从去年chat-gpt3.5发布后，就开始尝试使用了。那个时候大家都在担心gpt是否会替代人们的工作，于是我写了chatGPT能取代写SQL的工作吗？ 当时结论是：我不认为未来几年内chatGPT或者其他LLM会直接替换掉数据开发人员的工作，仅仅是写SQL也不行。 chatGPT不能直接替换掉数据开发人员的工作，但是它却是一个十分强大的工具，可以数倍的提升工作效率，也就意味着当前一个团队的工作可能在未来只需要一个人就能完成，留下的应该是chatGPT玩得飞起的那个人吧。 经过一年多的时间，chat-GPT升级到了4.0，各种大模型层出不穷。我也尝试了不少的产品，现在主要使用的是kimichat，https://kimi.moonshot.cn/ 其大概替代掉了我日常30%~50%的搜索引擎场景。
为什么是kimichat：
不用科学上网，直接网页访问或者手机app打开即用； 模型能力不错，这里并不是专业的测评结论，而是日常使用场景中，chatgpt能解决的kimi也差不多，kimichat解决不了的gpt也办不到； kimichat具备长文本处理能力及翻译能力，可以长篇翻译论文（kimi自己逐段翻译，翻译完后会自己停掉，需要通过对话让其继续），很好的文章总结能力； kimichat会进行检索，并把其参考文章的链接显示出来，方便需要的时候去阅读原文，并且其参考文章质量要高于搜索引擎结果。这里我不知道是我不会用搜索引擎，还是搜索引擎中添了太多料。 产品设计不错，能够区分不同的会话，在不同的会话上进行聊天，上下文直接切换； 跨平台数据同步，在使用网页和app时，历史查询内容自动同步；
为什么没有完全替代搜索引擎：
使用习惯，经常顺手直接搜索引擎解决； 慢，使用kimichat拿到结果的速度远远低于搜索引擎。所以如果特别简单的问题，我会直接使用搜索引擎完成，而一些有深度的内容则会使用kimichat； 资料不够新，kimichat虽然去检索，但是并不是新从互联网进行检索，而是从其资料库进行检索，而其知识库更新至2023年3月，所以很多信息不够新。判断依据是：会话中提及我的个人博客让其总结，并无访问记录；只有提供链接给他作为分析文档时其才会去访问；
我使用kimi的场景：
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