Gepubliseer op: 19 April 2025 / Opgedateer op: 19 April 2025 – Outeur: Konrad Wolfenstein
KI Oopbron-alternatief: Saam stel KI die oopbron "Open Deep Research" vry vir gedetailleerde webnavorsing – Beeld: Xpert.Digital
Gestruktureerd, oopbron, kragtig: Saam neem KI diepgaande navorsing na 'n nuwe vlak
Together AI stel "Open Deep Research" bekend: 'n Oopbron-alternatief vir OpenAI se Deep Research
Op 16 April 2025 het Together AI "Open Deep Research" vrygestel - 'n oopbronstelsel vir gestruktureerde webnavorsing wat ontwerp is as 'n alternatief vir OpenAI se Deep Research. Die instrument kan komplekse vrae beantwoord deur middel van meerfasige webnavorsing en omvattende, brongebaseerde verslae genereer. Anders as eie oplossings, maak Together AI die volledige kode, datastelle en stelselargitektuur publiek beskikbaar om gemeenskapsgebaseerde ontwikkeling aan te moedig.
Geskik vir:
Die argitektuur van Open Deep Research
Open Deep Research gebruik 'n vierfase-werkvloei wat die menslike navorsingsproses naboots. Die proses begin met 'n beplanningstap, waarin 'n KI-model 'n lys van relevante soeknavrae genereer. Vervolgens word ooreenstemmende inhoud van die web versamel met behulp van die Tavily-soek-API. 'n Evalueringsmodel kyk dan na enige oorblywende kennisgapings voordat 'n skryfmodel uiteindelik die finale verslag genereer.
Saam lê KI se unieke benadering in die gebruik van verskeie gespesialiseerde modelle vir verskillende take binne die werkvloei – 'n sogenaamde "Mengsel-van-Agente" (MoA) benadering. Die volgende KI-modelle word vir implementering gebruik:
- Beplanner: Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo van Alibaba vir beplanning en redenasievaardighede
- Opsomming: Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo deur Meta vir die opsomming van lang webinhoud
- JSON-onttrekker: Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo van Meta vir gestruktureerde inligtingonttrekking
- Verslagskepper: DeepSeek-V3 vir die samevoeging van inligting en die skep van hoëgehalte-navorsingsverslae
Om langer tekste te hanteer, som die opsommingsmodel die inhoud kompak op en beoordeel die relevansie daarvan. Dit verhoed dat die konteksvensters van die taalmodelle oorloop.
Tegniese stapel en integrasie
Die modelle word verskaf via Together AI se eie wolkplatform. Websoektog en inhoudherwinning word deur Tavily hanteer, met die besondere voordeel dat beide die soektog en die herwinning van webwerf-inhoud in 'n enkele API-oproep uitgevoer kan word.
Die verwerkingstyd vir 'n tipiese versoek is tussen 2 en 5 minute, afhangende van die kompleksiteit van die versoek en die aantal evaluerings- en refleksielusse.
Multimodale uitsette en uitgebreide funksies
Open Deep Research is nie beperk tot teksuitvoer nie, maar bied 'n reeks multimodale funksies:
- HTML-uitvoer: Die resultate word aangebied in 'n gestruktureerde HTML-formaat wat teks en visuele elemente kombineer.
- Grafieke: Outomatiese skep van grafieke via die Mermaid JS JavaScript-biblioteek
- Omslagbeelde: Generering van tematies gepaste beelde met behulp van die Flux-modelle van Black Forest Labs.
- Poduitsendingfunksie: Outomatiese skep van 'n kompakte oudio-poduitsending wat die hoofpunte van die verslag opsom, met behulp van Cartesia se Sonic-spraakmodelle.
Hierdie multimodale uitvoerformate maak 'n meer omvattende en aantreklike aanbieding van die nagevorsde inligting moontlik.
Prestasie-evaluering en maatstawwe
Saam het KI Open Deep Research se prestasie geëvalueer deur drie gewilde maatstawwe te gebruik:
- RAMME: Toets vir meerstadium logiese redenasie
- SimpleQA: Toetsing van feitelike kennis
- HotPotQA: Assessering van multi-hop vrae wat verskeie stappe van redenasie vereis
In al drie maatstawwe het Open Deep Research aansienlik beter gevaar as basiese modelle sonder soekinstrumente. In vergelyking met soortgelyke oop stelsels soos LangChain se Open Deep Research (LDR) en Hugging Faces SmolAgents (SearchCodeAgent), het die stelsel ook oor die algemeen hoër responskwaliteit behaal.
