AI 和 Web3 的结合，是否能引领一场新的数据革命？

作者：QnA3

Web3解决的是数据的公平性和所有权，所有链上数据均公开透明，不属于任何需信任的第三方。AI提供的是数据整合和分析的新范式，突破以往用户对于数据的搜索和对话方式。

在这个信息爆炸的时代，对于你我这样的 Web3 从业者或参与者，每天都要面对海量的新信息：Azuki发生了什么？Bitcoin的现货ETF又要来了？FTX不是倒闭了吗，怎么又出现了？在这样的信息洪流中，我们有时会感到力不从心，既要把握住细节，又不能丢失大局，试图在层出不穷的数据中找到有价值的信息，而这就如同在稻草堆中寻找一根金针。

庞大而冗杂的信息量、晦涩的专业术语、分散而混乱的数据来源经常让很多想了解 web3 的新朋友望而却步，Web3 早期迅猛、野蛮的发展方式让这些问题更加的突出，大部分「圈外人」无法快速地掌握一个行业、项目、事件的全貌，只能跟随一些 KOL 的步伐，亦步亦趋地进入 Web3 领域。

而此刻，AI 大语言模型的出现让我们发现，通过它的数据分析和处理能力，可以帮助我们从复杂的信息中提取出真正有价值的知识，提供深度洞察，让我们在决策过程中更具信心。而当这种能力结合Web3领域，将会引发一场行业内的革命：

1. 智能化的决策辅助：AI能够对各类数据和市场动态进行深度解读，帮助我们在这个瞬息万变的Web3 世界中，迅速掌握关键信息，形成精准的决策。
2. 优化的用户体验：通过 AI，我们可以根据历史行为和偏好，提供个性化的资讯和服务，这意味着我们可以更方便地获取真正关心的信息，无需再在海量信息中一一筛选。
3. 提高行业效率：借助 AI 的分析能力，我们可以有效地整合各种 Web3 数据，挖掘出潜在的市场规律和趋势，这不仅可以帮助我们更好地理解市场，还能提升整个 Web3 行业的运作效率。

QnA3 的愿景就是利用大语言模型的 Chain-of-Thought 能力，将 Web3 世界中纷杂的数据构建成大型知识图谱，并通过 AI 大语言模型让 Web3 使用者快速获取信息。

2023 年 6 月 25 日, QnA3 上线了 V2.0 版本，带来了基于 AI 大语言模型的 Web3 知识问答功能。

什么是 QnA3 ?

QnA3是一个基于 AI 大模型和 Web3 知识图谱的数据引擎。用户可以在 QnA3 中询问任何关于 Web3 相关的问题，它会通过 AI 搜索自己庞大的知识库，给出最准确的答案。它集成了新闻、社交媒体、研究报告、白皮书、链上数据等多种数据源，使得用户可以在一个平台上获取全方位的信息。

为什么要开发 QnA3？

Web3 是一个复杂且不断发展的领域，无论是链上还是链下，每天都有大量的数据产生，但这些数据数量庞大且没有明显关联性，大部分普通用户并不能从例如市场热点新闻、链上数据、社交网络上的讨论、web3 各类数据平台等纷杂的数据源中总结出对自己的投资和研究有价值的 Insight 。

QnA3 在尝试解决这个问题，它通过将 Web3 领域各类数据源转换成一个大型知识图谱，让数据与数据之间产生关联，并允许用户通过自然语言的方式与 AI Agent 进行交互，让 AI 帮助用户找到最准确的答案。

用户通过 QnA3 可以做到：

 对市场上热点的新闻和事件进行解读和分析。

深度学习 Web3 知识，QnA3 会是一个拥有最前沿 Web3 知识的资深教授。

分析项目，对一个项目从技术、产品、经济模型到舆论消息的全方位分析。

 使用不同数据源中最适合自己的内容。

几个常见的使用场景

对于不同类型的用户， QnA3 能够给出不同类型的回答。

面向专业投资人

例如，当一名专业的分析师使用 QnA3 来辅助撰写行业研究报告时，对复杂知识的阐述和讲解需要耗费大量的精力，QnA3 可以在几秒之内帮助分析师整理出基础材料。

面向普通 Web3 用户

普通 Web3 用户更多关注自己是否能把握住投资机会，QnA3 会通过分析新闻、实时行情来给出中立客观的判断。

面向 KOL

KOL 可以通过 QnA3 来构建自己的 Twitter 内容。

QnA3 是如何工作的？

QnA3 将 AI 的逻辑能力与团队资深的数据能力结合在一起，通过多层数据处理，将多源数据聚合成知识图谱。同时，AI 引擎会自动分析用户的问题，从知识图谱中获取与用户问题最相关的数据，以更加精准的生成问题的答案。

QnA3 的优势

市面上有很多数据、AI 类的产品，QnA3 在各方面都存在一定的创新：

1.相较于 ChatGPT / Claude / Bard 等大型 AI 应用，QnA3 在实时数据和垂直领域知识库方面有着非常明显的优势，前三者作为预训练模型，无法对训练完成之后发生的事情做出任何回应，而 QnA3 会实时更新自己的知识库，可以以分钟级别更新自己的数据，能够提供最有时效性的信息。

2.相较于其他 Web3 AI 搜索引擎，QnA3 的知识图谱中，有大量的结构化数据，这些结构化数据能够使 AI 给出更精准、更具说服力的答案。

3.社区共建程度更高，目前 QnA3 已经发起了 MVQ(The most valuable question selection event) 和 Ridiculous AI 活动，旨在让 Web3 社区的普通用户、专家用户一起共建一个知识社群，打造更加完善的 Web3 知识库。

总结

想象一下，未来 Web3 用户不用在为一个热点事件去各类网站拼凑零星的信息，而可以使用一个对话框就能了解自己最想知道的结论。专业分析师们也不用再去各类研报中搜索资料，做一个「研报裁缝」，而是通过利用自己专业的知识框架问出一个一个的问题即可让 AI 帮助填充其研报的「血肉」。

QnA3 不仅仅是一个 Web3 知识库，它是一个旨在将 Web3 世界中纷杂的数据构建成一张大网的基础设施。利用大语言模型和大数据技术，QnA3 可以让用户在一个对话框内触达 Web3 领域里的每个角落。

在未来，QnA3 将大力推进社区共建，让每个普通用户都能参与到这张「大网」的构建过程中，并从中获得知识上和价值上的收益。

凭借着 AI 的助力，QnA3 正在创造一个属于 Web3 的「上帝之眼」。

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