落格內容與狀態管理流程的整合串接

最關鍵的一步,我們會需要把兩個數位工具整合在一起!這時候我們就用到本文一開始提到的 Make 自動化工具~

而要實現建立 Airtable 與 ChatGPT 自動化部落格內容,會需要在 Make 內建立一個情境流程 (也就是在 Make 內的 Scenario),完成後的流程示意圖如下:

6Airtable 資料庫與 ChatGPT 串接整合的情境流程示意
Airtable 資料庫與 ChatGPT 串接整合的情境流程示意
圖/ NoCode

上方截圖為串接整合後的結果示意,我們一共會使用到 Airtable 與 ChatGPT 的多個模組節點

  1. Airtable:
    a. Watch Records 模組節點
    i. 用於定時排程撈取 Airtable 被更新的欄位資料
    b. Update a Record 模組節點
    i. 用於更新 Airtable 欄位資料
  2. OpenAI (DALL-E & ChatGPT):
    a. Create a Completion 模組節點
    i. 用於讓 ChatGPT 產生各種文字內容 (e.g. 主題想法, 部落格內容, 部落格標題 … 等)
    b. Generate an Image 模組節點
    i. 用於讓 ChatGPT 產生圖片內容
    c. Create an Edit 模組節點
    i. 用於讓 ChatGPT 針對既有內容 (Airtable 欄位: Editing notes - 編輯備註 & Blog content - 部落格內容) 進行重新編輯修正並產出
7Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
圖/ NoCode

Step 3-1. 建立 Airtable - Watch Records 模組節點

如果是第一次操作 Make 的朋友,可以透過這篇 Make 官方教學了解如何建立第一個模組節點。基本上登入 Make 後台後:
1. 從左側欄點擊前往 Scenarios
2. 進入下一頁的右上角會有按鈕「+ Create a new scenario」可以建立新的流程
3. 進入新流程以後,可以參考下方 gif 動圖,點擊「+」並搜尋 Airtable 模組內的「Watch Records」這個選項就完成第一步的新增囉

8新增第一個模組節點示意 (請文字搜尋 Airtable)
新增第一個模組節點示意 (請文字搜尋 Airtable)
圖/ NoCode

新增完節點後,會需要做基本的 Airtable 帳號授權與綁定,這邊也有一篇官方的帳號授權與綁定教學可以參考。

延伸閱讀:Adobe加入AI戰局,Photoshop、Illustrator有哪些新功能?不想被偷圖怎麼防?

在授權完成後,請在 Airtable 模組節點中搜尋你在 Step 1. 所設定好 Airtable Base 資料庫名稱,及其對應的 Table 資料表名稱 (正常來說可以直接透過下拉就找到原先所建立的 Base 資料庫及 Table 資料表)

9Airtable 模組節點設定示意
Airtable 模組節點設定示意
圖/ NoCode

另外兩個需留意的欄位設定:
Trigger field : 請選擇我們在 Step 1. 新增的 “Last Modified” 欄位,這樣自動化流程才會在排程時間點觸發時,檢查你有新增、更新的 Airtable 資料庫項目。
Label field : 請選擇我們在 Step 1. 新增的 “slug” 部落格 Id 欄位,用於讓 Airtable 判斷個別的項目資料。

小提示: 通常在設定完第一個模組節點後,我會點擊整個畫面左下角的 Run Once 進行測試,看看資料是否有抓成功 (記得要先在 Airtable 建立幾筆測試資料)。若有成功,模組節點右上角會出現一個白色的數字泡泡,點擊後將可以看到你原本建立於 Airtable 資料庫內的資料 (下圖是以 Google Sheet 模組節點作為示意,所以模組節點會跟 Airtable 長得不太一樣)

Run once 測試模組節點是否成功.png
Run once 測試模組節點是否成功
圖/ NoCode
10資料試跑成功之數字泡泡操作示意
資料試跑成功之數字泡泡操作示意
圖/ NoCode

