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 *** 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 Thingaskwise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
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签
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