GPTs教學|GPTs是什麼?怎麼用?3步驟打造專屬AI助理
GPTs教學|GPTs是什麼?怎麼用?3步驟打造專屬AI助理

「AI不像大家說的那麼聰明,給的東西總是不準確,沒辦法直接用啦。」

「別人說『訓練』AI很重要,但我跟它對話了這麼久,它怎麼還是不懂我的需求呢?」

「為了得到理想的成果,我要花更多時間和心力在AI身上,似乎本末倒置了吧,乾脆改回人工的方式好了。」
「唉,AI真難用……」

你是否曾經在使用AI時,冒出以上的想法?

如果有,你並不孤單。面對新工具時的無力感相當常見。

在與AI磨合的過程中,我們常聚焦在技術操作上,例如:Prompting(提示工程)與Fine-tuning(微調),前者讓我們將內心抽象的需求轉化為具體且明確的指令,後者則是強化AI在特定工作上的表現。

然而,除了掌握技術,心態設定同樣重要!

假如期望AI一開始就成為全知全能的助手,能完美執行任何任務,對於初學者來說幾乎不可能;但如果我們調整心態,先把日常工作切分成幾項小任務,每項小任務交給一位AI助手處理,不僅容易上手,還能快速享受到AI帶來的甜美果實。

就讓我們一起使用ChatGPT訓練個人專屬的行政小助理,熟練之後,就能反覆套用這個模式,讓每項瑣碎的行政工作都有一位專屬的AI助理,從此事半功倍!

善用GPTs打造專屬行政小助理

ChatGPT是當前最熱門的生成式AI工具之一,而「GPTs」功能可說是讓AI從好玩邁向實用的直達電梯。

透過GPTs功能,我們可以為每一項行政工作量身訂製一個專屬的聊天機器人,它只為這項任務而生,因此能做得更精準、更完善、更符合我們的需求。

接著將介紹如何設定GPTs功能,訓練個人專屬的行政小助理。

延伸閱讀:Gemini、ChatGPT、Perplexity免費版哪個好用?5大常用AI工具特色、適用情境完整整理

操作步驟

〔STEP 1〕快速掌握「建立模式」的操作方法

開啟ChatGPT:我的GPT頁面(連結附於文末),點擊「建立GPT」(此為付費方案功能),即可開始設計。

操作不必具備任何程式基礎,只需要用口語描述希望創建的功能。

畫面布局主要分為左右兩大區塊,右側是預覽區,呈現未來實際使用時的畫面,我們可以在此隨時進行測試,檢查是否有需要調整改善的地方。

左側的功能設定區還可以分為兩種設計模式:建立(Create)以及配置(Configure)。

在建立(Create)模式下,我們將與ChatGPT來回對話,讓AI一步一步引導我們完成設計。

舉例來說,ChatGPT先主動提問:「請告訴我,您希望這個GPT具備什麼樣的行為或目標?」

我告訴它:「我想製作偵測錯別字的GPT。」

ChatGPT就會快速擬出相關指令以及預期呈現的功能,並且不斷地發問,確認它的理解與我們的實際需求一致。

ChatGPT可能會這麼發問:

「我建議將這個GPT命名為:錯別字檢查助手。您覺得這個名字合適嗎?」

「您希望錯別字檢查助手在與您互動時,採取什麼樣的語氣和風格呢?」

除了回答它提出的問題,我們也可以提出其他的需求,例如:「如果發現簡體字,請特別標示出來。」以此新增ChatGPT原本沒有考量到的功能細節。

我們在左側功能設定區操作時,右側預覽區的畫面會隨之更新。在一來一往的問答中,將會逐步完善這個GPT。

整體來說,建立(Create)模式偏向把設計的主導權交到AI手上,具有操作流程親民容易的優點,我們不必思考繁瑣的技術細節,大部分的問題都交給AI處理。

然而,建立(Create)模式的缺點也顯而易見,如果跟AI溝通不良,這個「對話」過程可能拉得很長,耗費更多時間。此時不妨切換到配置(Configure)模式,省略來回問答,直接完成所有的功能設定。

