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之前在网上也找过相关的资料，论坛里面也有网友交流过，还加过很多QQ群和微信群，但是结果都不太令人满意，

很网文章里面都只讨论了上传，基本上全部都是用的HTML5提供的API，但是没有讲下载，用户这块是有下载的需求。

B/S WEB端，也就是前端，网页端，不是指后端，看很多网上的文章都在写后端，后端用户没法用啊，也选不了文件。

应该说还是比较完美的，几个方面吧，一个是强大的兼容性，能够兼容所有浏览器，包括IE浏览器，另一个是能够支持信创国产化

网上文章基本上全部都说的是调用HTML5的API来实现，但是这个我们也试过，兼容性不行，不能支持IE，

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一般这么大的文件不用HTML的一次性上传，而是采用分块，分片，分段，分割，切割技术上传。

JAVA话一般是负责后端的逻辑，比如文件初始化，文件块上传，合并，存储等。

前端的话用JSP,VUE2,VUE3,React，HTML5,JS,JQ都行。这个都无所谓。

网上一般的做法都是用的HTML5的API，也就是chrome提供的API，能够满足基本需求，但是还是有痛点，chrome限制死了，固定死了无法扩展，每个域名只允许5个TCP连接，导致了速度有上限，你也无法修改和扩展。然后就是浏览器也只能用chrome，用户用了IE就不行了，用户现有的系统跑在IE上，也不能换。

进度信息容易丢失，用户关闭网页，刷新网页，关闭浏览器，重启浏览器，关闭电脑，重启电脑后，进度信息都会丢失，无解，没办法。扩展性还是差了点。

传大文件，超大文件，文件数量多的话，前端就卡，网页反应慢，容易死，崩溃，在配置较差的电脑或者配置一般的电脑上这个痛点体现的非常明显。

下载，网上找到的资料一般都是讲上传的，很少讲下载的。

视频教程：https://www.ixigua.com/7227314770696012322

导入项目：
导入到Eclipse：http://www.ncmem.com/doc/view.aspx?id=9da9c7c2b91b40b7b09768eeb282e647
导入到IDEA：http://www.ncmem.com/doc/view.aspx?id=9fee385dfc0742448b56679420f22162
springboot统一配置：http://www.ncmem.com/doc/view.aspx?id=7768eec9284b48e3abe08f032f554ea2

下载示例：

https://gitee.com/xproer/up6-jsp-eclipse/tree/6.5.40/

工程

NOSQL

NOSQL示例不需要任何配置，可以直接访问测试

创建数据表

选择对应的数据表脚本，这里以SQL为例

修改数据库连接信息

访问页面进行测试

文件存储路径

up6/upload/年/月/日/guid/filename

相关问题：
1.javax.servlet.http.HttpServlet错误
2.项目无法发布到tomcat
3.md5计算完毕后卡住
4.服务器找不到config.json文件

相关参考：

文件保存位置

源码工程文档：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAw1dWofra

源码报价单：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwoiul8gl

OEM版报价单：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwuzp4W0a

产品源代码：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwbdKCskc
授权生成器：https://drive.weixin.qq.com/s?k=ACoAYgezAAwTIcFph1

宇 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

想不想简单轻松地拥有一个私人订制GPT？

不如试试askwise，只需要上传word、pdf等各种文档，就能生成个性化知识库，然后AI在你的知识库中上下求索，进行回答。

浅试了一下，准确性还可以！

同时，它背后接入了GPT能力，知识库里没有的东西，它也能调用GPT-3.5的API，跟你叭叭叭唠上几句。

不过最最重要的是，目前上传以及批处理的文档数量无上限，还人人免费，国内外都可用。

Chat with各种格式的本地文档

Ok，一起来了解一下这款能根据自己知识库定制GPT的AI应用，具体要咋使用——

登录注册后，先点击左下角的“Upload local documents”。

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？

这次体验，分别上传了一些关于AIGC的研究报告，每份都在60页以上；以及量子位后台关于AIGC的多篇文章，每篇3000字左右。

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～

对比之前就火过一波的ChatPDF，askwise能处理的文档数量和格式都更多了，而且也没有ChatPDF云端只保存7天的期限。

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！

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：

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 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

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签

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<title>我的第一个H5文件</title>
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 <h1>我的第一个标题</h1>
 <p>我的第一个段落。</p>
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