昨天認識了 Google AI Studio 和 Gemini，今天開始實際操作，學習讓 Gemini 幫我分析店家評論。

今天想測試什麼？

因為「AI 避雷探針」最主要的功能就是分析 Google Maps 店家評論，所以今天先從最基本的任務開始：
讓 Gemini 閱讀一段店家評論，並整理出評論中的優點、缺點和可能的雷點。
我先準備幾段不同內容的店家評論，再把它們放進 Google AI Studio 裡測試，希望 Gemini 可以從評論中找出不同面向的資訊。

第一次測試的結果

這次先使用比較簡單的指令，讓 Gemini 直接分析一段店家評論。


從結果可以看到，Gemini 確實可以理解評論內容，並整理出其中提到的優點和缺點。
這讓我發現，原本需要自己閱讀的評論，其實可以先交給 AI 幫忙整理，這也符合「AI 避雷探針」想解決的問題。
但也發現一個問題
如果只是單純告訴 Gemini「幫我分析評論」，每次得到的結果可能會不太一樣，可能會幫我們多分析很多不需要的內容，格式也不一定固定。
例如有時候會寫成一大段文字，有時候會列出幾個重點。
如果未來要把分析結果放進網站，就需要讓 AI 的輸出格式比較固定，才能讓網站正確顯示不同的分析結果。
所以接下來，我開始嘗試加入明確的分類與輸出格式。

第二次測試：加入指定分類及輸出格式

Promt
請分析以下店家評論。

請依照以下六個分類進行分析：

1. 整體評價
2. 可能的雷點
3. 餐點／服務
4. 環境
5. 價格
6. 疑似罐頭評論／異常評論

請遵守以下規則：

• 只能根據評論提供的資訊分析。
• 不要自行捏造評論中沒有提到的內容。
• 如果評論沒有提到某個分類，請直接省略該類別。
• 可能的雷點請列出具體原因。
• 疑似罐頭評論／異常評論只能判斷「是否有疑似情況」，不能直接認定評論是假的。
• 最後請使用固定格式回答。

輸出格式：

【整體評價】
...

【可能的雷點】
...

【餐點／服務】
...

【環境】
...

【價格】
...

【疑似罐頭評論／異常評論】
...

店家評論：

「這家拉麵很好吃，湯頭很濃郁，麵也很有嚼勁。
但是晚上來的時候等了快40分鐘，店員態度也比較冷淡。
價格我覺得有點貴，不過整體來說還是滿好吃的。」
測試結果

有順利完成指定要求，濃縮成需要的內容

測試不同評論

完成 Prompt 調整後，我再換成不同類型的評論進行測試。
希望確認 Gemini 是否可以做到：
不同評論 → 正確分類 → 找出不同問題
例如有些評論主要是在稱讚餐點，有些可能是在抱怨服務或等待時間，也有些評論可能只有很簡短的內容。
透過這些測試，可以觀察目前的 Prompt 是否能穩定處理不同類型的評論
以下是測試結果：

依舊有照格式輸出

今天的學習

今天第一次使用 Google AI Studio 進行實際測試，也確認 Gemini 確實可以協助分析店家評論。
不過，如果要進一步做成真正可以使用的「AI 避雷探針」，還有幾個問題需要解決：
1.如何讓評論分類更加準確
2.如何判斷可能的異常或罐頭評論
3.如何一次分析大量評論
因此，接下來會持續測試與優化 Prompt，讓 Gemini 的分析結果更加穩定，也更符合「AI 避雷探針」的需求。