Step 3-2. 建立 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 及 Router 模組節點

在設定好 3-1 的 Airtable 模組節點後,我們可以設定篩選條件,將不同狀態的 Airtable 資料庫項目進行判斷,以用來透過 ChatGPT 產生對應內容。

而在新增 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 模組節點之前,我們要先新增一個 Router 節點,用於分流不同狀態的 Airtable 資料庫項目 (此為官方 Router 介紹教學連結)。

11 Router 模組節點示意
Router 模組節點示意
圖/ NoCode

延伸閱讀:李開復籌組AI公司,「不只做中文版ChatGPT」!AI 2.0更賺錢?怎麼賺?

滑鼠移動到前一步驟所建立好的模組節點上,右邊會出先一個 + Add another module,點擊後就會出現另外一個空白的模組節點可以讓你新增 Router 模組節點 。
(以下僅為操作示意,圖示並非 Router 模組節點)

8新增第一個模組節點示意 (請文字搜尋 Airtable)
新增第一個模組節點示意 (請文字搜尋 Airtable)
圖/ NoCode

以同樣方式,在 Router 模組節點上,分別新增 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 的 2 個 Create a Completion、1 個 Create an Edit、1 個 Generate an Image 模組節點。

ps: 新增 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 節點模組後,可以先點擊右上角的叉叉關閉視窗,不需要先設定唷,後面會再跟讀者分享對應的設定方式

13關閉模組節點視窗示意
關閉模組節點視窗示意
圖/ NoCode

或你也可以先建立 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 各自的模組節點後,再用拖曳的方式將節點之間相連在一起。 (以下圖示意為例,按住紅色的數字 1 後,再拖曳到紅色的數字 2)

14Router 模組節點示意.png
Router 模組節點示意
圖/ NoCode

完成 Router 與 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 各模組節點的連結後,可以先在節點之間的連結線上設定篩選條件 。(下圖為篩選條件建立的範例示意)

15ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例.png
圖/ NoCode

以我們有三種不同的 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 模組節點 (2 個 Create a Completion、1 個 Create an Edit、1 個 Generate an Image) 來說,都會需依據最前面 Airtable 資料庫項目的欄位資料而進行篩選與分配如下:

  1. 第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 所需的篩選條件
    o 當 Airtable 項目的 Status 這個欄位為 Generate Idea:
    記得要在 Airtable 資料庫內建立 Status 這個欄位,並有 Generate Idea 這個選項。
16ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例
ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例
圖/ NoCode

ps: 若不知道如何帶入前面 Airtable Status 欄位資料,在建立好 Airtable 模組節點試 Run once 成功後,點擊篩選器內的空白條件欄位後,就會出現可以選擇前面 Airtable 模組節點資料內容 (Status) 的畫面。 (如上截圖示意)

  1. 第二個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 所需的篩選條件
    o 當 Airtable 項目的 Status 這個欄位為 AI Generate:
    記得要在 Airtable 資料庫內建立 Status 這個欄位,並有 AI Generate 這個選項。
    ps: 因操作細節跟上一步雷同,我們就不截圖示意囉。
  2. 第三個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create an Edit 所需的篩選條件
    o 當 Airtable 項目的 Status 這個欄位為 Edit:
    記得要在 Airtable 資料庫內建立 Status 這個欄位,並有 Edit 這個選項。
    ps: 因操作細節跟第一個篩選雷同,我們就不截圖示意囉。
  3. 第四個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image 所需的篩選條件:
    o 記得要在 Airtable 資料庫內建立 Status 這個欄位,並有 Regenerate Images這個選項。
    o ps: 因操作細節跟第一個篩選雷同,我們就不截圖示意囉。

延伸閱讀:從Oracle告Google判例爭合理使用!AI編碼工具Copilot為何讓開發者又愛又怕?

