Pubblicato il: 19 aprile 2025 / Aggiornamento da: 19 aprile 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Alternativa open source Ki: insieme AI pubblica la fonte-open "Open Deep Research" per l'immagine dettagliata della ricerca sul Web: Xpert.Digital
Strutturato, fonte, potente: insieme AI porta ricerche profonde a un nuovo livello
Insieme AI introduce "Open Deep Research": un'alternativa open source a OpenAis Deep Research
Il 16 aprile 2025, insieme AI pubblicò "Open Deep Research" - un sistema di origine per la ricerca sul web strutturato, progettato come alternativa a OpenAis Deep Research. Lo strumento può rispondere a domande complesse attraverso la ricerca sul web multi -stage e creare report completi e basati sulla fonte. Contrariamente alle soluzioni proprietarie, insieme AI fornisce pubblicamente il codice completo, i record di dati e l'architettura di sistema per promuovere un ulteriore sviluppo basato sulla comunità.
Adatto a:
L'architettura di Open Deep Research
Apri Deep Research lavora con un flusso di lavoro a quattro stadi che imita il processo di ricerca umana. Il processo inizia con una fase di pianificazione in cui un modello AI crea un elenco di domande di ricerca pertinenti. Il contenuto appropriato dal Web viene quindi raccolto tramite l'API di ricerca tavily. Un modello di valutazione verifica quindi se ci sono lacune di conoscenza prima che un modello di scrittura crei finalmente il rapporto finale.
L'approccio speciale di Together AI sta nell'uso di diversi modelli specializzati per diversi compiti nel flusso di lavoro, un cosiddetto approccio "miscela-of agent" (MOA). I seguenti modelli AI vengono utilizzati per l'implementazione:
- Pianificatore: Qwen2.5-72b Instruisci Turbo da Alibaba per la pianificazione e le capacità di ragionamento
- Riepilogo: Llama 3.3-70b Inserire Turbo da Meta per riassumere il contenuto Web lungo
- Extractor JSON: Llama 3.1-70B IST TURBO da Meta per estrazione di informazioni strutturate
- Produttore di segnalazioni: DeepSeek-V3 per l'aggregazione di informazioni e creazione di rapporti di ricerca di alta qualità
Per poter affrontare testi più lunghi, il modello di riepilogo riassume il contenuto in modo compatto e ne valuta la pertinenza. Ciò impedisce alle finestre di contesto dei modelli vocali di traboccare.
Stack tecnico e integrazione
Come base tecnica, i modelli sono forniti tramite la propria piattaforma cloud AI insieme. La ricerca Web e la query dei contenuti avviene tramite tavily, per cui un vantaggio particolare è che sia la ricerca che la ricerca del contenuto del sito Web possono essere chiamate in una singola chiamata API.
Il tempo di elaborazione per una richiesta tipica è compresa tra 2 e 5 minuti, a seconda della complessità della richiesta e del numero di loop di valutazione e riflessione.
Edizioni multimodali e funzioni estese
La ricerca Open Deep non è limitata solo alle edizioni di testo, ma offre anche una serie di funzioni multimodali:
- Edizione HTML: i risultati sono presentati in un formato HTML strutturato, il testo e gli elementi visivi sono combinati
- Diagrammi: creazione automatica di diagrammi tramite la Biblioteca JavaScript Mermaid JS
- Immagini di copertina: generazione di immagini tematicamente adatte con l'aiuto dei modelli di flusso di Black Forest Labs
- Funzione podcast: creazione automatica di un podcast audio compatto che riassume i punti principali del rapporto utilizzando i modelli di lingua Sonic di Cartesia
Questi formati di output multimodale consentono una presentazione più completa e attraente delle informazioni studiate.
Valutazione delle prestazioni e parametri di riferimento
Insieme AI ha valutato le prestazioni di una ricerca profonda aperta utilizzando tre benchmark popolari:
- Frame: test per conclusioni logiche multiple
- Simpleqa: esame della conoscenza fattuale
- Hotpotqa: valutazione di domande multi-hop che richiedono diverse fasi di conclusione
In tutti e tre i parametri di riferimento, una ricerca aperta ha tagliato molto meglio dei modelli di base senza strumenti di ricerca. Inoltre, rispetto a sistemi aperti simili come Langchains Open Deep Research (LDR) e abbracci su volti Smolagen (SearchCodeagent), il sistema di solito ha raggiunto una maggiore qualità di risposta.