'n Besonder belangrike bevinding van die evaluering was dat veelvuldige opeenvolgende soekstappe die kwaliteit van die antwoorde aansienlik verbeter. Wanneer dit tot 'n enkele soektog beperk is, het die akkuraatheid merkbaar afgeneem.
Bekende beperkings en uitdagings
Ten spyte van die vordering, wys Together AI op verskeie beperkings van sy stelsel:
- Foutverspreiding: Foute in vroeë stappe van die werkvloei kan deur die hele pyplyn versprei en tot foutiewe finale resultate lei.
- Hallusinasies: Hallusinasies kan voorkom wanneer bronne geïnterpreteer word, veral met dubbelsinnige of teenstrydige inligting.
- Strukturele vooroordele: Vooroordeel in opleidingsdata of soekindekse kan die resultate beïnvloed.
- Tydigheid: Onderwerpe wat hoë aktualiteit vereis of met lae webdekking bied 'n besondere uitdaging.
- Kasprobleem: Terwyl geïmplementeerde kasgeheue koste kan verminder, lei dit sonder voldoende vervaldatum tot die lewering van verouderde inligting.
Hierdie beperkings is tipies vir huidige KI-navorsingsinstrumente en verteenwoordig belangrike uitdagings vir toekomstige verbeterings.
Geskik vir:
Open Deep Research in vergelyking met ander aanbiedinge
Die ontwikkeling van diep navorsingsvermoëns is tans 'n tendens onder KI-verskaffers. OpenAI het die konsep oorspronklik bekendgestel, maar Google, Grok en Perplexity bied nou ook soortgelyke funksies. Anthropic het onlangs ook 'n agent-gebaseerde navorsingsfunksie vir sy Claude-model bekendgestel.
Hugging Face het reeds kort na OpenAI se vrystelling 'n oopbron-alternatief aangebied, maar dit nie verder ontwikkel nie. Perplexity, 'n KI-soekenjin, bied 'n gratis alternatief vir ChatGPT se Deep Research, wat gebruikers toelaat om tot vyf "diep navorsing"-soektogte per dag uit te voer.
Anders as geslote, betaalde stelsels soos OpenAI se Deep Research (wat deel is van die ChatGPT Pro-intekening vir ongeveer $200 per maand), bied Together AI 'n volledig oop en oopbron-alternatief.
Gemeenskapsfokus en skaalbaarheid
Saam het KI Open Deep Research doelbewus ontwerp as 'n oop platform wat deur die gemeenskap uitgebrei en verbeter kan word. Die argitektuur is ontwerp om maklik uitbreidbaar te wees – ontwikkelaars kan hul eie modelle integreer, databronne aanpas of nuwe uitvoerformate byvoeg.
Die volledige kode en dokumentasie is op GitHub gepubliseer, saam met 'n evalueringsdatastel en gedetailleerde verduidelikings op die maatskappy se blog. Saam sien KI sy stelsel as 'n fondament vir verdere eksperimentering en verbeterings deur die oopbrongemeenskap.
Hierdie openheid kontrasteer met die geslote benaderings van ander groot KI-maatskappye en weerspieël Together AI se breër verbintenis tot oopbron-KI, wat ook in vorige projekte uitgedruk is, soos die onlangse vrystelling van 'n oopbron-koderingsmodel op die vlak van o3-mini, maar met aansienlik minder parameters as sy geslote mededingers.
Betekenis vir die KI-navorsingslandskap
Die vrystelling van Open Deep Research deur Together AI is 'n belangrike stap in die demokratisering van gevorderde KI-navorsingsinstrumente. Deur kragtige KI-modelle, gestruktureerde meerstadium-webnavorsing en multimodale uitvoerformate te kombineer, bied die stelsel 'n belowende alternatief vir eie oplossings.
Die oop benadering laat ontwikkelaars en navorsers toe om die stelsel aan te pas, uit te brei en te verbeter volgens hul behoeftes. Op die lange duur kan dit lei tot meer innoverende en diverse toepassings as wat met geslote stelsels moontlik sou wees.
Alhoewel uitdagings steeds bestaan, veral rakende hallusinasies, vooroordeel en tydigheid, demonstreer Together AI se Open Deep Research dat kragtige KI-navorsingsinstrumente nie beperk hoef te wees tot eie platforms nie. Die inisiatief bevorder nie net oop toegang tot gevorderde KI-tegnologie nie, maar dra ook by tot deursigtigheid en herhaalbaarheid – belangrike faktore vir die bou van vertroue in KI-aangedrewe navorsing.
Geskik vir:
U AI -transformasie, AI -integrasie en AI -platformbedryfskenner
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