完成篩選條件的設定後,就可以先進行後面 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 模組節點的授權!完成授權即可針對 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) 各別的模組節點進行相對應的設定。

  1. 第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 所需的對應設定
    o Select Method: Create a Prompt Completion
    o Model: 選擇你要的 ChatGPT 語言模型。通常會選擇 GPT-3.5 or GPT-3 內有 davinci 名字的模型。
    o Prompt: 這裡就是要放 Step 2. 所提到 ChatGPT 指令。內容可能會依據每位讀者測試的 Prompt 指令而異,更可以將前面 Airtable 的欄位資料帶入 Prompt 內 。(e.g. 下圖藍色參數 Content theme / vertical 示意)。在此的關鍵主要是 Prompt 會請 ChatGPT 產生一個對應 Content theme / vertical (內容主題 / 領域類型)的部落格想法
    o Max Tokens: 開啟左下角的 “Show advanced settings“ 時可以看到,主要用於限制 ChatGPT 的使用量,可以設定為 1000。
17ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例
ChatGPT 的 Prompt 指令示意範例
圖/ NoCode
  1. 第二個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 所需的對應設定
    o Select Method: Create a Prompt Completion
    o Model: 選擇你要的 ChatGPT 語言模型。通常會選擇 GPT-3.5 or GPT-3 內有 davinci 名字的模型。
    o Prompt: 這裡就是要放 Step 2. 所提到 ChatGPT 指令。內容可能會依據每位讀者測試的 Prompt 指令而異,更可以將前面 Airtable 的欄位資料帶入 Prompt 內。在此的關鍵主要是 Prompt 會請 ChatGPT 產生一個對應 Idea description(想法描述) 的部落格內容。
    o Max Tokens: 開啟左下角的 “Show advanced settings“ 時可以看到,主要用於限制 ChatGPT 的使用量,因為產生部落格內容的文字比較多,可以設定為 3500。(ps: 因此步驟跟上一個步驟雷同,在此就不另外截圖。)
  2. 第三個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create an Edit 所需的對應設定
    o Model: 可以選擇 text-davinci-edit-001
    o Instruction: 可以帶入前面 Airtable 的 Editing notes (編輯備註)。主要是用於告訴 ChatGPT 要調整什麼樣的內容。
    o Input: 帶入 Airtable 的 Blog content (部落格內容),讓 ChatGPT 知道要調整的內容來源是什麼。

延伸閱讀:論文、報告全都是ChatGPT 寫的!香港大學下令禁用,台大會跟進嗎?

19第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Complet
第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 設定示意
圖/ NoCode
  1. 第四個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image 模組節點所需的對應設定
20OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image 設定
OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image 設定示意
圖/ NoCode

o Prompt: 這裡就是要放 Step 2. 所提到 DALL-E (產生圖片的 AI) 指令。內容可能會依據每位讀者測試的 Prompt 指令而異,更可以將前面 Airtable 的欄位資料帶入 Prompt 內。在此的關鍵主要是 Prompt 會請 DALL-E 產生一個對應Idea description(想法描述) 的圖片內容。
o Size: 可以依需求設定圖片大小
o Response Format: URL。因為圖片稍後會被寫回 Airtable,在此我們需要設定回傳的圖片資料為 URL,這樣才會更容易更新回 Airtable 內。
o N: 產生圖片的數量,可依需求設定

Step 3-3. Airtable - Update a Record 模組節點

在我們設定好上述「第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion」、「第三個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create an Edit」、「第四個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image」模組節點來讓 ChatGPT 產生對應的 Idea description (想法描述)、編輯備註、產生圖片內容後,我們要把各自內容寫回 Airtable 的對應欄位中。

ps: 在此我們先不講「第二個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion」的相關設定 (因為流程比較長,後續 Step 3-4 步驟會再提到)

所以讓我們在上述提到的三個模組節點後方,各新增一個 Airtable - Update a Record 模組節點:

