Публикувано на: 19 април 2025 г. / Актуализирано на: 19 април 2025 г. – Автор: Konrad Wolfenstein
Алтернатива на AI с отворен код: Заедно AI пуска „Open Deep Research“ с отворен код за подробни уеб проучвания – Изображение: Xpert.Digital
Структуриран, с отворен код, мощен: Заедно с изкуствения интелект (AI) задълбочените изследвания се издигат на ново ниво
Заедно с AI представя „Open Deep Research“: Алтернатива с отворен код на Deep Research на OpenAI
На 16 април 2025 г. Together AI пусна „Open Deep Research“ – система с отворен код за структурирано уеб проучване, проектирана като алтернатива на Deep Research на OpenAI. Инструментът може да отговаря на сложни въпроси чрез многоетапно уеб проучване и да генерира изчерпателни отчети, базирани на източници. За разлика от собствените решения, Together AI прави пълния код, наборите от данни и системната архитектура публично достъпни, за да насърчи разработването, базирано в общността.
Свързано с това:
Архитектурата на Open Deep Research
Open Deep Research използва четириетапен работен процес, който имитира процеса на човешкото изследване. Процесът започва с стъпка на планиране, при която модел с изкуствен интелект генерира списък с подходящи заявки за търсене. След това съответното съдържание се събира от мрежата, използвайки Tavily search API. След това модел за оценка проверява за оставащи пропуски в знанията, преди моделът за писане окончателно да генерира окончателния доклад.
Уникалният подход на Together AI се състои в използването на различни специализирани модели за различни задачи в рамките на работния процес – т.нар. подход „Смес от агенти“ (MoA). За имплементацията се използват следните AI модели:
- Планер: Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo от Alibaba за умения за планиране и разсъждение
- Резюме: Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo от Meta за обобщаване на дълго уеб съдържание
- JSON Extractor: Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo от Meta за извличане на структурирана информация
- Създател на отчети: DeepSeek-V3 за обобщаване на информация и създаване на висококачествени изследователски отчети
За да се обработват по-дълги текстове, моделът за обобщаване обобщава съдържанието компактно и оценява неговата релевантност. Това предотвратява препълването на контекстните прозорци на езиковите модели.
Технически стек и интеграция
Моделите се предоставят чрез собствената облачна платформа на Together AI. Търсенето в мрежата и извличането на съдържание се обработват от Tavily, с особеното предимство, че както търсенето, така и извличането на съдържанието на уебсайта могат да се извършват с едно API извикване.
Времето за обработка на типична заявка е между 2 и 5 минути, в зависимост от сложността на заявката и броя на циклите на оценка и рефлексия.
Мултимодални изходи и разширени функции
Open Deep Research не се ограничава само до текстов изход, но предлага и набор от мултимодални функции:
- HTML изход: Резултатите се представят в структуриран HTML формат, който комбинира текстови и визуални елементи
- Диаграми: Автоматично създаване на диаграми чрез библиотеката Mermaid JS JavaScript
- Изображения на корицата: Генериране на тематично подходящи изображения с помощта на моделите Flux от Black Forest Labs
- Функция за подкаст: Автоматично създаване на компактен аудио подкаст, обобщаващ основните точки на доклада, използвайки речевите модели Sonic на Cartesia
Тези мултимодални изходни формати позволяват по-цялостно и привлекателно представяне на изследваната информация.
Оценка на производителността и критерии
Заедно с изкуствения интелект (AI) се оцени представянето на Open Deep Research, използвайки три популярни бенчмарка:
- FRAMES: Тест за многоетапно логическо разсъждение
- SimpleQA: Тестване на фактически знания
- HotPotQA: Оценка на въпроси с множество стъпки, изискващи разсъждение
И в трите бенчмарка, Open Deep Research се представи значително по-добре от базовите модели без инструменти за търсене. В сравнение с подобни отворени системи като Open Deep Research (LDR) на LangChain и Hugging Faces SmolAgents (SearchCodeAgent), системата също така като цяло постигна по-високо качество на отговор.
Особено важно откритие от оценката беше, че множеството последователни стъпки на търсене значително подобряват качеството на отговорите. Когато е ограничено до едно търсене, точността намалява значително.
