Publicat pe: 19 aprilie 2025 / Actualizat pe: 19 aprilie 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
Alternativă open-source la inteligența artificială: Together AI lansează „Open Deep Research” open-source pentru cercetare web detaliată – Imagine: Xpert.Digital
Structurat, open-source, puternic: Împreună, inteligența artificială duce cercetarea aprofundată la un nou nivel
Together AI introduce „Open Deep Research”: o alternativă open-source la Deep Research-ul OpenAI
Pe 16 aprilie 2025, Together AI a lansat „Open Deep Research” - un sistem open-source pentru cercetare web structurată, conceput ca o alternativă la Deep Research-ul OpenAI. Instrumentul poate răspunde la întrebări complexe prin cercetare web în mai multe etape și poate genera rapoarte complete, bazate pe surse. Spre deosebire de soluțiile proprietare, Together AI pune la dispoziția publicului codul complet, seturile de date și arhitectura sistemului pentru a încuraja dezvoltarea bazată pe comunitate.
Legat de asta:
Arhitectura Cercetării Deschise și Profunde
Open Deep Research utilizează un flux de lucru în patru etape care imită procesul de cercetare umană. Procesul începe cu o etapă de planificare, în care un model de inteligență artificială generează o listă de interogări de căutare relevante. Apoi, conținutul corespunzător este colectat de pe web folosind API-ul de căutare Tavily. Un model de evaluare verifică apoi orice lacune de cunoștințe rămase înainte ca un model de scriere să genereze în final raportul final.
Abordarea unică a inteligenței artificiale (IA) constă în utilizarea diverselor modele specializate pentru diferite sarcini din cadrul fluxului de lucru – așa-numita abordare „Mixture-of-Agents” (MoA). Următoarele modele de IA sunt utilizate pentru implementare:
- Planificator: Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo de la Alibaba pentru abilități de planificare și raționament
- Rezumat: Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo de Meta pentru sumarizarea conținutului web lung
- Extractor JSON: Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo de la Meta pentru extragerea informațiilor structurate
- Creator de rapoarte: DeepSeek-V3 pentru agregarea informațiilor și crearea de rapoarte de cercetare de înaltă calitate
Pentru a gestiona texte mai lungi, modelul de sumarizare rezumă compact conținutul și evaluează relevanța acestuia. Acest lucru previne supraîncărcarea ferestrelor de context ale modelelor lingvistice.
Stiva tehnică și integrare
Modelele sunt furnizate prin intermediul platformei cloud proprietare a Together AI. Căutarea web și regăsirea conținutului sunt gestionate de Tavily, cu avantajul particular că atât căutarea, cât și regăsirea conținutului site-ului web pot fi efectuate într-un singur apel API.
Timpul de procesare pentru o cerere tipică este între 2 și 5 minute, în funcție de complexitatea cererii și de numărul de bucle de evaluare și reflecție.
Ieșiri multimodale și funcții extinse
Open Deep Research nu se limitează la ieșirea de text, ci oferă o gamă de funcții multimodale:
- Rezultat HTML: Rezultatele sunt prezentate într-un format HTML structurat care combină elemente textuale și vizuale
- Diagrame: Crearea automată a diagramelor prin intermediul bibliotecii JavaScript Mermaid JS
- Imagini de copertă: Generarea de imagini adecvate din punct de vedere tematic folosind modelele Flux de la Black Forest Labs
- Funcție podcast: Crearea automată a unui podcast audio compact care rezumă punctele principale ale raportului, utilizând modelele de vorbire Sonic de la Cartesia
Aceste formate de ieșire multimodale permit o prezentare mai cuprinzătoare și mai atractivă a informațiilor cercetate.
Evaluarea performanței și repere
Together AI a evaluat performanța Open Deep Research folosind trei parametri de referință populari:
- FRAMES: Test pentru raționament logic în mai multe etape
- SimpleQA: Testarea cunoștințelor factuale
- HotPotQA: Evaluarea întrebărilor multi-hop care necesită mai mulți pași de raționament
În toate cele trei teste de performanță, Open Deep Research a avut performanțe semnificativ mai bune decât modelele de bază fără instrumente de căutare. Comparativ cu sisteme deschise similare, cum ar fi Open Deep Research (LDR) de la LangChain și Hugging Faces SmolAgents (SearchCodeAgent), sistemul a obținut, în general, și o calitate mai bună a răspunsului.
O constatare deosebit de importantă a evaluării a fost că mai mulți pași consecutivi de căutare îmbunătățesc semnificativ calitatea răspunsurilor. Atunci când căutarea s-a limitat la o singură căutare, precizia a scăzut considerabil.
