讓LLM看網路文章 在使用各種大型語言模型(LLM)的時候 偶爾會需要透過額外的網路上的資訊來輔助任務的進行 通常用的這幾種方式其實都各有缺點： 使用有內建幫忙寫好爬蟲閱讀的工具➡️不是每一款工具都有，而且也比較難自己調整 直接整個網頁原始碼丟進去➡️很容易就花費了太大量的token，導致任務重點被

OpenAI公佈了新的資訊，不但帶來了ChatGPT API的降價資訊(GPT3.5 API降價25%、Embedding API降價75%)，還帶來了許多新的模型版本與功能：包含更長的GPT3、支援格式化輸出的GPT3/4。本文帶來快速重點整理與如何使用GPT的格式化回覆程式範例。

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在學習Notion API的過程中，發現有兩種不同的方法分別為： Query a database、Retrieve a database 但就字面上的理解起來，兩個詞似乎都是要做一個「取得」的動作，那究竟有什麼差別呢？