Известни ограничения и предизвикателства
Въпреки напредъка, Together AI посочва няколко ограничения на своята система:
- Разпространение на грешки: Грешките в ранните етапи на работния процес могат да се разпространят през целия процес и да доведат до неправилни крайни резултати
- Халюцинации: Халюцинации могат да възникнат при тълкуване на източници, особено с двусмислена или противоречива информация
- Структурни отклонения: Отклоненията в данните за обучение или индексите за търсене могат да повлияят на резултатите
- Актуалност: Темите, изискващи висока актуалност или с ниско отразяване в мрежата, представляват особено предизвикателство
- Проблем с кеширането: Въпреки че внедреното кеширане може да намали разходите, без адекватно време за изтичане то води до предоставяне на остаряла информация
Тези ограничения са типични за настоящите инструменти за изследване на изкуствения интелект и представляват важни предизвикателства за бъдещи подобрения.
Свързано с това:
Open Deep Research в сравнение с други предложения
Разработването на възможности за задълбочени изследвания в момента е тенденция сред доставчиците на изкуствен интелект. OpenAI първоначално въведе концепцията, но Google, Grok и Perplexity вече също предлагат подобни функции. Anthropic наскоро представи и агентно-базирана изследователска функция за своя модел Claude.
Hugging Face вече беше представила алтернатива с отворен код малко след пускането на OpenAI, но не я доразви. Perplexity, търсачка с изкуствен интелект, предлага безплатна алтернатива на Deep Research на ChatGPT, позволявайки на потребителите да извършват до пет търсения за „дълбоко проучване“ на ден.
За разлика от затворените, платени системи като Deep Research на OpenAI (която е част от абонамента за ChatGPT Pro за около $200 на месец), Together AI предлага напълно отворена и с отворен код алтернатива.
Фокус върху общността и мащабируемост
Together AI умишлено проектира Open Deep Research като отворена платформа, която може да бъде разширявана и подобрявана от общността. Архитектурата е проектирана да бъде лесно разширяема – разработчиците могат да интегрират свои собствени модели, да адаптират източници на данни или да добавят нови изходни формати.
Пълният код и документация са публикувани в GitHub, заедно с набор от данни за оценка и подробни обяснения в блога на компанията. Together AI вижда своята система като основа за по-нататъшни експерименти и подобрения от общността с отворен код.
Тази откритост контрастира със затворените подходи на други големи компании за изкуствен интелект и отразява по-широкия ангажимент на Together AI към изкуствения интелект с отворен код, който беше изразен и в предишни проекти, като например неотдавнашното пускане на модел за кодиране с отворен код на ниво o3-mini, но със значително по-малко параметри от затворените му конкуренти.
Значение за изследователския пейзаж в областта на изкуствения интелект
Пускането на пазара на Open Deep Research от Together AI бележи важна стъпка в демократизацията на усъвършенстваните инструменти за изследване с изкуствен интелект. Чрез комбиниране на мощни модели на изкуствен интелект, структурирано многоетапно уеб проучване и мултимодални изходни формати, системата предлага обещаваща алтернатива на собствените решения.
Отвореният подход позволява на разработчиците и изследователите да адаптират, разширяват и подобряват системата според своите нужди. В дългосрочен план това би могло да доведе до по-иновативни и разнообразни приложения, отколкото би било възможно със затворени системи.
Въпреки че остават предизвикателства, особено по отношение на халюцинациите, пристрастията и навременността, Open Deep Research на Together AI показва, че мощните инструменти за изследване на изкуствения интелект не е необходимо да се ограничават до собствени платформи. Инициативата не само насърчава отворения достъп до напреднали технологии за изкуствен интелект, но и допринася за прозрачността и възпроизводимостта – ключови фактори за изграждане на доверие в изследванията, задвижвани от изкуствен интелект.
Свързано с това:
Вашият експерт в индустрията за трансформация, интеграция и платформи с изкуствен интелект
☑️ Нашият бизнес език е английски или немски
☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!
Konrad Wolfenstein
Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.
Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук или просто ми се обадите на +49 89 89 674 804 ( Мюнхен) . Моят имейл адрес е: [email protected]
Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.
