Diterbitkan pada: 19 April 2025 / Diperbarui pada: 19 April 2025 – Penulis: Konrad Wolfenstein
Alternatif AI Sumber Terbuka: Together AI merilis "Open Deep Research" sumber terbuka untuk riset web yang mendetail – Gambar: Xpert.Digital
Terstruktur, sumber terbuka, dan andal: Together AI membawa riset mendalam ke level yang baru
Together AI memperkenalkan “Open Deep Research”: Alternatif sumber terbuka untuk Deep Research milik OpenAI
Pada tanggal 16 April 2025, Together AI merilis “Open Deep Research”—sebuah sistem sumber terbuka untuk riset web terstruktur yang dirancang sebagai alternatif dari Deep Research milik OpenAI. Alat ini dapat menjawab pertanyaan kompleks melalui riset web multi-tahap dan menghasilkan laporan komprehensif berbasis sumber. Tidak seperti solusi berpemilik, Together AI menyediakan kode lengkap, kumpulan data, dan arsitektur sistem secara publik untuk mendorong pengembangan berbasis komunitas.
Cocok untuk:
Arsitektur Open Deep Research
Open Deep Research menggunakan alur kerja empat tahap yang meniru proses penelitian manusia. Proses dimulai dengan langkah perencanaan, di mana model AI menghasilkan daftar kueri pencarian yang relevan. Selanjutnya, konten yang sesuai dikumpulkan dari web menggunakan API pencarian Tavily. Model evaluasi kemudian memeriksa kesenjangan pengetahuan yang tersisa sebelum model penulisan akhirnya menghasilkan laporan akhir.
Pendekatan unik Together AI terletak pada penggunaan berbagai model khusus untuk tugas-tugas berbeda dalam alur kerja – yang disebut pendekatan "Mixture-of-Agents" (MoA). Model AI berikut digunakan untuk implementasi:
- Perencana: Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo dari Alibaba untuk keterampilan perencanaan dan penalaran
- Ringkasan: Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo oleh Meta untuk meringkas konten web yang panjang
- Ekstraktor JSON: Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo dari Meta untuk ekstraksi informasi terstruktur
- Pembuat laporan: DeepSeek-V3 untuk mengumpulkan informasi dan membuat laporan penelitian berkualitas tinggi
Untuk menangani teks yang lebih panjang, model peringkasan meringkas konten secara ringkas dan menilai relevansinya. Hal ini mencegah jendela konteks model bahasa menjadi terlalu penuh.
Susunan teknologi dan integrasi
Model-model tersebut disediakan melalui platform cloud milik Together AI. Pencarian web dan pengambilan konten ditangani oleh Tavily, dengan keunggulan khusus bahwa baik pencarian maupun pengambilan konten situs web dapat dilakukan dalam satu panggilan API.
Waktu pemrosesan untuk permintaan tipikal adalah antara 2 dan 5 menit, tergantung pada kompleksitas permintaan dan jumlah siklus evaluasi dan refleksi.
Keluaran multimodal dan fungsi yang diperluas
Open Deep Research tidak terbatas pada keluaran teks saja, tetapi menawarkan berbagai fungsi multimodal:
- Output HTML: Hasilnya disajikan dalam format HTML terstruktur yang menggabungkan teks dan elemen visual
- Grafik: Pembuatan grafik otomatis melalui pustaka JavaScript Mermaid JS
- Gambar sampul: Pembuatan gambar yang sesuai dengan tema menggunakan model Flux dari Black Forest Labs
- Fungsi podcast: Pembuatan podcast audio ringkas secara otomatis yang merangkum poin-poin utama laporan, menggunakan model ucapan Sonic dari Cartesia
Format keluaran multimodal ini memungkinkan penyajian informasi hasil penelitian yang lebih komprehensif dan menarik.
Evaluasi kinerja dan tolok ukur
Together AI mengevaluasi kinerja Open Deep Research menggunakan tiga tolok ukur populer:
- FRAMES: Tes untuk penalaran logis multi-tahap
- SimpleQA: Pengujian pengetahuan faktual
- HotPotQA: Penilaian pertanyaan multi-hop yang membutuhkan beberapa langkah penalaran
Dalam ketiga benchmark tersebut, Open Deep Research menunjukkan performa yang jauh lebih baik dibandingkan model dasar tanpa alat pencarian. Dibandingkan dengan sistem open source serupa seperti Open Deep Research (LDR) dari LangChain dan Hugging Faces SmolAgents (SearchCodeAgent), sistem ini secara umum juga mencapai kualitas respons yang lebih tinggi.
Salah satu temuan penting dari evaluasi ini adalah bahwa beberapa langkah pencarian berurutan secara signifikan meningkatkan kualitas jawaban. Ketika hanya dilakukan satu kali pencarian, akurasi menurun secara nyata.