21Airtable - Update a Record 模組節點示意
Airtable - Update a Record 模組節點示意
圖/ NoCode

並在各自的模組節點中,對應設定需更新的欄位資料
1. 在第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 後更新 Airtable 欄位
o Record ID: 帶入最前面第一個 Airtable 模組節點所取得的資料庫項目 ID,這樣才可以知道要更新哪一個 Airtable 項目資料。
o Status: 可以下拉選擇 Idea。Airtable 資料庫欄位 Status 可能會依據讀者所建立的欄位名稱不同而異,通常在此 Airtable 模組設定中,系統會自動讀取出資料庫所有的欄位名稱 (e.g. Idea, Generate Idea, Idea, Generate full blog post … 等)
o Idea description: 請帶入 trim 以及前面 ChatGPT 模組產生的 Choices - text 參數。trim 主要是用來移除前後的空白;Choices 參數左邊有個小小的三角形可以展開更多內容,找到 text 參數。

22Airtable Update a Record 寫入 Idea 示意
Airtable Update a Record 寫入 Idea 示意
圖/ NoCode
  1. 在第三個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create an Edit 後更新 Airtable 欄位
    o Record ID: 帶入最前面第一個 Airtable 模組節點所取得的資料庫項目 ID,這樣才可以知道要更新哪一個 Airtable 項目資料。
    o Status: 可以下拉選擇 Blog post generated。Airtable 資料庫欄位 Status 可能會依據讀者所建立的欄位名稱不同而異。
    o Blog content: 請帶入前面 ChatGPT 模組產生的 Choices - text 參數。
    這個欄位主要就是更新既有 Airtable 的部落格內容唷。

延伸閱讀:「AI提示詞工程師」是什麼?年薪百萬、企業想要⋯但其實很容易被取代?

23Airtable Update a Record 重新寫入 Blog content 示意
Airtable Update a Record 重新寫入 Blog content 示意
圖/ NoCode
  1. 在第四個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image 後更新 Airtable 欄位
    o Record ID: 帶入最前面第一個 Airtable 模組節點所取得的資料庫項目 ID,這樣才可以知道要更新哪一個 Airtable 項目資料。
    o Status: 可以下拉選擇 Blog post generated。Airtable 資料庫欄位 Status 可能會依據讀者所建立的欄位名稱不同而異。
    o Hero Image: 請帶入前面 ChatGPT 模組產生的 data 參數。
24Airtable Update a Record 寫入 Hero Image 示意
Airtable Update a Record 寫入 Hero Image 示意
圖/ NoCode

恭喜!完成以上步驟後,可以先測試看看!都沒問題的話,我們就完成其中三個將 ChatGPT 產生內容同步至 Airtable 的自動化串接流程啦!

接下來就剩下第二個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 的相關設定流程!

26Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
圖/ NoCode

Step 3-4. 建立第二個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 模組節點後的相關設定

我們在第二個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 模組節點後,可以新增以下其他模組節點,以讓 ChatGPT 產生對應的部落格標題、SEO 總結、圖片,並再將結果更新回 Airtable 唷!

27Airtable
Airtable
圖/ NoCode
  1. 建立一個新的 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 模組節點
    o Select Method: Create a Prompt Completion
    o Model: 選擇你要的 ChatGPT 語言模型。通常會選擇 GPT-3.5 or GPT-3 內有 davinci 名字的模型。
    o Prompt: 這裡就是要放 Step 2. 所提到 ChatGPT 指令。內容可能會依據每位讀者測試的 Prompt 指令而異,更可以將前面 Airtable 的欄位資料帶入 Prompt 內 (e.g. 下圖藍色參數 Idea description 示意)。在此的關鍵主要是 Prompt 會請 ChatGPT 產生一個對應 Idea description(想法描述) 的部落格主題。
    o Max Tokens: 開啟左下角的 “Show advanced settings“ 時可以看到,主要用於限制 ChatGPT 的使用量,可以設定為 500。
19第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Complet
第一個 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 設定示意
圖/ NoCode
  1. 建立第二個新的 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Create a Completion 模組節點
    o Select Method: Create a Prompt Completion
    o Model: 選擇你要的 ChatGPT 語言模型。通常會選擇 GPT-3.5 or GPT-3 內有 davinci 名字的模型。
    o Prompt: 這裡就是要放 Step 2. 所提到 ChatGPT 指令。內容可能會依據每位讀者測試的 Prompt 指令而異,更可以將前面 Airtable 的欄位資料帶入 Prompt 內。在此的關鍵主要是 Prompt 會請 ChatGPT 產生一個對應 Idea description(想法描述) 的部落格 SEO 描述。
    o Max Tokens: 開啟左下角的 “Show advanced settings“ 時可以看到,主要用於限制 ChatGPT 的使用量,可以設定為 500。
    o ps: 因操作與上一步驟雷同,就不截圖囉~

