庆云古诗词

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  然后甩过去N个本地文档,就能开始在右半部分的“Ask any 【【微信】】”处进行提问。

  一般情况下,AI会基于所有上传资料,来做出回答。

  如果AI在你上传的所有文档中,都搜不到提问的相关内容,咋办?

  这时候,askwise背后的AI就会转头调用GPT-3.5的API,来对问题进行回答。

  当然,如下图展示,这就涉及到一个bug,就是没联网,无法获知最新消息。

  除此之外,整个使用体验如何?

  这次体验,分别上传了一些关于AIGC的研究报告,每份都在60页以上;以及量子位后台关于AIGC的多篇文章,每篇3000字左右。

  上传的所有资料格式并不统一,包括pdf、word、飞书文档、公众号网页链接等。

  接下来问它第一个问题:

  LeCun对马斯克叫停GPT研究的观点是啥?

  很快它就用几句话解释了LeCun的观点,仔细检查了一下,并没有自己生造的情况。

  而且将鼠标放在答案的语句上会发现,一条直线连接了答案和文档,相当于标注了答案的来源。

  因为所有上传的资料都是中文的,下面试图让它用英文回答问题。

  用英文回答,目前国内有哪些公司在做大模型?

  它给出的答案有腾讯、百度、华为、商汤、旷视。

  虽然没有列举所有参与大模型混战的国内玩家,但至少列举出来的几个没有失误。

  不仅如此,哪怕上传的都是英文资料,加上“请用中文回答”的前缀后,也能得出总结好的中文答案。

  如果不上传资料,当作不需要魔法就能用GPT-3.5的通用问答AI,或者在线翻译,也都很丝滑。

  比如输入徐志摩《再别康桥》时,虽然翻译没能复现中文版的诗意,但大意是正确的。

  总之,整体体验丝滑,还是值得一试的~

  对比之前就火过一波的ChatPDF,askwise能处理的文档数量和格式都更多了,而且也没有ChatPDF云端只保存7天的期限。

  总结一下,askwise的优点如下:

  •   文档数量无上限批量处理;

  •   文档格式可以是word、pdf、网页,甚至是飞书妙记转出来的链接;

  •   双语提问,跨语言回答;

  •   提供答案来源索引;

  •   免费。

  以上这些功能无论是看财报的工作党还是读论文的学生党,谁见了能不狂喜啊!

  不过有一点感觉有待优化,就是提问时的问题发送,只需要一个回车,非常容易打字打到一半就把问题发出去了……

  据官方公开资料,askwise的API也在本月对外开放,看起来to C和to B两条路,askwise都要同时走。

  项目背后:国内连续创业团队

  这款国内外随心使用的个人知识库定制化GPT,背后是一支来自国内的连续创业团队,名为askwise.ai

  团队大约10人左右,此前在智慧物流领域创业,先后获得腾讯等一线基金的多轮投资。

  物流领域会应用的语音电话机器人,让他们在NLP方面有过实践和积累。

  现在askwise整个团队,尤其是算法层面的核心成员,已经转到askwise项目上:

  创始人兼CEO周吉龙,在北京大学微电子系取得本硕学位,此前有德意志银行、麦肯锡和中金公司的工作背景。

  其余人则有哈佛大学、苏黎世理工大学、东京大学、清华大学、华东理工等学术背景。

  据悉,因AIGC热度狂飙,不少老股东们已经看上了团队的这个新项目。

  至于为什么要来做这样一个AI应用工具,askwise的人给出的答案是这样的:

  不管是GPT-3.5还是GPT-4,它们都用巨型知识库作为基础。

  针对具体的工作场景时,给出回答的实用性较弱。

  他们最终想打造的就是一个由AI驱动的个人知识助手

  目前在技术层面的操作办法,是以GPT-3.5的API为基础,搭建许多自有的小模型模块,以处理和完成各式各样的任务。

  接下来,askwise团队的目标,一是让这个AI应用工具完成更复杂的指令,二是改进对大量冗长参考文献的分析和理解,三是增加它能处理的资料格式。

  但他们与其他国内应用层AIGC初创公司面临一个相同的问题:

  场景壁垒太薄,恐怕很难经受住大厂如百度、字节的一次出手。

  “很厚的核心壁垒?坦白地说没有。”askwise团队给的答案倒很痛快,直言基于别人的大模型做应用,其实 “底层能力的天花板是一样的”。

  在askwise团队眼里,这个天花板具体来说就是大模型的能力,而不是应用层初创公司用大模型的能力。

  所以团队的打法,就是找准用户需求点,早做早占市场,在初期尽量多地获得忠实用户

  他们也表示,目前市场上做应用的AIGC初创公司思考思路基本一致,就是在大模型的基础上做一个中间件,承担类似prompt工程师的角色。

  “我们无非就是把prompt组合得漂亮点,让用户一次性得到想要的结果,而不是拿到GPT-4也不知道可以用来干啥。”

  One More Thing

  askwise这个创业思路,让人不禁想起最近刚获得新融资的LangChain――没错,就是ChatGPT公布代码插件后,被网友惋惜被OpenAI一刀杀死的那个应用程序开发框架。

  利用LangChain,你自己可以开发一个和askwise功能没啥差别的AI中间层。

  不过,对于我这样的懒人来说,当然是现成的更好啦(狗头)

  askwise:askwise.ai

  LangChain:【【网址】】/en/latest/index.html

  ―?联系作者?―



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衡宇 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 【【微信】】

想不想简单轻松地拥有一个私人订制GPT?

不如试试askwise,只需要上传word、pdf等各种文档,就能生成个性化知识库,然后AI在你的知识库中上下求索,进行回答。

浅试了一下,准确性还可以!

