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ChatGPT私人訂制!只需把文檔一鍵上傳,免費可玩

人工智能 新聞
這款國內外隨心使用的個人知識庫定制化GPT,背后是一支來自國內的連續創業團隊,名為askwise.ai。

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

想不想簡單輕松地擁有一個私人訂制GPT?

不如試試askwise,只需要上傳word、pdf等各種文檔,就能生成個性化知識庫,然后AI在你的知識庫中上下求索,進行回答。

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淺試了一下,準確性還可以!

同時,它背后接入了GPT能力,知識庫里沒有的東西,它也能調用GPT-3.5的API,跟你叭叭叭嘮上幾句。

不過最最重要的是,目前上傳以及批處理的文檔數量無上限,還人人免費,國內外都可用。

Chat with各種格式的本地文檔

Ok,一起來了解一下這款能根據自己知識庫定制GPT的AI應用,具體要咋使用——

登錄注冊后,先點擊左下角的“Upload local documents”。

然后甩過去N個本地文檔,就能開始在右半部分的“Ask any questions”處進行提問。

一般情況下,AI會基于所有上傳資料,來做出回答。

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如果AI在你上傳的所有文檔中,都搜不到提問的相關內容,咋辦?

這時候,askwise背后的AI就會轉頭調用GPT-3.5的API,來對問題進行回答。

當然,如下圖展示,這就涉及到一個bug,就是沒聯網,無法獲知最新消息。

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除此之外,整個使用體驗如何?

這次體驗,分別上傳了一些關于AIGC的研究報告,每份都在60頁以上;以及量子位后臺關于AIGC的多篇文章,每篇3000字左右。

上傳的所有資料格式并不統一,包括pdf、word、飛書文檔、公眾號網頁鏈接等。

接下來問它第一個問題:

LeCun對馬斯克叫停GPT研究的觀點是啥?

很快它就用幾句話解釋了LeCun的觀點,仔細檢查了一下,并沒有自己生造的情況。

而且將鼠標放在答案的語句上會發現,一條直線連接了答案和文檔,相當于標注了答案的來源。

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因為所有上傳的資料都是中文的,下面試圖讓它用英文回答問題。

用英文回答,目前國內有哪些公司在做大模型?

它給出的答案有騰訊、百度、華為、商湯、曠視。

雖然沒有列舉所有參與大模型混戰的國內玩家,但至少列舉出來的幾個沒有失誤。

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不僅如此,哪怕上傳的都是英文資料,加上“請用中文回答”的前綴后,也能得出總結好的中文答案。

如果不上傳資料,當作不需要魔法就能用GPT-3.5的通用問答AI,或者在線翻譯,也都很絲滑。

比如輸入徐志摩《再別康橋》時,雖然翻譯沒能復現中文版的詩意,但大意是正確的。

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總之,整體體驗絲滑,還是值得一試的~

對比之前就火過一波的ChatPDF,askwise能處理的文檔數量和格式都更多了,而且也沒有ChatPDF云端只保存7天的期限。

總結一下,askwise的優點如下:

  • 文檔數量無上限批量處理;
  • 文檔格式可以是word、pdf、網頁,甚至是飛書妙記轉出來的鏈接;
  • 雙語提問,跨語言回答;
  • 提供答案來源索引;
  • 免費。

以上這些功能無論是看財報的工作黨還是讀論文的學生黨,誰見了能不狂喜啊!

不過有一點感覺有待優化,就是提問時的問題發送,只需要一個回車,非常容易打字打到一半就把問題發出去了……

據官方公開資料,askwise的API也在本月對外開放,看起來to C和to B兩條路,askwise都要同時走。

項目背后:國內連續創業團隊

這款國內外隨心使用的個人知識庫定制化GPT,背后是一支來自國內的連續創業團隊,名為askwise.ai

團隊大約10人左右,此前在智慧物流領域創業,先后獲得騰訊等一線基金的多輪投資。

物流領域會應用的語音電話機器人,讓他們在NLP方面有過實踐和積累。

現在askwise整個團隊,尤其是算法層面的核心成員,已經轉到askwise項目上:

創始人兼CEO周吉龍,在北京大學微電子系取得本碩學位,此前有德意志銀行、麥肯錫和中金公司的工作背景。

其余人則有哈佛大學、蘇黎世理工大學、東京大學、清華大學、華東理工等學術背景。

據悉,因AIGC熱度狂飆,不少老股東們已經看上了團隊的這個新項目。

至于為什么要來做這樣一個AI應用工具,askwise的人給出的答案是這樣的:

不管是GPT-3.5還是GPT-4,它們都用巨型知識庫作為基礎。
針對具體的工作場景時,給出回答的實用性較弱。

他們最終想打造的就是一個由AI驅動的個人知識助手

目前在技術層面的操作辦法,是以GPT-3.5的API為基礎,搭建許多自有的小模型模塊,以處理和完成各式各樣的任務。

接下來,askwise團隊的目標,一是讓這個AI應用工具完成更復雜的指令,二是改進對大量冗長參考文獻的分析和理解,三是增加它能處理的資料格式。

但他們與其他國內應用層AIGC初創公司面臨一個相同的問題:

場景壁壘太薄,恐怕很難經受住大廠如百度、字節的一次出手。

“很厚的核心壁壘?坦白地說沒有。”askwise團隊給的答案倒很痛快,直言基于別人的大模型做應用,其實 “底層能力的天花板是一樣的”。

在askwise團隊眼里,這個天花板具體來說就是大模型的能力,而不是應用層初創公司用大模型的能力。

所以團隊的打法,就是找準用戶需求點,早做早占市場,在初期盡量多地獲得忠實用戶

他們也表示,目前市場上做應用的AIGC初創公司思考思路基本一致,就是在大模型的基礎上做一個中間件,承擔類似prompt工程師的角色。

“我們無非就是把prompt組合得漂亮點,讓用戶一次性得到想要的結果,而不是拿到GPT-4也不知道可以用來干啥。”

One More Thing

askwise這個創業思路,讓人不禁想起最近剛獲得新融資的LangChain——沒錯,就是ChatGPT公布代碼插件后,被網友惋惜被OpenAI一刀殺死的那個應用程序開發框架。

利用LangChain,你自己可以開發一個和askwise功能沒啥差別的AI中間層。

不過,對于我這樣的懶人來說,當然是現成的更好啦(狗頭)

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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