Un risultato particolarmente importante della valutazione è stata la consapevolezza che diverse fasi di ricerca consecutive migliorano significativamente la qualità di risposta. Se limitato a una singola ricerca di ricerca, l'accuratezza è diminuita notevolmente.
Restrizioni e sfide note
Nonostante i progressi, insieme AI indica varie restrizioni al suo sistema:
- Continuazione dell'errore: gli errori nei primi passaggi del flusso di lavoro possono continuare attraverso l'intera pipeline e portare a risultati finali errati
- Allucinazioni: le allucinazioni possono verificarsi quando si interpretano le fonti, in particolare con informazioni ambigue o contraddittorie
- Distorsioni strutturali: la distorsione nei dati di addestramento o gli indici di ricerca può influenzare i risultati
- Topularity: gli argomenti con esigenze da data in alto o bassa copertina sono una sfida speciale
- Problema di memorizzazione nella cache: la memorizzazione nella cache implementata può ridurre i costi, ma porta alla consegna di informazioni obsolete senza un tempo di scadenza adeguato
Queste restrizioni sono tipiche degli attuali strumenti di ricerca dell'IA e rappresentano importanti sfide per i futuri miglioramenti.
Adatto a:
Apri ricerche profonde rispetto ad altre offerte
Lo sviluppo di profonde funzioni di ricerca è attualmente una tendenza tra i fornitori di intelligenza artificiale. OpenAai ha originariamente introdotto il concetto, ma ora Google, Grok e perplessità offrono anche funzioni simili. Antropico ha recentemente presentato una funzione di ricerca basata su agenti per il suo modello Claude.
Abbraccio Face aveva già presentato un'alternativa aperta da una fonte poco dopo la pubblicazione di Openi, ma non l'ha sviluppata ulteriormente. Come motore di ricerca AI, la perplessità offre un'alternativa gratuita ai chatgpt di ricerche profonde, per cui gli utenti possono effettuare fino a cinque ricerche con una "ricerca profonda" ogni giorno.
Contrariamente ai sistemi a pagamento chiuso, come OpenAis Deep Research (la parte dell'abbonamento CHATGPT Pro è di circa $ 200 al mese), insieme AI offre un'alternativa completamente aperta e aperta.
Focus e espandibilità della comunità
Insieme AI ha deliberatamente progettato una ricerca aperta come una piattaforma aperta che può essere ampliata e migliorata dalla comunità. L'architettura è stata progettata in modo che possa essere facilmente ampliata: gli sviluppatori possono integrare i propri modelli, regolare le origini dati o aggiungere nuovi formati di output.
Il codice completo e la documentazione sono stati pubblicati su GitHub, insieme a un set di dati di valutazione e spiegazioni dettagliate nel blog dell'azienda. Insieme AI vede il suo sistema come base per ulteriori esperimenti e miglioramenti da parte della comunità open source.
Questa apertura è in contrasto con gli approcci chiusi di altre grandi società di intelligenza artificiale e riflette insieme un impegno più ampio dell'IA per l'IA open source, che è stata anche espressa in progetti precedenti, come la recente pubblicazione di un modello di codifica a apertura a livello di O3-Mini, ma con parametri significativamente meno rispetto alla concorrenza chiusa.
Significato per il panorama della ricerca AI
La pubblicazione di Open Deep Research da parte dell'IA insieme segna un importante passo nella democratizzazione degli strumenti di ricerca AI avanzati. Con la combinazione di potenti modelli di AI, ricerca sul web multi-livello strutturato e formati di output multimodale, il sistema offre una promettente alternativa alle soluzioni proprietarie.
L'approccio aperto consente agli sviluppatori e ai ricercatori di adattarsi, espandere e migliorare il sistema alle loro esigenze. Ciò potrebbe portare a applicazioni più innovative e diverse a lungo termine di quanto sarebbe possibile con i sistemi chiusi.
Sebbene ci siano ancora sfide, soprattutto per quanto riguarda allucinazioni, pregiudizi e topicità, insieme AIS Open Deep Research mostra che i potenti strumenti di ricerca di intelligenza artificiale non devono essere limitati alle piattaforme proprietarie. L'iniziativa non solo promuove l'accesso aperto alla tecnologia AI avanzata, ma contribuisce anche alla trasparenza e ai fattori importanti di tracciabilità per la fiducia nei risultati della ricerca supportati dall'intelligenza artificiale.
Adatto a:
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Konrad Wolfenstein
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