Limitări și provocări cunoscute
În ciuda progresului, Together AI subliniază câteva limitări ale sistemului său:
- Propagarea erorilor: Erorile din etapele inițiale ale fluxului de lucru se pot propaga prin întreaga conductă și pot duce la rezultate finale eronate
- Halucinații: Halucinațiile pot apărea la interpretarea surselor, în special cu informații ambigue sau contradictorii
- Distorsiuni structurale: Distorsiunile din datele de antrenament sau din indicii de căutare pot influența rezultatele
- Actualitate: Subiectele care necesită o mare actualitate sau cu o acoperire web redusă prezintă o provocare deosebită
- Problema memorării în cache: Deși implementarea memorării în cache poate reduce costurile, fără un timp de expirare adecvat, aceasta duce la livrarea de informații învechite
Aceste limitări sunt tipice pentru instrumentele actuale de cercetare în domeniul inteligenței artificiale și reprezintă provocări importante pentru îmbunătățirile viitoare.
Legat de asta:
Cercetare profundă deschisă în comparație cu alte oferte
Dezvoltarea capabilităților de cercetare profundă este în prezent o tendință în rândul furnizorilor de inteligență artificială. OpenAI a introdus inițial conceptul, dar Google, Grok și Perplexity oferă acum și ele funcții similare. Anthropic a introdus recent și o funcție de cercetare bazată pe agenți pentru modelul său Claude.
Hugging Face prezentase deja o alternativă open-source la scurt timp după lansarea OpenAI, dar nu a dezvoltat-o mai departe. Perplexity, un motor de căutare bazat pe inteligență artificială, oferă o alternativă gratuită la Deep Research de la ChatGPT, permițând utilizatorilor să efectueze până la cinci căutări de „cercetare profundă” pe zi.
Spre deosebire de sistemele închise, plătite, cum ar fi Deep Research de la OpenAI (care face parte din abonamentul ChatGPT Pro pentru aproximativ 200 USD pe lună), Together AI oferă o alternativă complet deschisă și open-source.
Concentrare pe comunitate și scalabilitate
Together AI a conceput în mod deliberat Open Deep Research ca o platformă deschisă care poate fi extinsă și îmbunătățită de către comunitate. Arhitectura a fost concepută pentru a fi ușor extensibilă - dezvoltatorii își pot integra propriile modele, pot adapta surse de date sau pot adăuga noi formate de ieșire.
Codul complet și documentația au fost publicate pe GitHub, împreună cu un set de date de evaluare și explicații detaliate pe blogul companiei. Împreună, AI consideră sistemul său o bază pentru experimente și îmbunătățiri ulterioare din partea comunității open-source.
Această deschidere contrastează cu abordările închise ale altor companii mari de inteligență artificială și reflectă angajamentul mai larg al Together AI față de inteligența artificială open-source, care a fost exprimat și în proiecte anterioare, cum ar fi lansarea recentă a unui model de codare open-source la nivelul o3-mini, dar cu parametri semnificativ mai puțini decât competitorii săi închiși.
Importanța pentru peisajul cercetării în domeniul inteligenței artificiale
Lansarea Open Deep Research de către Together AI marchează un pas important în democratizarea instrumentelor avansate de cercetare în domeniul inteligenței artificiale. Prin combinarea modelelor puternice de inteligență artificială, a cercetării web structurate în mai multe etape și a formatelor de ieșire multimodale, sistemul oferă o alternativă promițătoare la soluțiile proprietare.
Abordarea deschisă permite dezvoltatorilor și cercetătorilor să adapteze, să extindă și să îmbunătățească sistemul în funcție de nevoile lor. Pe termen lung, acest lucru ar putea duce la aplicații mai inovatoare și mai diverse decât ar fi posibil cu sistemele închise.
Deși există în continuare provocări, în special în ceea ce privește halucinațiile, prejudecățile și actualitatea, proiectul Open Deep Research al Together AI demonstrează că instrumentele puternice de cercetare în domeniul inteligenței artificiale nu trebuie neapărat limitate la platforme proprietare. Inițiativa nu numai că promovează accesul liber la tehnologia avansată de inteligență artificială, dar contribuie și la transparență și reproductibilitate - factori cruciali pentru construirea încrederii în cercetarea bazată pe inteligență artificială.
Legat de asta:
Expertul tău în transformarea, integrarea și platformele IA
☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana
☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!
Konrad Wolfenstein
Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.
Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital
Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.
