OpenAI ยังคงพัฒนาความสามารถของ ChatGPT ด้วยการอัพเกรดที่สำคัญสองประการให้กับฟีเจอร์ Deep Research ของตน การเพิ่มเติมใหม่เหล่านี้แก้ไขช่องว่างด้านฟังก์ชันการทำงานที่สำคัญ ทำให้ผู้ช่วยวิจัย AI นี้มีความหลากหลายและใช้งานได้จริงมากขึ้นสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวันของมืออาชีพ
การส่งออกเป็น PDF นำมาซึ่งความสะดวกในการพกพาที่จำเป็นมาก
ฟีเจอร์ Deep Research ของ ChatGPT ตอนนี้อนุญาตให้ผู้ใช้ส่งออกรายงานแบบครบถ้วนเป็นไฟล์ PDF ที่จัดรูปแบบเรียบร้อยแล้ว การเพิ่มเติมที่ดูเหมือนจะเรียบง่ายนี้แก้ไขสิ่งที่ผู้ใช้หลายคนมองว่าเป็นด้านที่น่าหงุดหงิดที่สุดของฟีเจอร์นี้: การไม่สามารถแชร์ เก็บถาวร หรือนำผลการวิจัยไปใช้ใหม่นอกอินเตอร์เฟซของ ChatGPT ได้อย่างง่ายดาย
ฟังก์ชันการส่งออกใหม่นี้รักษาองค์ประกอบทั้งหมดของรายงาน Deep Research ไว้ ซึ่งรวมถึงตาราง รูปภาพ และการอ้างอิง ในการเข้าถึงฟีเจอร์นี้ ผู้ใช้เพียงแค่คลิกที่ไอคอนแชร์ที่ด้านบนของหน้ารายงาน Deep Research ซึ่งพวกเขาจะพบปุ่มดาวน์โหลดเป็น PDF ใหม่พร้อมกับตัวเลือกลิงก์แชร์ที่มีอยู่แล้ว
การอัพเดตนี้เปลี่ยน ChatGPT จากระบบปิดให้กลายเป็นไปป์ไลน์เนื้อหาที่ผสานกับเครื่องมืออื่นๆ ผู้ใช้สามารถเก็บรายงานเป็นไฟล์ถาวร แชร์กับเพื่อนร่วมทีม แนบไปกับอีเมล หรือแม้แต่อัปโหลดไปยังระบบ AI อื่นๆ เพื่อประมวลผลต่อไปได้แล้ว ตัวอย่างเช่น PDF ที่ส่งออกสามารถป้อนเข้าไปใน Google's NotebookLM เพื่อสรุปและสร้างบัตรคำ หรือเข้าไปในเครื่องมือพอดคาสต์เพื่อสร้างสคริปต์
การผสานกับ GitHub Repository ปฏิวัติการวิเคราะห์โค้ด
ในการอัพเดตที่แยกต่างหากแต่มีความสำคัญเท่าเทียมกัน OpenAI ได้แนะนำการผสานกับ GitHub repository สำหรับ Deep Research อย่างเงียบๆ ความสามารถใหม่อันทรงพลังนี้ทำให้ ChatGPT สามารถสแกนฐานโค้ดทั้งหมดที่เก็บไว้ใน GitHub repositories ได้ ซึ่งให้การวิเคราะห์โครงการซอฟต์แวร์อย่างครอบคลุม
ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ ChatGPT สามารถทำการตรวจสอบโค้ดภายในได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันสามารถวิเคราะห์สถาปัตยกรรมโครงการ ระบุโมดูลและองค์ประกอบหลัก ประเมินเทคสแตค เน้นประเด็นที่ยังเปิดอยู่ และแม้แต่แนะนำการปรับปรุงคุณภาพโค้ด สำหรับนักพัฒนาที่ทำงานกับฐานโค้ดที่ไม่คุ้นเคยหรือผู้ที่ได้รับโครงการจากโปรแกรมเมอร์คนอื่น ฟังก์ชันนี้อาจช่วยประหยัดเวลาหลายวันหรือแม้แต่หลายสัปดาห์ของการสำรวจโค้ดด้วยตนเอง
เมื่อวิเคราะห์ repository Deep Research จะแยกแยะโครงสร้างโครงการ อธิบายวิธีที่องค์ประกอบต่างๆ มีปฏิสัมพันธ์กัน ระบุจุดแข็งและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ UI นอกจากนี้ยังสามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการเพิ่ม ลบ หรือแทนที่ฟังก์ชันการทำงานได้
ความสามารถในการวิเคราะห์ GitHub Repository
- วิเคราะห์จุดประสงค์และโครงสร้างของโปรเจกต์