〔STEP 2〕快速掌握「配置模式」的操作方法

在配置(Configure)模式下,我們將省略跟ChatGPT口語溝通的過程,直接針對指令、對話啟動器、知識庫等功能細節進行設定,請參考以下說明:

  • 名稱(Name):為這個GPT命名。
  • 說明(Description):簡單介紹功能。
  • 指令(Instructions):詳細輸入我們希望執行的動作、操作步驟以及具體的指令。可以使用條列式進行說明。
  • 對話啟動器(Conversation starters):預設一開始能立即使用的指令。
  • 知識庫(Knowledge):上傳可供AI學習與訓練的資料,檔案類型包含但不限於Pdf、Excel、Word等。
  • 功能(Capabilities):選擇是否開啟網頁搜尋、DALL·E繪圖以及程式碼執行器等功能。
  • 動作(Actions):點擊「建立新動作」,就能執行串接第三方API等進階設定,如果不需使用,忽略這個功能即可。

其中,指令(Instructions)是整個功能設定區的核心,我們需要具體且明確地輸入指令,告訴AI如何執行任務。舉例來說,當我們設計偵測錯別字的GPT時,可以將指令設計如下:

請幫助使用者辨識並更正錯別字,並遵循四個原則:

1.用「」標示錯別字,提供更正建議,同時保留原句。
2.使用專業語氣,提供簡潔的建議。
3.僅限於更正錯字,不修改語句次序及結構。
4.如果遇到不確定的情況,請主動向使用者確認。

在設計指令的過程中,別忘了隨時透過右側的預覽區做測試!

我們可以根據測試結果,觀察AI實際執行的情況,檢測還有哪些問題需要解決,將指令內容修改得更完善。

另外,對話啟動器指的是一進入GPT就能看到的指令按鈕,通常會設計為簡短易用的指令。以偵測錯別字的GPT為例,對話啟動器可以設定為「請偵測這篇文章內的錯別字」。未來每當我們進入這個GPT,都會出現這個指令按鈕,節省手動打字的時間。

關於功能設定中的程式碼執行器和資料分析功能(Code Interpreter & Data Analysis),乍聽之下像是只能用在程式設計,但它的應用層面其實相當廣泛,許多涉及數理計算、製圖製表或是數據分析的操作,都會用到這個功能。

整體來說,建立(Create)模式的操作容易,但只適合設計功能簡單的GPT;配置(Configure)模式雖然稍顯複雜,卻能滿足更細膩、更全面的設計需求。

GPTs配置模式的操作示意圖

30個必學的AI行政工作術圖表
圖/ 商周出版

〔STEP 3〕設定分享方式

設計完成後,點選畫面上方的「建立」(Create)就能完成存檔。

同時,我們也要決定如何分享這個GPT,目前共有三個選項。

  • 只有我:僅供私人使用。
  • 擁有連結的任何人:可以透過連結,分享給同事或親朋好友使用。
  • GPT商店:公開發表到OpenAI的GPT商店,任何人都能搜尋到這個GPT,並自由使用。

最後再次強調,大家試著把自己常常需要做的行政工作區分為幾項小任務,並為每項任務設計專屬的GPT助理。

期待大家都能組織一群專業、高效率的「AI團隊」,全年無休為自己服務!

技巧再升級

〔技巧1〕激發想像,GPT助理還有哪些功能?

除了上文介紹的偵測錯別字,GPT助理還有許多新鮮有趣的應用,例如,我們可以設計一個專門整理名片資訊的GPT助理,或是讓它負責構思簡報大綱、安排旅遊行程,甚至還能擔任精通多國語言的外語家教。

〔技巧2〕使用別人設計的GPTs

除了設計自己專屬的GPT,我們還能在「GPT商店」享受別人開發的工具(連結附於文末),內容涵蓋繪圖、文案寫作、程式設計等眾多領域。閒暇時不妨到GPT商店瀏覽一下,或許有意外之喜!