延伸閱讀:AWS加入AI大戰:讓企業「打造自己的ChatGPT」!一封股東信揭亞馬遜十年大計

  1. 建立一個新的 OpenAI (DALL-E & ChatGPT) - Generate an Image 模組節點
    o Prompt: 這裡就是要放 Step 2. 所提到 DALL-E (產生圖片的 AI) 指令。內容可能會依據每位讀者測試的 Prompt 指令而異,更可以將前面 Airtable 的欄位資料帶入 Prompt 內唷。在此的關鍵主要是 Prompt 會請 DALL-E 產生一個對應 Idea description(想法描述) 的圖片內容。
    o Size: 可以依需求設定圖片大小。
    o Response Format: URL。因為圖片稍後會被寫回 Airtable,在此我們需要設定回傳的圖片資料為 URL,這樣才會更容易更新回 Airtable 內。
    o N: 產生圖片的數量,可依需求設定。
28Airtable
Airtable
圖/ NoCode
  1. 建立一個新的 Airtable - Update a Record 模組節點
    o Record ID: 帶入最前面第一個 Airtable 模組節點所取得的資料庫項目 ID,這樣才可以知道要更新哪一個 Airtable 項目資料。
    o Status: 可以下拉選擇 Idea。Airtable 資料庫欄位 Status 可能會依據讀者所建立的欄位名稱不同而異,通常在此 Airtable 模組設定中,系統會自動讀取出資料庫所有的欄位名稱 (e.g. Idea, Generate Idea, Idea, Generate full blog post … 等)
    o Blog title: 請帶入前面處理部落格標題的 ChatGPT 模組所產生的 Choices - text 參數。這個欄位主要就是更新既有 Airtable 的部落格標題。
    o Hero Image: 請帶入前面 ChatGPT 模組產生的 data 參數。
    o Blog content: 請帶入前面處理部落格內容的 ChatGPT 模組所產生的 Choices - text 參數。這個欄位主要就是更新既有 Airtable 的部落格內容。
    o SEO Summary: 請帶入前面處理 SEO 的 ChatGPT 模組所產生的 Choices - text 參數。這個欄位主要就是更新既有 Airtable 的部落格 SEO 描述總結。
29Airtable
圖/ NoCode

完成以上步驟後,可以測試看看!都沒問題的話,我們就完成 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂部落格內容的自動化串接流程啦!

完成!運用 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂部落格內容出爐

完成前面所有步驟設定後,就可以重新點擊 Run Once 所有流程。成功的話,你應該就可以看到所設定的 Airtable 資料庫會有對應的部落格內容囉~

30Airtable
圖/ NoCode

最後都確認流程沒問題後,就可以開啟下面的開關,並開啟排程讓 Make 運用 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂部落格內容吧!
排程的時間可以依據讀者需求調整

32開啟自動化文件套版流程的排程開關
開啟自動化文件套版流程的排程開關
圖/ NoCode
26Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
Airtable 不同風格樣式的部落格管理介面示意 (行事曆、看板、分類 … 等)
圖/ NoCode

不需要寫程式,幾個串接動作搞定你的部落格內容

透過以上幾個步驟的設定,不需要寫任何程式,就可以完成運用 ChatGPT AI 自動生成圖文並茂部落格內容的串接設定,之後也不用再手動於不同平台來回複製貼上資訊了,只要在 Airtable 上更新資訊,其他的內容產出與更新就交給 NoCode 自動化完成吧!

