一、案例定位

原書用 GPT for Excel Word 的 chat panel 直接從 Address 建立 City 與 CAP（義大利 postal code）兩欄，示範不用 cell formula 也能做結構化 extraction。

二、學習目標

• 用 chat 指定來源欄與兩個輸出欄。
• 比較 chat workflow 與 cell functions。
• 驗證 city／postal code 是否對應同一地址。

三、案例情境

在 K1 輸入 City、L1 輸入 CAP，然後在 add-in chat 輸入：Fill out the columns City and CAP from Address.

四、開始資料

五、Excel／R／AI 分析方法

先建立兩個空白欄位，讓 add-in 根據 Address 填入 City／CAP。與 GPT_EXTRACT() 類似，實際 extraction 結果仍需抽查，特別是地址格式不完整或 postal code 缺漏時。

六、計算結果

Figure 11-6 顯示 City 與 CAP 已被自動填入。A 檔正文沒有列出全表的 City／CAP 值，因此本頁不另造完整清單。

七、結果分析與管理解讀

Chat workflow 比逐格 formula 更方便，但 auditability 可能較弱。正式資料處理應保留原始 Address，並在輸出旁保留錯誤／待確認欄。

八、AI 提問詞

請從 Address 填入 City 與 CAP。若 Address 沒有足夠資訊，保持空白並在另一欄標示 Needs review；不要憑常識補郵遞區號。

九、思考／情境變動

**問題：**若 City 可以判斷但 CAP 不存在於來源文字，應不應自動查常見 postal code？