- ระบุโมดูลและองค์ประกอบหลัก
- ประเมินเทคโนโลยีหลักและชุดเทคโนโลยีที่ใช้
- ตรวจจับปัญหาที่ยังเปิดอยู่และการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น
- ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงคุณภาพของโค้ด
ระดับการสมัครสมาชิกและข้อจำกัด
ทั้งสองฟีเจอร์ปัจจุบันมีให้เฉพาะผู้สมัครสมาชิกแบบจ่ายเงินเท่านั้น โดยมีข้อจำกัดบางประการ ฟังก์ชันการส่งออก PDF สามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้สมัคร ChatGPT Plus, Team และ Pro โดยคาดว่าผู้ใช้ Enterprise และ Education จะได้รับการเข้าถึงในเร็วๆ นี้
สำหรับการผสานกับ GitHub ขีดจำกัดการใช้งานจะแตกต่างกันไปตามระดับการสมัครสมาชิก ผู้สมัคร ChatGPT Plus (20 ดอลลาร์ต่อเดือน) จะถูกจำกัดที่ 10 คำขอ Standard Deep Research ต่อเดือน ซึ่งอาจถูกใช้หมดอย่างรวดเร็วเมื่อวิเคราะห์ repositories ที่ซับซ้อน ระดับ Pro (200 ดอลลาร์ต่อเดือน) ให้คำขอมากกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เหมาะสมกับงานวิเคราะห์โค้ดเข้มข้นมากขึ้น
ระดับการสมัครสมาชิกและคุณสมบัติของ ChatGPT Deep Research
| การสมัครสมาชิก | ราคา | การค้นคว้าเชิงลึก |
|---|---|---|
| ChatGPT Plus | $20/เดือน | 10 คำถามมาตรฐานต่อเดือน |
| ChatGPT Pro | $200/เดือน | คำถามได้มากกว่าอย่างมีนัยสำคัญ |
| ChatGPT Team | ราคาแตกต่างกัน | สามารถส่งออกเป็นไฟล์ PDF ได้ |
| ChatGPT Enterprise | ราคาสำหรับองค์กร | กำลังจะมีการส่งออกเป็น PDF เร็วๆ นี้ |
| ChatGPT Education | ราคาสำหรับการศึกษา | กำลังจะมีการส่งออกเป็น PDF เร็วๆ นี้ |
การเชื่อมโยงเครื่องมือและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
การอัพเดตเหล่านี้สะท้อนถึงการตอบสนองของ OpenAI ต่อข้อเสนอแนะของผู้ใช้และความมุ่งมั่นในการทำให้เครื่องมือ AI ใช้งานได้จริงมากขึ้นสำหรับการประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง ด้วยการเปิดใช้งานการส่งออกและการผสานกับระบบอื่นๆ ChatGPT กำลังกลายเป็นระบบที่ทำงานร่วมกันได้มากขึ้นแทนที่จะพยายามเป็นแอปที่ทำได้ทุกอย่าง
สำหรับมืออาชีพและนักเรียนที่พึ่งพาการวิจัยและการวิเคราะห์โค้ด ฟีเจอร์เหล่านี้แสดงถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่มีความหมายซึ่งแก้ไขความท้าทายในขั้นตอนการทำงานที่แท้จริง แม้ว่าการนำไปใช้ยังคงมีข้อบกพร่องบางประการ เช่น ตำแหน่งที่ซ่อนอยู่ของตัวเลือกการส่งออก PDF แต่การเพิ่มเติมเหล่านี้ขยายประโยชน์ของ ChatGPT อย่างมีนัยสำคัญเกินกว่าการตอบคำถามอย่างง่าย
ในขณะที่เครื่องมือ AI ยังคงพัฒนาต่อไป ความสามารถในการทำงานร่วมกันและฟังก์ชันการทำงานที่ใช้งานได้จริงเช่นนี้น่าจะมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างขั้นตอนการทำงานที่กำหนดเองซึ่งใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของระบบเฉพาะทางหลายระบบแทนที่จะพึ่งพาโซลูชันเดียวสำหรับงานทั้งหมด