延伸閱讀:ChatGPT程度可比國中生!社群行銷CEO曝AI實戰經驗:演唱會視覺也能做

本文授權轉載自:NoTime NoCode
責任編輯:傅珮晴、蘇祐萱

關鍵字: #AI #ai人工智慧
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健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範
健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範

在健身產業競爭日益激烈的今天,品牌之間的差距,早已不再取決於場館規模、器材數量或課程內容,而是誰能更貼近會員需求、誰能運用數據看懂會員的一舉一動,打造更精準、更個人化的服務體驗。

對於這一點,台灣第一家掛牌上市、旗下擁有健身工廠等知名品牌的連鎖運動健身龍頭 —— 柏文健康事業,有著比同業更深刻的體悟。過去 20 年,柏文以「持續創新、重視會員需求」為核心,在台灣健身市場站穩腳步。而面對產業全面走向數位化的新競局,柏文選擇攜手 Teradata 與擎昊科技建置企業數據中台,打破內部數據孤島,將分散在各系統的資訊整合為可以被運用的營運智慧。這不只是一次技術升級,更是從「經驗驅動」邁向「數據驅動」的戰略轉型,為柏文在下一個 20 年持續領跑市場注入關鍵動能。

柏文描繪 20 年健身版圖的 2 大關鍵

自 2006 年在高雄成立第一間健身中心「Fitness Factory 健身工廠」以來,柏文的營運規模就穩步成長,如今健身工廠全台已有 83 間分店、會員數逼近 40 萬大關,躍居台灣前二大健身品牌。柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。

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柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。
圖/ 數位時代

第一是深耕在地、理解使用者的真正需求。柏文非常重視會員體驗,在規劃任何服務與課程時,都從在地使用者的實際需求出發。以團課為例,多數健身場館選擇向國外購買課程授權,健身工廠卻決定推出自有團課品牌 FORCE,由專業團隊設計課程且每季推出不同主題,「雖然成本較高、也比較花時間,卻可以確保課程內容更符合台灣人的體能特性與運動需求,」陳尚義認為,這種重視在地需求的思維,正是柏文與會員建立深度連結的關鍵。

第二是持續創新產品與服務。近年來,柏文以「運動休閒」為核心,不斷推出新的品牌與服務。在場館端,成立各具特色的主題運動場館,例如以彈跳床為主的 Crazy Jump 肖跳、射擊對戰遊戲場 KILL ZONE、保齡球館「滾吧 LET'S ROLL」及 Sklub 運動俱樂部。其中,Sklub 青海店為高雄鼓山區首座全齡運動場館,設有室內頂級羽球場、桌球場、國際級楓木籃球場與多樣化運動課程,而 2025 年 11 月開幕的桃園桃鶯店,更是桃園愛好羽毛球人士的首選。

在服務端,則延伸出協助運動後修復的 SPA 個人工房、運動按摩 Buddy Body 等服務。此外,柏文亦與營養師合作推出營養管理與線上課程,近期更籌備成立電商平台,方便會員與非會員選購運動健康相關商品,逐步擴大「運動 x 生活」的服務版圖。

數位化升級:從服務體驗到營運管理全面轉型

伴隨營運規模的不斷成長,柏文也開始導入各種數位工具,以提升會員服務品質與營運管理效率。舉例來說,會員入場的身份辨識機制,已經從早期的刷條碼會員卡,升級到現在的人臉辨識直接進場。又如,在內部營運流程上,從會員管理、財務到行銷活動等,亦全面透過系統來優化作業效率。

