ASKWISE:中文GPT-3.5API的魅力与局限
文章主题：关键词：AI, GPT-3.5, askwise
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？
在此次体验中，我分批次上传了关于AIGC的多篇研究论文，每篇报告都超过60页，同时我还收集了量子位后台关于AIGC的一系列深度文章，每篇的篇幅约为3000字。
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～
在对比的前置条件中，ChatPDF曾经风靡一时，但是随着时间的推移，askwise已经拥有了更加强大的功能。它不仅可以处理更多的文档类型和格式，而且没有像ChatPDF那样受到云端仅保存7天的限制。这使得askwise成为了处理文档的优选工具，它的强大功能和灵活性使它在当前的市场竞争中脱颖而出。
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！
在输入问题的过程中，有一个细节需要我们注意并加以改进。具体来说，问题发送的环节存在一定的便捷性，只需轻按回车键，便能在 typing 中意外地完成问题的发送。然而，这种简便的方式也容易导致用户在输入过程中不小心过早地发送问题，从而影响了用户的体验。因此，我们需要在操作上加以提示或引导，避免这种情况的发生。
本月，ASKWISE的API正式对外公开，这表明该公司将在To C和To B两个市场领域中采取同步发展的策略。
项目背后：国内连续创业团队
本文要介绍的是一款具备强大功能的个人知识库定制化GPT,它不仅可以适应不同国家和地区的用户需求,还能够为用户提供高度个性化的服务。这款产品的背后,则是一支由国内连续创业团队askwise.ai所提供的强大技术支持。这支团队在个性化定制领域拥有丰富的经验和技术实力,致力于为客户提供最优质的产品和服务。
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：
周吉龙，一位杰出的企业家，同时也是该公司的创始人和首席执行官，他在我国著名的北京大学微电子系取得了本科和硕士的学位。在此之前，他曾在国际知名企业德意志银行、麦肯锡以及中金公司工作，积累了丰富的行业经验。
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。
当前，我们在技术层面上主要采用基于GPT-3.5 API的方法，构建了一系列自有的小型模型模块，以便应对各种不同的任务需求。
在接下来的工作中，ASKWISE团队将致力于实现三个主要目标。首先，我们期望我们的AI应用工具能够应对更为复杂指令的挑战，进一步提升其实际应用能力。其次，我们将持续优化对大量冗长参考文献的分析和理解能力，以期更好地挖掘这些文献中的关键信息。最后，我们也将不断拓宽ASKWise的应用范围，使其能够适应并处理更多不同类型的资料格式，从而满足更为多样化的用户需求。
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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