Објављено: 19. априла 2025. / Ажурирано: 19. априла 2025. – Аутор: Konrad Wolfenstein
Алтернатива отвореног кода за вештачку интелигенцију: Заједно, вештачка интелигенција објављује „Open Deep Research“ отвореног кода за детаљно истраживање веба – Слика: Xpert.Digital
Структурирано, отвореног кода, моћно: Заједно, вештачка интелигенција подиже дубинско истраживање на нови ниво
Заједно са AI-јем, компанија представља „Отворено дубинско истраживање“: алтернатива отвореног кода дубинском истраживању OpenAI-ја
Дана 16. априла 2025. године, Together AI је објавио „Open Deep Research“ – систем отвореног кода за структурирано веб истраживање, дизајниран као алтернатива OpenAI-јевом Deep Research-у. Алат може да одговори на сложена питања кроз вишестепено веб истраживање и генерише свеобухватне извештаје засноване на изворима. За разлику од власничких решења, Together AI чини комплетан код, скупове података и архитектуру система јавно доступним како би подстакао развој заснован на заједници.
У вези са овим:
Архитектура отвореног дубоког истраживања
Отворено дубинско истраживање користи четворостепени ток рада који опонаша процес људског истраживања. Процес почиње кораком планирања, у којем модел вештачке интелигенције генерише листу релевантних упита за претрагу. Затим се одговарајући садржај прикупља са веба помоћу Тавили АПИ-ја за претрагу. Модел евалуације затим проверава евентуалне преостале празнине у знању пре него што модел писања коначно генерише коначни извештај.
Јединствени приступ вештачке интелигенције (AI) лежи у коришћењу различитих специјализованих модела за различите задатке унутар радног тока – такозвани приступ „мешавине агената“ (MoA). Следећи модели вештачке интелигенције се користе за имплементацију:
- Планер: Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo са Alibaba-е за вештине планирања и расуђивања
- Резиме: Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo од Мете за сумирање дугог веб садржаја
- JSON екстрактор: Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo из Мета за екстракцију структурираних информација
- Креатор извештаја: DeepSeek-V3 за агрегирање информација и креирање висококвалитетних истраживачких извештаја
Да би се обрадили дужи текстови, модел сумирања сажето сумира садржај и процењује његову релевантност. Ово спречава препуњавање контекстних прозора језичких модела.
Технички стек и интеграција
Модели се пружају путем сопствене cloud платформе компаније Together AI. Претрагу веба и преузимање садржаја обавља Tavily, са посебном предношћу што се и претрага и преузимање садржаја веб странице могу обавити једним API позивом.
Време обраде типичног захтева је између 2 и 5 минута, у зависности од сложености захтева и броја петљи евалуације и рефлексије.
Мултимодални излази и проширене функције
Отворено дубинско истраживање није ограничено само на текстуални излаз, већ нуди низ мултимодалних функција:
- HTML излаз: Резултати се приказују у структурираном HTML формату који комбинује текстуалне и визуелне елементе
- Графикони: Аутоматско креирање графикона путем библиотеке Mermaid JS у JavaScript-у
- Слике насловнице: Генерисање тематски одговарајућих слика коришћењем Flux модела из Black Forest Labs-а
- Функција подкаста: Аутоматско креирање компактног аудио подкаста који сумира главне тачке извештаја, користећи Cartesia Sonic говорне моделе
Ови мултимодални излазни формати омогућавају свеобухватнију и привлачнију презентацију истражених информација.
Евалуација учинка и бенчмаркови
Заједно, AI је проценио перформансе Open Deep Research-а користећи три популарна бенчмарка:
- ФРЕЈМС: Тест за вишестепено логичко резоновање
- SimpleQA: Тестирање чињеничног знања
- HotPotQA: Процена питања са више скокова која захтевају више корака резоновања
У сва три теста, Open Deep Research је постигао знатно боље резултате од основних модела без алата за претрагу. У поређењу са сличним отвореним системима као што су LangChain-ов Open Deep Research (LDR) и Hugging Faces SmolAgents (SearchCodeAgent), систем је такође генерално постигао већи квалитет одговора.
Посебно важан налаз евалуације био је да више узастопних корака претраге значајно побољшава квалитет одговора. Када је ограничена на једну претрагу, тачност је приметно опала.