Keterbatasan dan tantangan yang diketahui
Terlepas dari kemajuan yang telah dicapai, Together AI menunjukkan beberapa keterbatasan sistemnya:
- Penyebaran kesalahan: Kesalahan pada langkah-langkah awal alur kerja dapat menyebar ke seluruh proses dan menyebabkan hasil akhir yang salah
- Halusinasi: Halusinasi dapat terjadi saat menafsirkan sumber, terutama dengan informasi yang ambigu atau kontradiktif
- Bias struktural: Bias dalam data pelatihan atau indeks pencarian dapat memengaruhi hasilnya
- Ketepatan waktu: Topik yang membutuhkan relevansi tinggi atau yang memiliki cakupan web rendah menghadirkan tantangan tersendiri
- Masalah caching: Meskipun caching yang diterapkan dapat mengurangi biaya, tanpa waktu kedaluwarsa yang memadai, hal itu menyebabkan penyampaian informasi yang sudah usang
Keterbatasan ini merupakan hal yang umum terjadi pada perangkat penelitian AI saat ini dan представляют tantangan penting untuk peningkatan di masa mendatang.
Cocok untuk:
Open Deep Research dibandingkan dengan penawaran lainnya
Pengembangan kemampuan riset mendalam saat ini menjadi tren di kalangan penyedia AI. OpenAI awalnya memperkenalkan konsep ini, tetapi Google, Grok, dan Perplexity sekarang juga menawarkan fitur serupa. Anthropic baru-baru ini juga memperkenalkan fungsi riset berbasis agen untuk model Claude-nya.
Hugging Face sebelumnya telah menghadirkan alternatif sumber terbuka tak lama setelah perilisan OpenAI, tetapi tidak mengembangkannya lebih lanjut. Perplexity, mesin pencari AI, menawarkan alternatif gratis untuk Deep Research milik ChatGPT, memungkinkan pengguna untuk melakukan hingga lima pencarian "riset mendalam" per hari.
Berbeda dengan sistem tertutup dan berbayar seperti Deep Research milik OpenAI (yang merupakan bagian dari langganan ChatGPT Pro seharga sekitar $200 per bulan), Together AI menawarkan alternatif yang sepenuhnya terbuka dan sumber terbuka.
Fokus komunitas dan skalabilitas
Together AI sengaja merancang Open Deep Research sebagai platform terbuka yang dapat diperluas dan ditingkatkan oleh komunitas. Arsitekturnya dirancang agar mudah diperluas – pengembang dapat mengintegrasikan model mereka sendiri, menyesuaikan sumber data, atau menambahkan format keluaran baru.
Kode dan dokumentasi lengkap telah dipublikasikan di GitHub, bersama dengan dataset evaluasi dan penjelasan rinci di blog perusahaan. Together AI memandang sistemnya sebagai fondasi untuk eksperimen dan peningkatan lebih lanjut oleh komunitas sumber terbuka.
Keterbukaan ini kontras dengan pendekatan tertutup dari perusahaan AI besar lainnya dan mencerminkan komitmen Together AI yang lebih luas terhadap AI sumber terbuka, yang juga telah diungkapkan dalam proyek-proyek sebelumnya, seperti perilisan model pengkodean sumber terbuka baru-baru ini di tingkat o3-mini, tetapi dengan parameter yang jauh lebih sedikit daripada pesaingnya yang tertutup.
Signifikansi bagi lanskap penelitian AI
Peluncuran Open Deep Research oleh Together AI menandai langkah penting dalam demokratisasi alat penelitian AI tingkat lanjut. Dengan menggabungkan model AI yang canggih, penelitian web multi-tahap yang terstruktur, dan format keluaran multimodal, sistem ini menawarkan alternatif yang menjanjikan bagi solusi berpemilik.
Pendekatan terbuka memungkinkan pengembang dan peneliti untuk mengadaptasi, memperluas, dan meningkatkan sistem sesuai kebutuhan mereka. Dalam jangka panjang, hal ini dapat menghasilkan aplikasi yang lebih inovatif dan beragam daripada yang mungkin terjadi dengan sistem tertutup.
Meskipun masih ada tantangan, khususnya terkait halusinasi, bias, dan ketepatan waktu, Open Deep Research dari Together AI menunjukkan bahwa alat penelitian AI yang ampuh tidak perlu terbatas pada platform berpemilik. Inisiatif ini tidak hanya mempromosikan akses terbuka ke teknologi AI canggih, tetapi juga berkontribusi pada transparansi dan reproduksibilitas—faktor penting untuk membangun kepercayaan pada penelitian berbasis AI.
Cocok untuk:
Transformasi AI Anda, Integrasi AI dan Pakar Industri Platform AI
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