同时,它背后接入了GPT能力,知识库里没有的东西,它也能调用GPT-3.5的API,跟你叭叭叭唠上几句。

不过最最重要的是,目前上传以及批处理的文档数量无上限,还人人免费,国内外都可用。

Chat with各种格式的本地文档

Ok,一起来了解一下这款能根据自己知识库定制GPT的AI应用,具体要咋使用――

登录注册后,先点击左下角的“Upload local documents”。

然后甩过去N个本地文档,就能开始在右半部分的“Ask any 【【微信】】”处进行提问。

一般情况下,AI会基于所有上传资料,来做出回答。

如果AI在你上传的所有文档中,都搜不到提问的相关内容,咋办?

这时候,askwise背后的AI就会转头调用GPT-3.5的API,来对问题进行回答。

当然,如下图展示,这就涉及到一个bug,就是没联网,无法获知最新消息。

除此之外,整个使用体验如何?

这次体验,分别上传了一些关于AIGC的研究报告,每份都在60页以上;以及量子位后台关于AIGC的多篇文章,每篇3000字左右。

上传的所有资料格式并不统一,包括pdf、word、飞书文档、公众号网页链接等。

接下来问它第一个问题:

LeCun对马斯克叫停GPT研究的观点是啥?

很快它就用几句话解释了LeCun的观点,仔细检查了一下,并没有自己生造的情况。

而且将鼠标放在答案的语句上会发现,一条直线连接了答案和文档,相当于标注了答案的来源。

因为所有上传的资料都是中文的,下面试图让它用英文回答问题。

用英文回答,目前国内有哪些公司在做大模型?

它给出的答案有腾讯、百度、华为、商汤、旷视。

虽然没有列举所有参与大模型混战的国内玩家,但至少列举出来的几个没有失误。

不仅如此,哪怕上传的都是英文资料,加上“请用中文回答”的前缀后,也能得出总结好的中文答案。

如果不上传资料,当作不需要魔法就能用GPT-3.5的通用问答AI,或者在线翻译,也都很丝滑。

比如输入徐志摩《再别康桥》时,虽然翻译没能复现中文版的诗意,但大意是正确的。

总之,整体体验丝滑,还是值得一试的~

对比之前就火过一波的ChatPDF,askwise能处理的文档数量和格式都更多了,而且也没有ChatPDF云端只保存7天的期限。

总结一下,askwise的优点如下:

文档数量无上限批量处理;

文档格式可以是word、pdf、网页,甚至是飞书妙记转出来的链接;

双语提问,跨语言回答;

提供答案来源索引;

免费。

以上这些功能无论是看财报的工作党还是读论文的学生党,谁见了能不狂喜啊!

不过有一点感觉有待优化,就是提问时的问题发送,只需要一个回车,非常容易打字打到一半就把问题发出去了……

据官方公开资料,askwise的API也在本月对外开放,看起来to C和to B两条路,askwise都要同时走。

项目背后:国内连续创业团队

这款国内外随心使用的个人知识库定制化GPT,背后是一支来自国内的连续创业团队,名为askwise.ai

团队大约10人左右,此前在智慧物流领域创业,先后获得腾讯等一线基金的多轮投资。

物流领域会应用的语音电话机器人,让他们在NLP方面有过实践和积累。

现在askwise整个团队,尤其是算法层面的核心成员,已经转到askwise项目上:

创始人兼CEO周吉龙,在北京大学微电子系取得本硕学位,此前有德意志银行、麦肯锡和中金公司的工作背景。

其余人则有哈佛大学、苏黎世理工大学、东京大学、清华大学、华东理工等学术背景。

据悉,因AIGC热度狂飙,不少老股东们已经看上了团队的这个新项目。

至于为什么要来做这样一个AI应用工具,askwise的人给出的答案是这样的:

不管是GPT-3.5还是GPT-4,它们都用巨型知识库作为基础。

针对具体的工作场景时,给出回答的实用性较弱。

他们最终想打造的就是一个由AI驱动的个人知识助手

目前在技术层面的操作办法,是以GPT-3.5的API为基础,搭建许多自有的小模型模块,以处理和完成各式各样的任务。

接下来,askwise团队的目标,一是让这个AI应用工具完成更复杂的指令,二是改进对大量冗长参考文献的分析和理解,三是增加它能处理的资料格式。

但他们与其他国内应用层AIGC初创公司面临一个相同的问题:

场景壁垒太薄,恐怕很难经受住大厂如百度、字节的一次出手。

“很厚的核心壁垒?坦白地说没有。”askwise团队给的答案倒很痛快,直言基于别人的大模型做应用,其实 “底层能力的天花板是一样的”。

在askwise团队眼里,这个天花板具体来说就是大模型的能力,而不是应用层初创公司用大模型的能力。

所以团队的打法,就是找准用户需求点,早做早占市场,在初期尽量多地获得忠实用户

他们也表示,目前市场上做应用的AIGC初创公司思考思路基本一致,就是在大模型的基础上做一个中间件,承担类似prompt工程师的角色。

“我们无非就是把prompt组合得漂亮点,让用户一次性得到想要的结果,而不是拿到GPT-4也不知道可以用来干啥。”

One More Thing

askwise这个创业思路,让人不禁想起最近刚获得新融资的LangChain――没错,就是ChatGPT公布代码插件后,被网友惋惜被OpenAI一刀杀死的那个应用程序开发框架。

利用LangChain,你自己可以开发一个和askwise功能没啥差别的AI中间层。

不过,对于我这样的懒人来说,当然是现成的更好啦(狗头)~

askwise:askwise.ai

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