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[ChatGPT to Notion] GPTに聞いたことを後からわかりやすく見返したい

2024/01/07に公開

ChatGPT-4を使って勉強内容を補足することが増えてきました。プログラミング関連の話題であればかなりいい回答を返してくれるので、半分参考書として利用しています。が、いかんせんChatGPTでは検索性が低く過去のログを漁りづらいので、Chromeの拡張機能である ChatGPT to Notion を用いてNotionにまとめていきます。

完成形

Notionのデータベースに以下のようにChatGPTのログとサマリーを格納していきます。データに紐づくページ内にはmarkdownで整形されたチャットの履歴が入ります。
今回のゴールは、チャット内容を数クリックで自動でこのように格納できるようにすることです。

使う時のワークフロー

  1. GPTに質問。なるべく体系的に解説してもらい、わからない単語をたくさん聞いたチャット履歴を生成する
  2. Chromeの拡張機能であるGPT to Notionを用いてNotionのデータベースにチャット履歴を格納する
  3. データベースのカラムにNotion AIを追加し、自動でサマリーを生成する

もちろん裏は取れていないし公式ドキュメントに当たるのが理想だけど、たとえば「〇〇と〇〇はどっちがいいの?」とか、「このチュートリアルでこういうコードが出てくるんだけどどういう意味?」みたいな場面では役に立ちます。

準備方法

Chrome, GPT, Notionはすでにあるものとします。
※私はGPT4, Notion AIともに課金して使用しています。

1. 拡張機能のインストール

ChatGPT to Notion からChromeに追加します。
追加できたら、Chrome右上の拡張機能マーク🧩で一覧を開き、ツールバーにピン留めしてください。

2. データベースの用意

Notionにデータベースを作成します。

私の場合、取り組む本やチュートリアルのデータベースを作成→さらに各データから作られるページ内にそのトピック用のデータベースを作成し、格納しています。

私のデータベースのカラムは以下の通りです。

カラム名 タイプ 内容
Name(デフォルトのカラム) Text チャットタイトル
Tags Tags 拡張機能による保存時にタグを追加できる
URL URL GPTのログに飛ぶリンク(自動で挿入される)
Created Time Created Time 作成日時
AI summary Text ページに格納されたチャット内容から要約を生成
AI key info Text ページに格納されたチャット内容からキーワードを抽出

なお、Tagsは必要なものを先に入れておくと良いです。

3. 拡張機能と連携

ツールバーにピン留めしたChatGPT to Notionのマークをクリックすると、以下のようなページに遷移するので、問題なければ Select pages をクリックします。

アクセスを許可するページを選択します。ルートディレクトリにないページは検索欄から検索可能です。

※このタイミングでアクセスを許可しなかったページにアクセスする方法が見つけられていません。拡張機能自体を再インストールすれば可能ではありますが、見つけられ次第追記します。

これで準備は完了です。

4. GPTのログをデータベースに格納する

ChatGPT to Notionでは、ログを

  1. チャット全体
  2. 回答ごと

のどちらかの単位で残すことができます。

1. チャット全体

チャットを開いた状態で拡張機能のマークを押します。画像のようなポップアップが出るので、データベースとタグを選択し、Save full chat をクリックします。

2. 回答ごと

ChatGPT to NotionをChromeに入れると、GPTの回答の横に📌マークが出現します。これをクリックすると回答ごとにデータベースに保存することができます。チャット全体と同じ要領で行えますが、なぜか一度ページのリフレッシュを求められるので、ページの更新→Save chatとしてください。

なお、自動で格納されるページタイトルはチャット全体のタイトルになるので、必要に応じて変更してください。

AIでサマリーをつける

以上の手順を終えてNotionに戻るとデータベースにデータが格納されています。サマリーをつける場合は Update🪄 ボタンをクリックします。私は勝手に英語になったり長さがバラバラになったりしないようにカラムのプロンプトを個別に編集しています。

コツ

コツってほどでもないですが、

  • トピックごとに細かくチャットを分ける
  • Notion AIの精度を上げるために、GPTの回答が見出しや箇条書きによって階層化されるようプロンプトを工夫する

みたいなことを意識しています。

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