AI小講堂

GPT商店常被稱為「AI版本的App Store」,如同我們在iPhone下載各種實用的APP,GPT商店也有許多別人精心研發的工具,滑鼠一點,就能直接取用。

根據統計,OpenAI推出GPT商店之後,短短幾個月時間就累積了超過300萬個GPT作品,藉由全球不同產業、不同領域使用者腦袋裡的無限創意,即使是剛接觸生成式AI的新手也能站在巨人的肩上,輕鬆享用甜美的果實。

延伸閱讀:
AI提問攻略!善用「3字規則+7組萬用提示詞」,問出ChatGPT、Gemini專業級回覆

Lovable提示詞攻略:一文搞懂CLEAR框架+四級提示法,從Vibe Coding小白變「中文提示怪物」

本文授權轉載自《30個必學的AI行政工作術》,賴彥廷著,商周出版

 看大圖 30個必學的AI行政工作術:搞定會議、行程、簡報、文書、圖表、影音、資料庫,事半功倍,準時
圖/ 商周出版

責任編輯:蘇柔瑋

往下滑看下一篇文章
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!
博弘雲端打造金融業專屬 AI 解決方案 賦能金融產業實現智慧轉型!

從流程再造、智能客服到科技防詐,AI 正在一步步改變台灣金融業的樣貌。根據金管會「金融業者及周邊單位應用人工智慧」調查結果,金融業者導入AI與生成式AI的比例已從29%提升至33%,顯示金融業對AI應用的需求正持續升溫,而AWS亞太(台北)區域的正式啟用,更將加速這股成長力道,讓AI躍升為金融創新的核心引擎,推動整個產業快速邁向新局。

在這股潮流下,博弘雲端作為台灣第一家與AWS簽署台北區域戰略合作協議(New Region Strategic Collaboration Agreement,SCA)的雲端解決方案專家,如何協助金融業快速導入創新AI應用,讓「智慧金融」能夠真正落地在各個金融場景中?

對此,博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理陳亭竹給出的答案很明確:關鍵在於從痛點出發,讓金融業能夠以更低的門檻達成數據上雲與導入AI應用的目標。

標準化 × 客製化,雙管齊下加速金融AI真正落地

陳亭竹進一步指出,金融業在推動雲端與AI應用時,普遍面臨合法合規、AI倫理風險、人才不足與組織變革等四大挑戰。對此,博弘雲端提供產業客製化AI解決方案,滿足金融業在AI與數據應用上的多元需求,進而加速AI應用落地。

「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長孫正忠強調,因為每家金融業對上雲和AI應用的需求並不相同,甚至對AI 技術的要求與精準度都有不同期待。而標準化產品雖能快速導入,卻難以完全貼合每位客戶的營運場景與精細需求,唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。

因此,博弘雲端推出產業客製化AI解決方案,建構在標準化解決方案的架構之上,進一步依照客戶需求進行微調。不僅能讓 AI 回答更加精確,也能更貼近終端客戶的實際需求,無論是篩選資料、優化決策,甚至提供行銷策略建議,都能展現更高的效益。

除了透過客製化服務滿足金融業者AI與數據應用上的多元需求,博弘雲端亦推出標準化產品驅動金融產業AI革新。從”AICOM”提供的新世代雲智能管理功能,賦能金融IT部門一站式管理雲端資源、即時掌握AI訓練資源運用狀態;到”LEMMA”提供的 AI企業知識代理,藉由LLM (大型語言模型) 摘要與整理重點、大幅減少人工查詢資料的時間,這些產品不僅加乘金融業者採用AI的效益,更成為推動產業升級的關鍵方程式。

RD099049.jpg
博弘雲端台灣暨東南亞事業中心副總經理 / 陳亭竹表示:要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。唯有結合客製化服務,才能真正滿足金融業在AI與數據應用上的高標準,並符合大型金融客戶的嚴格驗收要求。
圖/ 數位時代 拍攝

售前 × 數據雙團隊,一站式滿足數據處理和AI應用需求

金融產業的AI應用百百種,博弘雲端不只提供產業客製化解決方案,更透過技術團隊的深度參與來強化客製化程度。首先是售前技術團隊,該團隊整合公司多年服務大型客戶的經驗與專業人才,能在專案初期便與客戶進行需求訪談與技術交流,並據此繪製完整的系統架構圖,確保AI應用精準契合需求,大幅提升專案成功落地的機率。

