AI爆发，人人都能玩GPT
事情要从一个月前说起，没年这时候，公司基本上就没什么事了，行业原因，淡季时候，大家也就是上上网，等着年底分产值，过年。来公司两年半了，历经两个春节，这是第三个，第一年的世间要长一些，我用了两个月世间，学了PHP，用ThinkPHP6.0，搭建了网站，天哪，这是什么操作。这样的周期，在一个月前开始。人闲下来就会搞事情，重新安装了Outlook，这还是很多年前在广核的时候用过，我很喜欢那样的工作环境，大企业，沟通全是邮件，节奏容易把控，想象一下，一个上千人的企业，沟通全靠吼，通讯是各种各样的QQ群，微信群，那不把人整崩溃。时至今日，我依然认为，工作中，邮件沟通，比各种通信群聊更高效，你不用再每次头像闪烁的时候都去点开，实际上又跟你没关系。
outlook里有一个古老的玩法，RSS，一个上古传奇的应用，与当下的算法工具相比，更贴近用户。你不用担心被大数据束缚，不必花大量时间在碎片化的信息中去筛选，你敢兴趣再点击，界面简洁，于是乎在这段淡季中，我又开始了RSS。如今还保持RSS源的供应商已经不多了，因为，好人都赚不到钱。
于是，我接触到了minimax。很难想象，如果不是玩RSS，我一个做工厂设计的工程师几乎没有机会接触到这家做AI的公司。也只有这样的小型私营公司，才会愿意把模型开源，给用户API接口。根据操作文本，我在本地用python搭建了AI聊天窗口，用了两天时间和这个AI聊天，是不是很无聊。我觉得和minimax的AI聊的不过瘾，我又去找阿里的通义千问，也用的本地python窗口。感觉它俩都一个德行，估计底层模型都差不太多，两天，也玩腻味了。
我一直有个想法，外来的AI可以面对个人用户，搭建自己的知识库。比如我在做建筑设计时，我需要翻阅消防及本专业规范，那么多规范，我一下也记不住，但每次又有必要翻阅一遍，以便不遗漏某些强条，那可是设计师的知名错误，涉及事故的规范也不容有错，此事，如果有个AI帮我翻阅，那将是多么惬意的事情。我只要问问AI，做某个事情的时候需要注意什么，涉及哪些强条，它能够给我罗列出来，我不必再去挨着翻书，那得多省事。而minimax提供了这样的接口，至少现在只有它提供了这样的接口。略懂些python，便打算开始着手搭建自己的知识库了。可惜，事情不顺利，上传本地文本的时候总是报错，怎么调试都报错，也找不到错误原因，解决不了。昨天已经发邮件给官方了，一直没有回复。
对于程序，我始终是个外行，但对于知识库的这个想法，我相信以后会是个趋势，毕竟眼下大模型已经国内遍地开花，可如果只是插科打诨，时间久了就会失去新鲜感，花了那么多钱，如果不能转化为生产力，那将得不偿失。给AI喂专业的数据，才能让它成为专家帮助我们提高生产力。
又经过我一番努力，终于给minimax成功喂了一本规范，《建筑设计防火规范》GB 50016-2014（2018年版）。调试完毕后，也就是说，当我问道它关于专业问题时，它在参考本身的语言模型时，同时参考我给的专业规范。
测试结果，喜忧参半。总结出的问题：
1.给它喂的文本是txt格式，作为语言模型在理解文字部分时还是很不错，但是在逻辑部分还是不行。
2.规范中的表格，图片示意，模型还无法很好的理解，可能是因为txt格式原因。如果模型需要更好的训练，那么给它上传的文档需要提高质量。
3.工程中规范喜欢按照条款号来表示，及第几条，第几项；模型需要适应规范的表达方式。
4.模型需要人类二次教育，比如当问到酒库的火灾定性时，模型坚持说丙类，实际应该是甲类。
这事到现在告一段落了，估计也不会往下折腾了，水平有限，也只能到此为止。但是我相信，按照这个思路，AI在各个领域辅助人类的趋势是不变的。
