使用AskWise，一键处理各种文档，提问无烦恼！超多格式、双语切换，AI知识助手新宠！赶紧体验个
文章主题：AIGC, GPT-3.5, askwise, AI个人知识助手
然后甩过去N个本地文档，就能开始在右半部分的“Ask any questions”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？
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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～
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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！
改良后的文本: 提问时的简洁输入确实是个小挑战, 有时一不小心就敲错键导致信息未完整。优化用户体验, 何不试试加入自动换行或分段功能呢？这样既能保证提问清晰，又能避免意外提交哦！💪✨
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项目背后：国内连续创业团队
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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：
🌟【行业翘楚】周吉龙，北大微电子硕士出身，曾任德意志银行、麦肯锡及中金的精英团队领袖，他的专业背景与丰富经验无疑为团队注入了强大驱动力。🎓💡
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：https://python.langchain.com/en/latest/index.html
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