Az adatok strukturálása gyakran időigényes feladat, és könnyű hibát véteni benne. Különösen így van ez, ha a szöveges adatok eltérő formátumban és zajos, nem szabványos mezőkkel érkeznek. A Gemini függvények használatával azonban ezt a folyamatot mesterséges intelligencia segítségével automatizálhatjuk közvetlenül Google Sheets környezetben. 

Például egy „Termék név” elnevezésű oszlop tartalmazhat olyan bonyolult, egy sorba sűrített információkat, mint márka, modell, akkumulátorkapacitás, szín, memória és töltési jellemzők. Ezek manuális kinyerése időigényes feladat lehet, de mesterséges intelligencián alapuló függvények segítségével gyorsan és konzisztensen kivonhatjuk az egyes jellemzőket. 

A megoldás alapja az, hogy a Gemini képes nyelvi mintázatok felismerésére és a specifikus attribútumok konzisztens kinyerésére még akkor is, ha a terméknevek nem egységesen vannak megfogalmazva. Az AI így értelmezi a szöveget, és ez alapján mezőket hoz létre, amelyek később könnyen feldolgozhatók, szűrhetők és elemezhetők. 

A megközelítés előnye, hogy nincs szükség komplex szabályalapú kódra vagy manuális adatfeldolgozásra, és a Google Sheets-en belül maradva jelentősen felgyorsítja az adatok strukturálását. Ezáltal gyors áttekintést nyerhetünk a termékek tulajdonságairól, és azonosíthatjuk a kiugró vagy hiányzó értékeket – támogatva ezzel a strukturált adatkezelést és a döntéshozatalt. 

Az alábbi linken érhető el a bemutató.