हमने कलाकृतियों के provenance (मालिकाना इतिहास) knowledge graph को MCP server के रूप में सार्वजनिक किया है। यह मुफ्त open beta है, और बिना key के सिर्फ एक URL से Claude/ChatGPT/Cursor से जुड़ जाता है: https://provenio.art/api/mcp (stdio के लिए npx provenio-mcp)
बनाते समय जो पता चला — नए LLM मशहूर art history पहले से ही अच्छी तरह जानते हैं। इसलिए हमने निष्कर्ष निकाला कि domain server की असली अलग पहचान knowledge नहीं, बल्कि "न पता होने पर व्यवहार" है।
उदाहरण के लिए, अगर आप Basquiat की Untitled (Boxer) के बारे में पूछें, तो यह इस तथ्य को ऐसे लौटाता है कि 1982 में बनने के बाद 2017 की Christie’s auction तक 35 वर्षों तक उसके मालिक की सार्वजनिक रूप से कभी पुष्टि नहीं हुई:
{ "gap": "1982 का मूल खरीदार और 1982–2017 ownership chain primary sources से सत्यापित नहीं", "impact": "medium" }
विश्वसनीय-से लगने वाले मालिक गढ़ने के बजाय, यह खाली जगह को data के रूप में लौटा देता है। appraisal, restitution और insurance जैसे domains में, जहां आत्मविश्वास से बोला गया झूठ चुप्पी से ज्यादा खतरनाक होता है, हमें लगा कि यही core feature है।
संरचना:
- 282,731 nodes वाला knowledge graph (CIDOC-CRM/PROV-O) — Getty Provenance Index, Knoedler gallery ledgers (1872–1971), exhibition looting और restitution records
- 27 tools: ownership chain (Nazi era 1933–45 risk flagging सहित), auction price percentile summary, similar works comparison, influence network
- hallucination rate <1% को live API पर फिर से चलाए जा सकने वाले eval harness से verify किया गया (self-report नहीं)
- solo development, AI agent system के साथ ontology→MCP→web तक
बोनस के तौर पर इस data से बनी एक artwork भी है: provenio.art/genesis — यह 36 painters का visualization है, जो असली influence relationship adjacency matrix पर Kuramoto model से synchronize होते हैं (हर frame में real calculation)।
"source न हो तो चुप रहने वाली AI" design पर feedback चाहिए, खासकर उन लोगों की राय जिन्होंने इसे दूसरे domains में आजमाया है।
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