园地是一个极佳的平台，也是我心目中最专业的古泉论坛。每次徜徉其中，我总在思考，是否能利用前沿技术，深入挖掘和释放园地中的知识宝藏。
曾经在某知识社区工作时，领导分享过一段经历：当时这家被称为“知识宝库”的公司面临的挑战，是如何高效挖掘并展示这些宝藏知识给用户。为此，他们与某狗的搜索团队合作，搭建了定制的搜索引擎。这不仅提升了知识服务的精准度，也显著提高了用户的活跃度。
如今，园地作为古钱币领域最权威的论坛，我设想是否可以结合最新的AIGC技术，打造一个独特的古钱币知识库？基于这一想法，我提出一些思路供大家参考。
2023年无疑是AIGC的“iPhone时刻”。自GPT-3.5问世以来，大模型的应用迅速普及。尽管彼时因海外访问限制和高昂的使用成本，工程化大模型的使用存在一定门槛，但今年以来，国内大模型崛起，其语义理解和生成能力已不逊色于GPT-4和GPT-4omini，而且成本更低、接口调用稳定、支持大量token处理。
试想一下，如果能将园地中的优质内容整合到本地知识库中，再结合大模型的强大语义理解和信息汇总功能，就可能打造出一个高质量的古钱币知识问答产品。这不仅有助于降低运营成本，还能吸引更多新用户，帮助他们解决实际问题，实现双赢。目前，基于RAG（检索增强生成）技术的解决方案已经相当成熟且成本可控。RAG通过整合本地知识库或搜索结果生成精炼的答案，能够为玩家提供精准且及时的信息。
在选择国内大模型时，我个人推荐Deepseek或Kimichat，它们性价比高且token调用充足。关于embedding功能，可以考虑开源的BERT模型，使用普通显卡即可轻松部署，大大降低了成本。在向量数据库方面，选择也相当丰富。如果我们能借助AIGC的力量打造一个强大的古钱币知识库，或许园地的知识将更加璀璨夺目！
下面是我用chatgpt、kimichat、密塔AI搜索崇宁通宝的版别结果，可以看出，基本都是依赖搜索结果进行总结，但是搜索的结果内容良莠不齐，导致结果很不准确。