其次是數據團隊,涵蓋數據工程師、數據分析師與數據科學家三種不同職能,能與售前技術團隊的需求分析與架構設計緊密銜接,一站式滿足金融業從數據處理到應用的完整需求。

博弘雲端台灣AWS事業處業務資深處長郭仁傑進一步說明二個團隊的具體運作模式。售前技術團隊在完成需求分析與架構圖後,數據工程師會協助金融業將地端資料搬遷到雲端資料倉儲,並確保數據的正規化與可用性;接著由數據分析師統整數據並建立戰情室、商業智慧分析等應用,幫助客戶快速掌握營運數據;最後由數據科學家根據實際應用情境選擇或開發適合的AI模型,實現提升營運效率或優化客戶體驗的目標。「經過概念驗證與專案的執行,金融業普遍能提升5倍以上的資料處理效率,運用AI提升10~50%不等的生產力」,郭仁傑強調。

RD099024.jpg
「要讓AI應用在金融業真正落地,雲服務業者的客製化能力是關鍵。」博弘雲端台灣暨東南亞事業中心技術處長 / 孫正忠強調
圖/ 數位時代 拍攝

攜手 AWS 與生態系戰略夥伴,全面備戰金融業轉型需求

除了內部團隊的緊密協作,博弘雲端也積極深化與AWS和第三方夥伴的合作關係,加強解決方案的廣度與深度,確保能更全面回應金融業多樣化的需求。

「客戶至上一直是博弘雲端的企業文化,」陳亭竹表示,博弘雲端很早之前就洞察到金融業數位轉型的商機,加上AWS當時正如火如荼推進亞太(台北)區域的落地,因而與其展開台北區域戰略合作協議的討論,並於2025年7月正式簽訂,成為台灣第一家簽署該協議的AWS核心級諮詢夥伴。

「這是一份區域級的合作協議,必須要有足夠紮實的市場經驗和具代表性的客戶導入案例,才能獲得AWS的認可與信任,」陳亭竹強調,這份協議不僅代表AWS對博弘雲端實力的高度肯定,更意味著博弘雲端可以進一步放大服務能量,串聯更多生態圈夥伴,全面支援金融業的數位轉型。

由於金融業在上雲時,對資安防禦、效能監測、數據管理等面向,可能都有不同需求,博弘雲端自成立以來,便持續與不同領域的夥伴攜手合作,包括Palo Alto Networks、Databricks及MongoDB等國際級解決方案廠商,滿足金融業在上雲時的特殊需求。而隨著與AWS簽訂台北區域戰略合作協議,博弘雲端得以進一步擴大合作生態圈,為金融業打造更完整的雲端與AI解決方案,全力加速其上雲與創新進程。

專業技術建立信任,博弘雲端成金融業轉型首選夥伴

憑藉卓越的客製化服務能力、與AWS的緊密合作關係及多元的生態圈夥伴,讓博弘雲端在金融領域展現亮眼成果,不只在技術面持續採用創新科技賦能金融業成功轉型,更透過技術專業力獲得客戶高度信賴,某大型金融業客戶在數據上雲專案結束後,主動表示希望繼續合作。

郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。隨著數據上雲後的效益逐步展現,不僅吸引同集團內其他子公司與海外據點相繼啟動數據上雲計劃,更將合作期間展延至7年,藉助博弘雲端的技術與服務能量,持續深化雲端與AI應用,推動整個集團的數位創新藍圖。

1757919697308.jpg
郭仁傑說明,博弘雲端自3年前開始,即協助該客戶將地端數據逐步上雲,並導入Data Hub建立完善的資料治理(Data Governance)機制。
圖/ 數位時代 拍攝

目前除了金融業之外,博弘雲端在製造、零售和公部門也累積了豐富的雲端技術導入經驗。展望未來,博弘雲端除了持續與AWS維持緊密合作、不斷精進雲端技術能力外,更將全面強化在資安託管服務 (Managed Security Services Provider, MSSP) 與技術生態圈的戰略布局,並積極拓展東南亞市場,成為台灣雲端服務業進軍國際的領航者。不僅向海外輸出台灣的成功經驗,更將成為驅動東南亞地區數位轉型的關鍵力量。

更多金融業上雲案例:立即與博弘雲端專業團隊討論

https://www.nextlink.cloud/contact/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂Vibe Coding
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