学术研究的快速验证方案
研究者常面临编程技能不足但需使用LLM分析实验数据的矛盾，可通过以下流程解决：
- 数据API准备：将实验数据封装为REST API（可用Excel/Google Sheets插件快速生成）
- 模型任务配置：选择GPT-4等具有较强推理能力的模型，设置prompt模板如”请分析以下实验数据并总结三个关键发现”
- <strong]批量处理技巧：利用Preview功能的CSV导入模式，一次性处理数百条数据记录
典型应用案例：1) 社会科学问卷分析 2) 生物实验数据模式识别 3) 文献计量学研究。注意事项：敏感数据建议先匿名化处理，通过Private模式保护研究数据。
This answer comes from the articleInterlify: An Integration Tool for Quickly Connecting APIs to Big ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在教育研究场景中如何应用Interlify实现无代码数据分析？
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