QnA3是Web3领域中AI+搜索的领先者

QnA3是Web3领域中AI+搜索的领先者和全能型选手。基于GPT微调模型等通用智能生成能力以及Google、微软Bing等搜索引擎构建，QnA3在Web3领域的表现备受瞩目。

专业数据与专有知识的壁垒

相比于ChatGPT等生成式AI，QnA3拥有专业数据和专有知识的壁垒，使其在信息时效性、可信度和准确性方面具备优势。QnA3的答案没有信息冗余，可以追溯信源并有效减少幻觉，使得用户可以更加信任其提供的信息。

优秀的产品力与工程化能力

QnA3依托对LLM的深入理解和丰富的经验，在Pre Train（预训练）、Post Train（训练后）、Scaling Up（可扩展性）和Inference（推理）等方面拥有卓越的产品力、工程化能力和快速迭代能力。这使得QnA3能够快速适应市场需求并不断优化用户体验。

核心技术原理与实现

QnA3实现了后发先至的突破，核心技术原理是将RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术发挥到极致，同时满足Web3知识专业性、高实时性和问答内容的强关联性。通过这一技术，QnA3能够为用户提供及时、准确且相关度高的答案。

学习Meta与引入RAG技术

在项目成立早期，QnA3就意识到了LLM的局限性，特别是在内容时效性和索引不足方面的问题。为了解决这些问题，QnA3采取了学习Meta的方式，通过引入RAG技术，将与问题相关的事实交给LLM加工和学习，从而结合了生成模型的先验知识和检索模型的实时性和内容丰富性。

总的来说，QnA3以其卓越的技术和领先的产品性能，为用户提供了高质量的搜索和问答服务，成为Web3领域中的领军者。