最近整了个 Web3 AI Chatbot ( https://app.web3chat.info/ )，想看看其它的类似应用做个对比。
目前的 chatbot 使用的技术大同小异，都是信息采集 -> 保存 -> 生成 embedding -> 将用户问题转为 embedding 后查询相似度 -> 将相似度高的信息作为 prompt 和用户问题一起抛给 LLM -> 生成答案返回给用户。
Use case 主要有：
- 获取行情数据。查询代币价格、波动，显示代币列表等。
- 了解单个代币或项目。针对单个代币或者项目的介绍，包括项目背景、方向、生态项目、代币经济学等。适合快速了解项目以及深入研究。
- 行业知识学习。学习 Web3、区块链相关概念。
- 新闻汇总。行业或单个领域的最新新闻汇总。
- 最新趋势。把握最新热点，通用需求。
目前的 Web3 Chatbot 用户大致有以上几个需求。问题在于 Chatbot 在这些方面相对其它应用有啥优势？
行情数据这块，直接上 CMC 之类的行情数据网站即可。
行业知识和新闻汇总这两项，在 LLM 训练数据老旧的情况下，通过新消息数据或许还有一些实用价值。但是随着大公司语言模型功能的优化，例如 ChatGPT plugins 或者 Google 的自带搜索功能的 bard，这两项功能或许已经没有优势了，甚至效果相对还差一些。
对于单个项目或者代币研究的需求，主要用户为投资研究员和空投猎人。有数据采集成本过高的问题，要做到有深入分析能力的 chatbot，可能得不偿失。
最新趋势需求，可以分为 2 类。一类是对时效性要求较高的趋势机会把握的需求，例如 shitcoin trader，对低市值山寨币进行短线投机的交易员。对这类用户而言，对话并不是一个好的形式，类似价格波动实时提醒的被动获取通知反而是更好的形式；第二类是中期趋势把握需求，主要是预测未来几周或者几个月的可能的主题。这类需求可能可以通过 chatbot 满足，但要做细成本较高。
目前来看，Web3 AI Chatbot 定位略微尴尬，前有行情数据平台、Web3 媒体应用作为替代，后有大公司对模型的优化。像 Web3 这样数据都是公开的领域，很难用 LLM 做出差异化特色了。
下面是当前的相关产品的一些汇总，作参考。
AlphaRushAI#
可以在 discord 上与聊天机器人进行互动。
门槛高，至少需要有 150M 的 RUSHAI（大于 1000 美元😓）代币才有资格互动。
因为门槛问题，我暂时没有亲自测试。不过从官方文档中可以看到她的若干功能，包括：
- 事件跟踪。例如可以提供未来一周的代币解锁时间表。
- 单个代币或者项目说明。
- 生态项目列举。例如列举 StarkNet 上的项目。
- 代币价格和波动。
- 绘制 K 线图。
根据文档展示的效果推测，应该是采集了指定的推特消息、一些项目方的文档、事件日历、代币价格数据。
Inflation Universe#
特点是除了回答问题之外，还会以表格形式列出近期相关消息，或者把答案汇总成表格。
但是表格内的消息没有链接，无法核实准确性；列出的消息有时会和问题无关；没有连续对话功能。
ChainGPT#
可进行知识问答、Solidity 合约的编写和审查。
界面较为粗糙；没有连续对话功能。
Web3Chat#
本人开发的 chatbot。
钱包登录后互动。优点是会列出消息来源，便于核实。并且消息与钱包绑定，登录后可查看历史记录；且消息保存在本地而不保存到服务端，隐私保护更好。
有两种模式，News Mode 可以获取最新消息，Project Mode 可以针对性地了解单个项目信息。
有初步的记忆功能，可连续对话，但效果一般；目前项目信息并未实时更新。
Web3 Analytics AI#
此 chatbot 的回复会以统一的格式进行注释和显示来源，查看信息来源会比较方便。
对于近期新闻的回复似乎有待优化；聊天内容不跟随钱包；视频中展示的表格、走势图、代码的回复功能似乎尚未完成；swap 功能尚未实现。