让 AI 真正成为你的生产力超级助手
AI 时代降临，我们需要积极拥抱 AI 工具
在过去的 2 个多月里，以 ChatGPT 为代表的 AI 风靡全球。随着 GPT 模型的不断优化，ChatGPT 在多个领域表现出了堪比专家的水平。目前，已有不少专家将 ChatGPT 为代表 AI 浪潮，视为新一次工业革命的开始。面对 ChatGPT, 有人欣喜若狂，有人焦虑难安。无论我们抱有何种态度，AI 时代已经降临。 AI 是否可替代人类，或许过于遥远。善用 AI 工具的人，效率将提升十倍百倍，替代不使用或者不擅长 AI 工具的人。
超越 ChatGPT，让 AI 处理我们的专属数据
以 ChatGPT 为例，OpenAI 官方提供了 40 多种使用场景。每一天人们都在尝试探索 AI 使用的可能性和边界。与此同时，ChatGPT 并非全知全能。ChatGPT 背后的 3.0 为例，其训练数据截止于 2021 年。如果训练模型不更新的话，那么，ChatGPT 不具备创造新知识的能力。此外，对于不熟悉的领域，ChatGPT 可能会基于大规模语言模型的特点，进行看似逻辑无暇的、一本正经的胡说八道。
那么，如何解决这个问题？
以微软为代表的 New Bing 提供了解决思路，将搜索引擎和 AI 模型的优点进行融合，针对用户的提问，提供更为精准的答案，并提供与答案相关的引文信息。 这种解决方案，在很大程度上便是 New Bing 将新的数据实时投喂给 GPT, 再生成用户所需要的结果。
如果，我们所要处理的数据，搜索引擎无法抓取，或者难以处理的时候，New Bing 的结果便大打折扣。 换个思路，如果作为用户的我们，使用自己的知识库，主动将自己的专属数据投喂至 AI，那么，AI 将成为提升我们生产力的超级助手。基于这个思路的产品，便是 ChatDOC.
什么是 ChatDOC？
ChatDOC 是一款基于 ChatGPT，允许 ChatGPT 与用户所指定的文档进行对话，处理用户的专属数据的 AI 阅读辅助工具。
访问地址：https://chatdoc.com/
ChatDOC 的特点
操作简单：一键上传，快速上手
一键上传文档，快速让 AI 处理文档数据。通过与 AI 助手对话式学习，深入挖掘文本结构和内容。
文本智能分析：文本、表格数据处理均准确高效
- 多场景阅读辅助。基于 GPT 的强大能力，对于文献内容的总结、摘要、翻译、知识点查询等需求，均可在 AI 辅助下快速完成。
- 支持追问功能。允许用户像 Twitter Thread 那样，针对某一特定问答，以新的子窗口打开持续进行多轮问答。
- 强大的文本解析能力。在 ChatDOC 中，除了拥有 GPT 原本强悍的文本分析能力，此外基于开发团队在内容识别领域丰富的技术积累，使得 ChatDOC 对于表格等数据内容的处理，依然准确高效。
内容回溯功能：基于问答结果快速查看原文
不同于 ChatGPT 的处于黑箱之中、无法追溯来源的答案，ChatDOC 的特点在于，AI 所生成的结果均是基于用户所提供的专有数据，有据可循。 在每个回答下方， AI 提供了与这个答案相关的引文页面。点击便可以直接跳转至该页面的具体位置，查看原文的具体表述。
保障用户数据安全：加密存储、数据自主
所有上传的数据，均以加密形式存储至云端。用户对自己的数据据拥有完全的所有权，随时可下载和删除任何文件。
ChaDOC 的使用
ChatDOC 的使用方式十分简单。
- 用户登录之后，一键上传你需要处理的论文、书籍或者其他文件。
- ChatDOC 很快基于 GPT对文档内容进行智能分析；
- 随后，用户便可以以聊天的形式，针对上传文档的内容展开对话交流。
上传文件
如下图，点击或者拖拽上传本地文件。随后，在对文献进行智能解析后，系统会自动根据文献生成示例问题。
提问方式
- 针对全文提问：直接在对话框中输入问题。或者，点击默认的几个示例问题，开始 AI 辅助阅读之旅。
- 针对特定内容提问。选中内容，点击靶心标志，确认选择。随后，再进行提问。
适用场景
通过基于 AI 辅助的文档阅读，ChatDOC 能够帮助用户快速分析文档、理解内容、激发灵感和扩展视野，适合办公人士、教育用户群体、以及各类对于知识管理、信息管理感兴趣的群体。
