随笔-当ChatGPT遇见SpreadJS

作为互联网史上一个新的里程碑式的存在，ChatGPT做到了上线五天用户数突破一百万，两个月破亿的神话。作为一个对话时的大型语言模型，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然交互。一晃ChatGPT已经火了大半年，有人用它来写文章，有人用它来写代码，有人用它来规划行程，还有人用来写作业写论文，甚至国外还有一位小哥，把ChatGPT挂上开源的视觉识别算法，给自己搭建了一个家庭管家。真可谓是五花八门。那么这么一个大火的语言处理对话工具，能跟toB的组件擦出什么样的火花，比如说，作为前端Excel表单处理最强的SpreadJS组件，如何能通过引入ChatGPT，给前端数据分析带来质的飞跃？

就这个话题，我思索良久，想到了以下几点：

• 一、使用助手：根据需求提供操作指南、按照描述生成公式

• 二、数据分析：对表格中的数据提供数据分析建议，按照描述分析数据

• 三、工作助手：结合SpreadJS数据内容，生成分析报告、邮件，做出预测

话不多说，先跑去整理案例，写写Demo。一切都如火如荼的展开，我突然想起，为什么不问问ChatGPT本尊？？ChatGPT给的回复如下：

由衷的赞叹，写的真棒，比我想的全面多了。在开始正篇之前，也许有还不熟悉的同学会问，SpreadJS到底是什么？我们来看看ChatGPT是怎么回答的：

没错，SpreadJS是一款基于JavaScript的电子表格控件，通过以表格形式显示数据、高速的计算引擎以及数百种统计和财务函数及公式，提供类似于Excel的电子表格体验。 它易于实现，可扩展并且灵活。尤其可以帮助增强您的应用程序，并将内容从一组简单的数据转换为更加有用、易懂的类似于Excel的仪表板。

言归正传，开始我们这次的正篇，一起来看看当ChatGPT遇到SpreadJS会迸发出什么样的火花。

一．ChatGPT公式

1. 过滤数据：

通过扩展的GPT.FILTER公式，可以方便地进行数据过滤。只需要选择数据，添加描述，GPT.FILTER就会返回动态数组填充到单元格。

2. 生成描述

使用GPT.QUERY公式，向GPT提问获取问题结果。在问题中可以引用表格中的单元格数据，根据单元格内容生成描述相关的描述信息。

二. 公式生成、分析及优化

1. 公式生成

通过使用自然语言描述，生成可执行的Excel公式，检查后插入单元格。对于电子表格初学者十分友好。

2. 公式分析

单元格中的复杂嵌套公式，通过GPT分析后返回描述，帮用户快速理解表格中公式含义

3. 公式优化

对于复杂公式，可以给出多种优化方案，减少公式长度，或者提升公式运算效率。

三.数据分析

1. 数据透视表建议

选择包含标题的表格数据，给出数据透视表分析的建议，包含如何设置行、里和数组，同时说明分析数据的意义。

2. 数据分析

对于选择的区域数据，直接根据描述获取分析结果，免去繁琐的筛选排序过程。也可以让ChatGPT给出具体的分析过程来参考。

四. 报告、邮件内容生成

除了单纯的问题回复，ChatGPT可以进行对话，根据上下文的内容修正问题的回复，或者获取进一步的分析。在下面的示例中，ChatGPT给出了多个维度的数据分析结果，我们选择了其中一个选项，让他生成了一封给Ted分析邮件。

ChatGPT插件为SpreadJS用户提供了智能的自然语言交互体验。用户可以使用自然语言查询和指令与电子表格进行交互，而无需手动编写复杂的公式，配置数据透表等功能；通过ChatGPT解析和执行用户的数据操作请求更加快捷简单，提高了工作效率；同时ChatGPT也可以给出一些分析建议和错误检测，改善了电子表格内容的质量。当然ChatGPT插件目前也还有两点明显的问题：

1. 模型语言的限制，ChatGPT是基于语言模型的，其性能受模型训练和数据集的限制。对于复杂的问题可能并不能准确返回结果，同时返回的结果格式可能插件也无法分析使用。

2. 依赖外部服务，插件的使用需要调用ChatGPT服务，在使用时要保证可靠的网络连接。同时SpreadJS中的表格数据要发送到ChatGPT服务器，数据的安全性和隐私性也是要考虑的问题。

总体而言，ChatGPT插件可以为用户提供智能的自然语言交互和数据操作能力，但也需要注意数据安全性和语言模型的限制。期待有针对于数据分析更加强大的AI工具。

如果您对SpreadJS感兴趣，也可以访问葡萄城官网了解SpreadJS的相关特性。