前言
来参与昨天晚上的头脑风暴会，真是个正确的选择。我们不光听到了其他人的nice idea，打开了自己的思路，借此契机，我们队伍的项目设计方向转向了同样贴合实际应用场景但更加具备良好发展前景的知识检索与问答系统。本篇笔记，我将分为三个部分来对昨晚的精彩会议做一个回顾与个人总结，以下是昨晚所有参会成员的讨论内容部分截图：
会议内容回顾
第一个分享idea的是我们队伍，队中分享的有两人，负责陈述idea的队长和讲述技术实现的筱可同志。三个idea，一个是公文大模型，一个是大模型赋能零售行业，另一个是新生问答系统。这些idea的详细说明，可以看一下这个文档https://datawhaler.feishu.cn/wiki/EPSuwBxEIi6btekScZRc8RIqn3H，有每一个idea的模型能力、参考案例和讨论点。
第二个分享，是我较为看好的一个心理健康帮助的大模型，这个虽然已有一些成功的案例（EMO LLM）了，但我认为本质上都只是情感陪伴，和真正疏导情绪、治疗心理问题还是有一段距离。After Emo这个项目，可以结合专业的知识，并面向硕博这一类确实有着较大精神压力的群体（有明确客户导向），还可能可以和市面上已有的情感陪伴服务相互补，我认为是比较有前景的。但是，正是因为处于专业类方向，心理问题最好仍然由专业的心理医生来主导，纯粹的大模型，目前还不足以能够精准解决每个人的心理难题，贸然应用，甚至可能会加重客户的心理负担。
第三个是合成大模型，争议比较多，主要聚焦于fake data的产生问题。
第四个是博客阅读助手，主要是提供给助教一类的人群，用以方便快速地消化学员写的每一篇学习笔记，提高助教的工作效率。这个项目，我个人觉得，业务场景比较小。
未曾见识过的线上精彩讨论
在所有人的分享结束之后，助教便允许我们所有人展开讨论，发散思维。可以说场面真的很热闹，我们也是见识到其他大牛对项目周全的考虑和逻辑清晰、言语流畅且散发着自信的论述。真的是从这些优秀的同志、前辈身上收获良多。
基于数据库与组织内部网络的情景化问答系统（高校新生问答系统）
在得知公文助手这个项目，已经有国家级研究院出品的产品正式上线后，我们就意识到这个方向已经不再需要新的产品了，我们的市场前景也聊胜于无。大模型AI赋能零售行业的话，我们也没有选择。我们最终选择了第三个idea。
也许新生问答这个项目，乍一听需求场景不是特别多，然而事实却是：各大高校普遍存在信息组织混乱导致学生检索本校信息困难，尤其是初来乍到的新生，“明明在一所学校内却依然存在校内信息差”这类的情况越来越严重。在拓展讨论一下，也许我们面向的客户群体也可以不局限于新生，直接就可以是一所高校内的所有学生——做一个校内信息检索与智能推荐。
再继续延展，高校是一个机构，我们的大模型就是一个第三方智能体，可以方便地嵌入到每一个机构当中，做内部的模型训练-信息检索-文本生成-智能推荐。那也就意味着，我们之后还可以将其应用在诸多有着大量数据需要做整合和快速的搜索，和对内部用户问题的快速解答。
不光是对内，我们也可以对外服务，比如政府单位就可以做业务查询的信息公开网。
经过一番搜索，我们发现，像如上所述的这一类产品至今是比较少见的，也没有知名的头部项目。经过团队内部关于技术方面的可行性分析，我们有理由相信，这个项目的市场前景是比较良好的，初期项目开展起来难度也不大，有希望在暑假结束前完成。