這些數位系統累積的大量數據,成為陳尚義日常決策的重要依據。陳尚義分享,自己經常拿起手機查看當日總營收、來店會員數等營運指標,也會比較各場館的營收與來客數變化。一旦發現某館的數據與預期或平常趨勢不符,便會立即請相關人員說明情況,確認異常原因。

「透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。」陳尚義說,更重要的是,這些數據也成為柏文持續創新的基礎,透過數據掌握會員的行為模式和滿意度,如:會員的運動頻率、續約率等,可以作為發展新產品或新服務的決策依據,使其更貼近會員需求。

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柏文健康事業董事長陳尚義指出,透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。
圖/ 數位時代

導入 Teradata 數據中台,柏文邁向即時決策的關鍵一步

然而,隨著數據應用越來越深,現有系統的限制也逐漸浮上檯面。首先,數據散落在 POS、CRM、ERP 等不同系統,無法有效整合,導致使用者必須在眾多介面間來回切換,相當不方便,也容易影響決策的準確性。其次,系統效能不足,在查詢與分析大量數據時,往往要等候一段時間,導致營運報表無法即時產出,管理層難以掌握最新狀況。第三,報表製作流程高度依賴人工作業,需從多個系統匯出資料再自行整合,不僅耗時費力,也容易出現錯誤。

為克服上述挑戰,柏文決定導入 Teradata AIDW 數據平台,將會員資料、IoT 健身設備、POS 交易資料等數據,全面整合至單一資料庫,徹底解決數據孤島的問題。由於 Teradata AIDW 採用 MPP 架構,可以大幅提升資料整理、分析與查詢效能,再搭配帆軟的報表與視覺化工具,使用者可透過儀表板、動態報表或 API 快速掌握分析結果,讓決策過程更即時、更精準。

柏文資訊長黃靜雯表示,選擇 Teradata 的關鍵原因在於其成熟度與穩定性。「Teradata 的效能非常強大,平行運算能力是經過市場驗證的,而且系統本身具備備援機制,不必擔心單一設備故障的風險。」這讓柏文後續能夠更安心地推動大規模的數據與 AI 應用。

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Teradata 的數據顧問不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。(由左至右)柏文健康事業資訊長黃靜雯、柏文健康事業董事長陳尚義和Teradata台灣總經理陳盈竹。
圖/ 數位時代

除了 AIDW 數據平台,Teradata 亦透過數據整理師服務,協助柏文將不同系統、不同格式的資料進行標準化與模型化,為其推動跨系統的數據整合與應用帶來很大的幫助。黃靜雯補充指出,Teradata 的顧問團隊不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,能從業務視角提出建議,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。

Teradata 台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。「面對AI浪潮的快速迭代,我認為柏文做了關鍵決策,透過前期約 6 至 10 個月的時間完善數據建設,作為支撐AI發展的核心競爭力!」陳盈竹強調。

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Teradata台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。
圖/ 數位時代

數據建設就像是城市的下水道工程,是 AI 應用的發展基礎,而作為 Teradata 原廠授權總代理的擎昊科技,則在這座下水道工程中扮演關鍵角色,負責伺服器運算、儲存架構與網路環境建置等任務,「我們結合 Teradata 的技術與自身的整合能力,為柏文打造更穩定的 IT 基礎建設,確保後續的數據分析能在最可靠的環境中運行。」擎昊科技資深協理杜錦祥說。

陳尚義表示,過去許多決策仰賴現場觀察或管理直覺,但未必能量化決策背後的成本與效益;未來希望透過完善的數據中台,不僅能掌握營運脈動,也能將那些過去難以量化的隱形成本具體呈現,進一步評估每項投入是否帶來實質價值。「以數據與人工智慧取代經驗判斷,將會是柏文邁向下一個 20 年的關鍵競爭力。」陳尚義強調。

圖/ 擎昊科技
圖/ Teradata
圖/ 柏文健康事業

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