Опубликовано по адресу: 19 апреля 2025 г. / Обновление с: 19 апреля 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
КИ Альтернатива с открытым исходным кодом: Вместе ИИ публикует «Открытое глубокое исследование» источника для подробного веб-исследования: xpert.digital
Структурированный, источник, мощный: вместе ИИ поднимает глубокие исследования на новый уровень
Вместе ИИ представляет «Open Deep Research»: альтернатива с открытым исходным кодом Deep Research Openais
16 апреля 2025 года AI выпустил «Open Deep Research» - систему источника -открытых веб -исследований, которая была разработана в качестве альтернативы Openais Deep Research. Инструмент может ответить на сложные вопросы с помощью многоэтапных веб -исследований и создать всеобъемлющие отчеты на основе источников. В отличие от проприетарных решений, AI Publically предоставляет полный код, записи данных и системную архитектуру для продвижения дальнейшего развития на уровне сообщества.
Подходит для:
Архитектура открытых глубоких исследований
Открытые глубокие исследования работают с четырехэтажным рабочим процессом, который имитирует процесс исследования человека. Процесс начинается с шага планирования, в котором модель ИИ создает список соответствующих поисковых запросов. Соответствующий контент из Интернета затем собирается через API Tavily Search. Затем модель оценки проверяет, есть ли какие -либо пробелы в знаниях, прежде чем писательская модель, наконец, создаст окончательный отчет.
Особым подходом AI вместе используются различные специализированные модели для различных задач в так называемом подходе «смеси агента» (MOA). Следующие модели ИИ используются для реализации:
- Планировщик: QWEN2.5-72B Инструктируйте Turbo из Alibaba для планирования и рассуждения навыков
- Резюме: Llama 3.3-70b инструктируйте Turbo от Meta, чтобы суммировать длинный веб-контент
- JSON Extractor: Llama 3.1-70b инструктирует Turbo из Meta для извлечения структурированной информации
- Производитель отчетности: DeepSeek-V3 для агрегирования информации и создания высококачественных исследовательских отчетов
Чтобы иметь возможность иметь дело с более длинными текстами, сводная модель компактно суммирует контент и оценивает его актуальность. Это предотвращает контекстные окна голосовых моделей от переполнения.
Технический стек и интеграция
В качестве технической основы модели предоставляются через свою собственную облачную платформу AI. Запрос веб -поиска и контента проходит через Tavily, в результате чего особое преимущество заключается в том, что как поиск, так и поиск контента веб -сайта могут быть вызваны в один вызов API.
Время обработки для типичного запроса составляет от 2 до 5 минут, в зависимости от сложности запроса и количества циклов оценки и отражения.
Мультимодальные издания и расширенные функции
Открытые глубокие исследования не только ограничены текстовыми изданиями, но и предлагают ряд мультимодальных функций:
- HTML Edition: результаты представлены в структурированном формате HTML, текст и визуальные элементы объединены
- Диаграммы: автоматическое создание диаграмм через библиотеку JavaScript Rermaid JS
- Покрытие изображений: генерация тематически подходящих изображений с помощью моделей Flux Brand Forest Labs
- Функция подкаста: автоматическое создание компактного аудио -подкаста, который суммирует основные моменты отчета, используя модели звукового языка из картезии
Эти мультимодальные выходные форматы обеспечивают более полную и привлекательную представление исследованной информации.
Оценка эффективности и тесты
Вместе ИИ оценил производительность открытых глубоких исследований, используя три популярных критерия:
- Кадры: тест на многоэтажные логические выводы
- Simpleqa: проверка фактических знаний
- Hotpotqa: оценка вопросов с несколькими ходами, которые требуют нескольких шагов вывода
Во всех трех критериях открытые глубокие исследования сокращают гораздо лучше, чем основные модели без инструментов поиска. Также по сравнению с аналогичными открытыми системами, такими как Langchains, открывают глубокие исследования (LDR) и обнимающие лица Smolagen (SearchCodeagent), система обычно достигала более высокого качества ответа.