Позната ограничења и изазови
Упркос напретку, Together AI истиче неколико ограничења свог система:
- Ширење грешака: Грешке у раним корацима радног процеса могу се проширити кроз цео процес и довести до погрешних коначних резултата
- Халуцинације: Халуцинације се могу јавити приликом тумачења извора, посебно са двосмисленим или контрадикторним информацијама
- Структурне пристрасности: Пристрасност у подацима за обуку или индексима претраге може утицати на резултате
- Актуелност: Теме које захтевају високу актуелност или са малом покривеношћу на вебу представљају посебан изазов
- Проблем са кеширањем: Иако имплементирано кеширање може смањити трошкове, без адекватног времена истека доводи до испоруке застарелих информација
Ова ограничења су типична за тренутне алате за истраживање вештачке интелигенције и представљају важне изазове за будућа побољшања.
У вези са овим:
Отворено дубинско истраживање у поређењу са другим понудама
Развој могућности дубоког истраживања је тренутно тренд међу добављачима вештачке интелигенције. OpenAI је првобитно представио концепт, али Google, Grok и Perplexity сада такође нуде сличне функције. Anthropic је недавно такође представио истраживачку функцију засновану на агентима за свој Claude модел.
Hugging Face је већ представио алтернативу отвореног кода убрзо након објављивања OpenAI-а, али је није даље развијао. Perplexity, претраживач заснован на вештачкој интелигенцији, нуди бесплатну алтернативу ChatGPT-овом Deep Research-у, омогућавајући корисницима да обављају до пет „дубинских истраживања“ дневно.
За разлику од затворених, плаћених система као што је OpenAI-јев Deep Research (који је део ChatGPT Pro претплате за око 200 долара месечно), Together AI нуди потпуно отворену и алтернативу отвореног кода.
Фокус на заједницу и скалабилност
Заједно, AI је намерно дизајнирао Open Deep Research као отворену платформу коју заједница може проширити и побољшати. Архитектура је дизајнирана тако да буде лако проширива – програмери могу интегрисати сопствене моделе, прилагодити изворе података или додати нове излазне формате.
Комплетан код и документација објављени су на GitHub-у, заједно са скупом података за евалуацију и детаљним објашњењима на блогу компаније. Together AI види свој систем као основу за даље експериментисање и побољшања од стране заједнице отвореног кода.
Ова отвореност је у супротности са затвореним приступима других великих компанија за вештачку интелигенцију и одражава ширу посвећеност компаније Together AI отвореном коду вештачке интелигенције, што је изражено и у претходним пројектима, као што је недавно објављивање модела кодирања отвореног кода на нивоу o3-mini, али са знатно мање параметара од затворених конкурената.
Значај за истраживачки пејзаж вештачке интелигенције
Објављивање система Open Deep Research од стране Together AI означава важан корак у демократизацији напредних алата за истраживање вештачке интелигенције. Комбиновањем моћних модела вештачке интелигенције, структурираног вишестепеног веб истраживања и мултимодалних излазних формата, систем нуди обећавајућу алтернативу власничким решењима.
Отворени приступ омогућава програмерима и истраживачима да прилагоде, прошире и побољшају систем својим потребама. На дужи рок, ово би могло довести до иновативнијих и разноврснијих апликација него што би то било могуће са затвореним системима.
Иако изазови и даље постоје, посебно у вези са халуцинацијама, пристрасношћу и благовременошћу, „Together AI’s Open Deep Research“ показује да моћни алати за истраживање вештачке интелигенције не морају бити ограничени на власничке платформе. Иницијатива не само да промовише отворени приступ напредној технологији вештачке интелигенције, већ доприноси и транспарентности и репродуктивности – кључним факторима за изградњу поверења у истраживања заснована на вештачкој интелигенцији.
У вези са овим:
Ваш стручњак за трансформацију вештачке интелигенције, интеграцију вештачке интелигенције и индустрију платформи за вештачку интелигенцију
☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки
☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!
Konrad Wolfenstein
Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.
Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде или једноставно позовите на +49 89 89 674 804 ( Минхен) . Моја имејл адреса је: [email protected]
Радујем се нашем заједничком пројекту.
