Tôi đã công khai knowledge graph về provenance (lịch sử sở hữu) của tác phẩm nghệ thuật dưới dạng máy chủ MCP. Đây là bản open beta miễn phí, không cần key, chỉ cần một URL là gắn được vào Claude/ChatGPT/Cursor: https://provenio.art/api/mcp (stdio là npx provenio-mcp)
Điều tôi nhận ra khi xây dựng — các LLM mới nhất vốn đã biết khá rõ về lịch sử mỹ thuật nổi tiếng. Vì vậy tôi kết luận rằng điểm khác biệt thực sự của một máy chủ theo miền không nằm ở tri thức, mà ở “hành vi khi không biết”.
Ví dụ, khi hỏi về Untitled (Boxer) của Basquiat, hệ thống trả về việc trong 35 năm từ khi tác phẩm được tạo ra năm 1982 đến phiên đấu giá Christie’s năm 2017, chưa từng có chủ sở hữu nào được xác nhận công khai, theo dạng như sau:
{ "gap": "Người mua ban đầu năm 1982 và chuỗi sở hữu 1982–2017 chưa được xác nhận bằng tư liệu gốc", "impact": "medium" }
Thay vì bịa ra một chủ sở hữu nghe có vẻ hợp lý, nó trả về khoảng trống như một dữ liệu. Trong các miền như thẩm định, hoàn trả, bảo hiểm — nơi một lời nói dối đầy tự tin nguy hiểm hơn im lặng — tôi xem đây là tính năng cốt lõi.
Cấu hình:
- Knowledge graph 282.731 node (CIDOC-CRM/PROV-O) — Getty Provenance Index, sổ sách phòng tranh Knoedler (1872–1971), hồ sơ cướp đoạt và hoàn trả trong triển lãm
- 27 công cụ: chuỗi sở hữu (bao gồm đánh dấu rủi ro thời kỳ Đức Quốc xã 1933–45), tóm tắt phân vị giá đấu giá, so sánh tác phẩm tương tự, mạng lưới ảnh hưởng
- Tỷ lệ hallucination <1% được kiểm chứng bằng eval harness có thể chạy lại trên live API (không phải tự báo cáo)
- Phát triển một mình, từ ontology → MCP → web bằng hệ thống AI agent
Ngoài ra còn có một tác phẩm được tạo từ dữ liệu này: provenio.art/genesis — một trực quan hóa trong đó 36 họa sĩ được đồng bộ hóa bằng mô hình Kuramoto trên ma trận kề của các quan hệ ảnh hưởng thực tế (tính toán thực ở từng frame).
Tôi muốn nghe phản hồi về thiết kế “AI im lặng nếu không có nguồn”, đặc biệt là ý kiến của những ai đã thử áp dụng nó vào các miền khác.
Chưa có bình luận nào.