AIとWeb3の結合は、新しいデータ革命を引き起こすことができるのか？
QnA3は、AI大モデルとWeb3知識グラフに基づくデータエンジンです。ユーザーはQnA3にWeb3に関連する質問をすることができ、AIは自らの膨大な知識ベースを検索し、最も正確な答えを提供します。著者：QnA3
Web3はデータの公平性と所有権を解決し、すべてのオンチェーンデータは公開され透明であり、信頼を必要とする第三者には属しません。AIはデータの統合と分析の新しいパラダイムを提供し、従来のユーザーのデータ検索や対話の方法を突破します。
この情報爆発の時代において、私たちのようなWeb3の従事者や参加者は、毎日膨大な新情報に直面しています：Azukiで何が起こったのか？Bitcoinの現物ETFがまた来るのか？FTXは倒産したのではなかったのか、どうしてまた現れたのか？このような情報の洪水の中で、私たちは時に力不足を感じ、細部を把握しつつも全体を見失わず、次々と現れるデータの中から価値のある情報を見つけようとすることは、まるで藁の山の中から金の針を探すようなものです。
膨大で雑多な情報量、難解な専門用語、分散して混乱したデータソースは、多くのWeb3を理解したい新しい友人たちを尻込みさせることがよくあります。Web3の初期の急速で野蛮な発展の仕方は、これらの問題をさらに際立たせています。ほとんどの「業界外の人々」は、業界、プロジェクト、イベントの全貌を迅速に把握することができず、いくつかのKOLの足跡を追いかけるしかありません。
そして今、AIの大規模言語モデルの登場により、私たちはそのデータ分析と処理能力を通じて、複雑な情報から本当に価値のある知識を抽出し、深い洞察を提供し、意思決定プロセスにおいてより自信を持つことができることに気づきました。この能力がWeb3の分野と結びつくと、業界内で革命が引き起こされるでしょう：
- スマートな意思決定支援：AIはさまざまなデータと市場の動向を深く解釈し、この瞬息万変のWeb3の世界で迅速に重要な情報を把握し、正確な意思決定を形成するのを助けます。
- 最適化されたユーザー体験：AIを通じて、私たちは過去の行動や好みに基づいて、パーソナライズされた情報やサービスを提供できます。これにより、膨大な情報の中から本当に関心のある情報を簡単に取得できるようになります。
- 業界効率の向上：AIの分析能力を活用することで、さまざまなWeb3データを効果的に統合し、潜在的な市場の規則やトレンドを掘り起こすことができます。これにより、市場をよりよく理解できるだけでなく、Web3業界全体の運営効率も向上します。
QnA3のビジョンは、大規模言語モデルのChain-of-Thought能力を活用し、Web3の世界における雑多なデータを大規模な知識グラフに構築し、AI大規模言語モデルを通じてWeb3のユーザーが迅速に情報を取得できるようにすることです。
2023年6月25日、QnA3はV2.0バージョンをローンチし、AI大規模言語モデルに基づくWeb3知識Q&A機能を提供しました。
QnA3とは？
QnA3は、AI大モデルとWeb3知識グラフに基づくデータエンジンです。ユーザーはQnA3でWeb3に関連する任意の質問をすることができ、AIは自らの膨大な知識ベースを検索し、最も正確な答えを提供します。ニュース、ソーシャルメディア、研究報告書、ホワイトペーパー、オンチェーンデータなど、さまざまなデータソースを統合しており、ユーザーは1つのプラットフォームで全方位の情報を取得できます。
なぜQnA3を開発するのか？
Web3は複雑で常に進化する分野であり、オンチェーンでもオフチェーンでも、毎日大量のデータが生成されていますが、これらのデータは膨大で明確な関連性がないため、ほとんどの一般ユーザーは市場のホットニュース、オンチェーンデータ、ソーシャルネットワーク上の議論、Web3のさまざまなデータプラットフォームなど、雑多なデータソースから自分の投資や研究に価値のあるインサイトをまとめることができません。