Особенно важным результатом оценки стало осознание того, что несколько последовательных исследований значительно улучшают качество ответа. При ограничении единого поиска точность заметно упала.
Известные ограничения и проблемы
Несмотря на прогресс, вместе ИИ указывает на различные ограничения на свою систему:
- Продолжение ошибок: ошибки на ранних этапах рабочего процесса могут продолжаться через весь трубопровод и привести к неверным конечным результатам
- Галлюцинации: галлюцинации могут происходить при интерпретации источников, особенно с неоднозначной или противоречивой информацией
- Структурные искажения: смещение в учебных данных или индексах поиска может повлиять на результаты
- Topularity: темы с высоким уровнем потребностей или низкой веб -обложки являются особым вызовом
- Проблема кэширования: внедренное кэширование может снизить затраты, но приводит к доставке устаревшей информации без соответствующего срока действия
Эти ограничения являются типичными для современных инструментов исследования ИИ и представляют собой важные проблемы для будущих улучшений.
Подходит для:
Открыть глубокие исследования по сравнению с другими предложениями
Разработка функций глубоких исследований в настоящее время является тенденцией среди поставщиков ИИ. Openaai изначально представила эту концепцию, но теперь Google, Grok и Displexity также предлагают аналогичные функции. Anpropic недавно также представила агентскую исследовательскую функцию для своей модели Claude.
Объятие лица уже представило альтернативу источника вскоре после публикации Openai, но не развил ее дальше. В качестве поисковой системы искусственного интеллекта, недоумение предлагает бесплатную альтернативу Deep Research CatGPTS, в результате чего пользователи могут выполнять до пяти поисков с «глубокими исследованиями» каждый день.
В отличие от закрытых платных систем, таких как Ropeais Deep Research (часть подписки Catgpt Pro стоит примерно за 200 долларов в месяц), AI вместе предлагает совершенно открытую и открывающуюся альтернативу.
Сосредоточенность и расширяемость сообщества
Вместе ИИ намеренно спроектировано открытые глубокие исследования как открытую платформу, которая может быть расширена и улучшена сообществом. Архитектура была разработана таким образом, чтобы ее можно было легко расширить - разработчики могут интегрировать свои собственные модели, регулировать источники данных или добавлять новые выходные форматы.
Полный код и документация были опубликованы на GitHub, вместе с набором данных оценки и подробными объяснениями в блоге компании. Вместе ИИ рассматривает свою систему как основу для дальнейших экспериментов и улучшений со стороны сообщества с открытым исходным кодом.
Эта открытость в отличие от закрытых подходов других крупных компаний искусственного интеллекта и отражает вместе более широкое участие в AIS для AI с открытым исходным кодом, которое также было выражено в предыдущих проектах, таких как недавняя публикация модели кодирования, открытого источника на уровне O3-Mini, но со значительно меньше параметров, чем закрытая конкуренция.
Значение для исследовательского ландшафта ИИ
Публикация Open Deep Research By Ai AI отмечает важный шаг в демократизации передовых инструментов исследования ИИ. Благодаря комбинации мощных моделей ИИ, структурированных многоуровневых веб-исследования и мультимодальных выходных форматов, система предлагает многообещающую альтернативу проприетарным решениям.
Открытый подход позволяет разработчикам и исследователям адаптировать, расширять и улучшать систему к своим потребностям. Это может привести к более инновационным и разнообразным приложениям в долгосрочной перспективе, чем возможно с закрытыми системами.
Хотя все еще существуют проблемы, особенно в отношении галлюцинаций, предвзятости и актуальности, вместе AIS Open Deep Research показывает, что мощные инструменты исследования ИИ не должны ограничиваться проприетарными платформами. Эта инициатива не только способствует открытому доступу к передовой технологии ИИ, но также способствует прозрачности и важнейшим факторам, важным для доверия к результатам исследований, поддерживаемых ИИ.
Подходит для:
Ваша трансформация искусственного интеллекта, интеграция ИИ и эксперт по индустрии платформ AI
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