在本文中的示范文档，并非我所熟悉的领域。借助 AI 辅助，我可以快速获取文章摘要、深挖特定观点和数据、翻译文本、总结内容……帮助我快速了解一个我完全不熟悉领域的知识和信息。
对于学术论文而言，常见的结构是：引言、文献回顾、理论框架、创新点、研究方法、研究过程、主要观点和结论、进一步研究方向。
如果英语阅读不够熟练，完成对于上述结构的阅读，通常需要15-30 分钟。如今，通过ChatDOC 的 AI 辅助，我可以在 1 分钟内，快速完成一篇文章的阅读。
提示词：请依次告诉我这篇文章的引言、文献回顾、理论框架、创新点、研究方法、研究过程、主要观点和结论、进一步研究方向。
回答效果如下：
为了将来更好地整理阅读笔记，我决定细化提问。
在各类笔记形式中，大纲列表可以方便用户快速鸟瞰笔记结构，查看笔记细节。此外，大纲列表可以快速一键切换为思维导图。基于上述设想。我的新的提问如下：
注释：提问后半部分的格式说明，是为了防止 AI 有时候没有严格按照格式生成内容。
生成结果如图：
随后，我将上述内容复制粘贴至我正在使用的笔记软件 FlowUs 页面，放在这篇文章标题 SelfDoc 的节点之下。点击内容块，将其转换为思维导图。
内容块·转换
将大纲列表一键转化为思维导图效果如下：
当然了，如果不需要将内容细分为二级子节点内容进行拆分也可以。如图：
如果你愿意，也可以直接让 AI 以表格形式输出结果。
上面主要是基于全文的提问。ChatDOC 还允许用户针对文档中的具体内容与 AI 互动。比如，让 AI 解读表格、解释公式、阐释文中的概念。
如下图，可以看到，ChaDOC 对于表格的选取和解析效果非常好。
下图为针对公式和特定概念的提问结果。
需要注意的是，ChatDOC 还支持追问功能，能满足用户对于知识的深度挖掘。
点击每个回答中右下角、两个折叠的对话框按钮，便可以进入 Thread 窗口。用户可以在其中，针对某个主题进行多轮、深入问答。
如图，针对已有的回答，我先追问了“什么是自监督学习框架”，随后在新的答案中，又追问了“跨模态学习又是指什么？”
ChatDOC 的定价机制
目前支持注册一个免费的 ChatDOC 帐户。其中，免费版本，可以在 24 小时内上传最多 5 个文件，每个文件不超过 200 页。此外，免费版本还可以在同一个 24 小时内提出多达 300 个问题。
后续，ChatDOC 应该会增加付费功能，提供一些增值服务。
ChatDOC 的未来发展
Chatdoc 虽然目前对于阅读辅助很有帮助，但是依然有不少优化空间。下面是 ChatDOC 官方的产品规划路线图。
- 支持基于多个文件的聊天对话查询。
- 支持更多的文件类型，比如扫描文件或者图片。
- 优化引文结果。
ChatDOC 的用户建议
- 支持更多地内容来源。比如，支持基于网页链接 URL 的内容阅读。
- 一键导出所有对话内容，生成阅读笔记。
- 支持传统的阅读方式。基于 AI 的聊天对话，无疑是一种高效的阅读方式。然而，很多用户依然比较喜欢逐页阅读、批注这种传统的阅读方式。 人工主动阅读和 AI 辅助阅读两者不是相互排斥的，而是相得益彰的。建议允许用户对文献内容进行高亮、备注等操作。
- 基于用户的高亮内容、批注笔记，提供相关的 AI 辅助功能。比如，基于高亮和笔记，生成问答卡片。比如，我选择或者高亮了几个内容，针对这些内容 AI 生成问题，并提供对应的解读和分析，最终生成一个包括提问、高亮内容和批注笔记、AI 解读在内的知识卡片。
- 其他方向。提供更强的笔记功能、提供更强的文献数据挖掘能力等。比如，阅读论文的话，生成的内容可能有多个论点。作为用户，我希望论点部分可以自动加粗。
- 针对不同类型的文献类型，提供更多地预设 Prompts 提示词。
以上便是 ChatDOC 的一些使用体验。使用案例中，只是展示了ChatDOC 的部分功能。更多地 AI 使用技巧，还需要用户根据自己需求进行探索。
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