QnA3はこの問題を解決しようとしています。Web3分野のさまざまなデータソースを大規模な知識グラフに変換し、データ同士の関連性を生み出し、ユーザーが自然言語でAIエージェントと対話できるようにし、AIがユーザーに最も正確な答えを見つける手助けをします。
ユーザーはQnA3を通じて以下のことができます：
市場のホットなニュースやイベントを解釈し分析する。
Web3の知識を深く学ぶ。QnA3は最前線のWeb3知識を持つ熟練の教授となります。
プロジェクトを分析し、技術、製品、経済モデルから世論までの全方位の分析を行う。
異なるデータソースから自分に最適なコンテンツを使用する。
いくつかの一般的な使用シーン
異なるタイプのユーザーに対して、QnA3は異なるタイプの回答を提供できます。
専門投資家向け
たとえば、専門のアナリストがQnA3を使用して業界研究報告書を作成する際、複雑な知識の説明や解説には多くの労力が必要ですが、QnA3は数秒でアナリストが基礎資料を整理するのを助けることができます。
一般的なWeb3ユーザー向け
一般的なWeb3ユーザーは、投資機会を把握できるかどうかにもっと関心があります。QnA3はニュースやリアルタイムの市場動向を分析し、中立的で客観的な判断を提供します。
KOL向け
KOLはQnA3を使用して自分のTwitterコンテンツを構築できます。
QnA3はどのように機能するのか？
QnA3はAIの論理能力とチームの豊富なデータ能力を組み合わせ、多層データ処理を通じて多様なデータを知識グラフに統合します。同時に、AIエンジンはユーザーの質問を自動的に分析し、知識グラフからユーザーの質問に最も関連するデータを取得し、より正確に質問の答えを生成します。
QnA3の利点
市場には多くのデータやAI関連の製品がありますが、QnA3はさまざまな面で一定の革新を持っています：
ChatGPT / Claude / Bardなどの大規模AIアプリケーションと比較して、QnA3はリアルタイムデータと垂直分野の知識ベースにおいて非常に明確な優位性を持っています。前者は事前に訓練されたモデルであり、訓練後に発生した事象に対して何の反応もできませんが、QnA3は自らの知識ベースをリアルタイムで更新し、数分単位でデータを更新できるため、最もタイムリーな情報を提供できます。
他のWeb3 AI検索エンジンと比較して、QnA3の知識グラフには大量の構造化データが含まれており、これによりAIはより正確で説得力のある答えを提供できます。
コミュニティの共建度が高く、現在QnA3はMVQ（最も価値のある質問選定イベント）やRidiculous AI活動を開始しており、Web3コミュニティの一般ユーザーや専門ユーザーが共に知識コミュニティを構築し、より充実したWeb3知識ベースを作ることを目指しています。
まとめ
想像してみてください。未来のWeb3ユーザーは、ホットなイベントのためにさまざまなウェブサイトで断片的な情報を集める必要がなく、1つの対話ボックスを使用して自分が最も知りたい結論を理解できるようになります。専門のアナリストたちも、さまざまな研究報告書の中から資料を探す必要がなく、「研究報告書の裁縫師」となるのではなく、自らの専門知識のフレームワークを利用して質問をすることで、AIがその研究報告書の「肉付け」を手助けしてくれるのです。
QnA3は単なるWeb3知識ベースではなく、Web3の世界における雑多なデータを大きなネットワークに構築することを目指すインフラです。大規模言語モデルとビッグデータ技術を活用することで、QnA3はユーザーが1つの対話ボックス内でWeb3の各隅々にアクセスできるようにします。
将来的には、QnA3はコミュニティの共建を大いに推進し、すべての一般ユーザーがこの「大ネットワーク」の構築プロセスに参加し、そこから知識と価値を得られるようにします。
AIの助けを借りて、QnA3はWeb3の「神の目」を創造しています。
